Techniques de régularisation

Cette séance de cours couvre le concept de régularisation en modèles linéaires, en se concentrant sur Ridge Regression et le Lasso. Il explique comment rendre les modèles linéaires moins flexibles en fixant des paramètres ou en favorisant les petits. L'instructeur discute des solutions analytiques pour la régression linéaire simple, des formulations alternatives de régularisation et des entrées normalisées pour la régularisation. La séance de cours se penche également sur la régression des crêtes polynomiales, la régression des crêtes logistiques multiples et le chemin Lasso pour les données météorologiques. Il se termine par un résumé soulignant les avantages de la régularisation en termes de flexibilité et d’interprétabilité des modèles.