Apprentissage supervisé : Algorithmes de classification

Cette séance de cours couvre l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur les algorithmes de classification. Il explique les concepts de classification générative et discriminative, y compris des exemples comme Naive Bayes et la régression logistique. La séance de cours se penche également sur l'évaluation du modèle, les approches de contrôle de l'ajustement excessif et la comparaison entre les classificateurs génératifs et discriminants. Diverses méthodes de classification telles que les voisins k-nearest, l'analyse discriminante linéaire et les arbres de décision sont discutées, ainsi que leurs applications et les techniques d'évaluation de la performance comme les matrices de confusion et les courbes ROC.