Sélection d'intervalles pour des prédicteurs fonctionnels à partir de forêts aléatoires

Rémi Servien (1, 2) , Nathalie Vialaneix (3)

1 LBE - Laboratoire de Biotechnologie de l'Environnement [Narbonne]
2 ChemHouse Research Group
3 MIAT INRAE - Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse

Nous nous intéressons ici au problème de sélection de variables dans un cadre de régression fonctionnelle. Le but est de sélectionner des points de mesure consécutifs afin de déterminer les intervalles importants dans la prédiction de la variable cible. Pour cela nous nous basons sur les forêts aléatoires et évaluons des variantes possibles pour trois étapes de l'approche générale que nous proposons (création de groupes, définition des résumés, sélection) que nous comparons sur des données simulées et réelles. Mots-clés. Régression fonctionnelle, sélection d'intervalles, forêts aléatoires.

Mots clés: functional regression; interval selection; random forest

Domaines: Applications [stat.AP]

Rémi Servien, Nathalie Vialaneix. Sélection d'intervalles pour des prédicteurs fonctionnels à partir de forêts aléatoires. Journées de Statistique de la SFdS, Jun 2022, Lyon, France. ⟨hal-03697845⟩