Une comparaison des méthodes de sélection de variables de forêt aléatoire pour la modélisation de régression de résultats continus
Contexte : L’importance de la sélection de variables dans les modèles de régression par apprentissage automatique Ces dernières années, l’application généralisée de l’apprentissage automatique dans les domaines de la bioinformatique et des sciences des données a grandement stimulé le développement de la modélisation prédictive. La régression par fo...