classification

Ajuster des modèles de classification avec glmnet Le package glmnet en R est un outil puissant pour ajuster des modèles de régression et de classification, en particulier lorsque nous avons des données avec un grand nombre de variables prédictives. Ce package utilise la régularisation Lasso et Ridge, ce qui permet de gérer la multicolinéarité et de sélectionner des variables pertinentes. Installation et chargement du package Avant de commencer, assurez-vous d’avoir installé le package glmnet. Vous pouvez l’installer avec la commande suivante : install.packages(« glmnet ») Ensuite, chargez le package : library(glmnet) Exemple concret : Classification avec le jeu de données Iris Nous allons utiliser le célèbre jeuRead More →