Séance de cours
Cette séance de cours couvre diverses méthodes de sélection de variables dans la modélisation statistique, y compris les algorithmes de sélection automatique, les critères d'information et l'analyse des erreurs de prédiction. Il examine le compromis entre le biais et la variance, les diagnostics du modèle et le critère d'information d'Akaike. L'instructeur souligne l'importance de choisir la bonne complexité du modèle pour améliorer la précision des prévisions.