Sélection de modèles et régularisation en R

Choisissez le bon ensemble de prédicteurs et le bon modèle en R — sélection par meilleurs sous-ensembles et pas à pas, régression pénalisée (ridge, lasso, elastic net), régression à réduction de dimension PCR/PLS, et modèles non linéaires (polynomiaux et splines). Des recettes tidymodels pratiques et reproductibles.

Apprendre › Machine Learning › Sélection de modèles

Avec de nombreux prédicteurs candidats, lesquels font partie du modèle — et quel modèle généralise le mieux ? La sélection de modèles répond à cette question, et c’est là que prédiction et interprétation se rencontrent. Cette série couvre la boîte à outils complète : la recherche classique par sous-ensembles/pas à pas, la régularisation moderne qui réduit (et sélectionne) automatiquement les coefficients, la régression à réduction de dimension pour les prédicteurs corrélés, et les termes non linéaires pour les relations courbes. Chaque recette est reproductible et bâtie sur le workflow tidymodels, validée par validation croisée.

Quelle méthode de sélection ?

Approche	Ce qu’elle fait	À utiliser quand…	Commencer ici
Meilleurs sous-ensembles	essaie toutes les combinaisons de prédicteurs, les classe par Cp/BIC/R² ajusté	les prédicteurs sont peu nombreux (≤ ~15) et vous voulez la réponse exhaustive	meilleurs sous-ensembles
Pas à pas	recherche gloutonne avant/arrière selon l’AIC	plus de prédicteurs que les meilleurs sous-ensembles ne peuvent énumérer	pas à pas
Pénalisée (ridge/lasso/elastic-net)	réduit les coefficients ; le lasso en met certains à zéro	prédicteurs nombreux/corrélés ; vous voulez une sélection automatique et stable	régression pénalisée
PCR / PLS	régresse sur quelques composantes plutôt que sur les prédicteurs bruts	les prédicteurs sont fortement corrélés ou p approche n	PCR et PLS
Polynomiale / spline	ajoute des termes courbes	la relation est clairement non linéaire	régression non linéaire

Quel que soit votre choix, validez-le sur des données que le modèle n’a pas vues — associez cette série à la validation de modèles.

Toutes les leçons

Note

Ce guide se complète vague après vague — d’abord la sélection et la validation de modèles, puis les méthodes de classification et celles fondées sur les arbres.

🟢 Avec un agent IA

Demandez à Prova « quels prédicteurs devraient figurer dans mon modèle ? » — elle répond avec du code R que vous pouvez exécuter sur vos propres données, lance le lasso/pas à pas/meilleurs sous-ensembles, et vous aide à lire le résultat. The runtime is the judge. Demander à Prova →

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