Classification supervisée : analyse discriminante et régression logistique avec SAS

 
  2 jours       1080       Avancé    
Objectifs de la formation
  • Connaître l’ensemble des méthodes de référence permettant de répondre au problème de discrimination (également appelé classification supervisée) : analyse discriminante, régression logistique.
  • Être capable de définir et de calculer des critères permettant de comparer les performances de modèles.
  • Savoir mettre en œuvre les principales méthodes de classification supervisée.

Prérequis

Public visé

Data analysts, chargés d’études statistiques, data scientists


Contenu

La formation traite de modèles adaptés à la prévision de phénomènes qualitatifs en fonction de variables quantitatives et qualitatives.

Présentation du problème de la classification supervisée

  • Cadre statistique
  • Critères de performance
  • Approche scoring

Analyse discriminante linéaire

  • Approche descriptive
  • Approche prédictive
  • Analyse discriminante quadratique
  • Applications sur cas pratiques

Régression logistique

  • Présentation du modèle
  • Estimation des paramètres et tests
  • Sélection de modèle
  • Introduction aux méthodes pénalisées (ridge et lasso)
  • Applications sur cas pratiques
Approche pédagogique

  Moyens pédagogiques

  • Exposé théorique de concepts
  • Applications pratiques sur ordinateur
  • Échanges sur les pratiques et expériences des participants
  • Temps de questions / réponses
  • Exercices, quiz, forum etc.

  Méthodes pédagogiques