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DESCRIPTION:Sélection de variables objective avec un algorithme génétique p
 arallèle\n\nIl est possible de procéder à la sélection de variables dans u
 n modèle linéaire à l’aide d’algorithmes génétiques qui gèrent l’évolution
  de populations de modèles selon une fonction d’aptitude (fitness). Avec d
 es univers parallèles\, un score d’importance peut être généré pour chaque
  variable afin de déterminer subjectivement lesquelles conserver à l’aide 
 d’un graphique. En plus de présenter les algorithmes génétiques pour la sé
 lection de modèle\, les auteurs montreront comment ils déterminent la dist
 ribution des scores d’importance sous l’hypothèse nulle qu’aucune des vari
 ables n’a de pouvoir prédictif. Cela leur permet de déterminer un seuil ob
 jectif et automatisable pour la sélection de variables. Ils illustrent leu
 r méthode à l’aide de données réelles et décrivent sa performance avec des
  résultats de simulation.\n
DTSTART:20181018T193000Z
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LOCATION:Room PK-5115 \, CA\, UQAM
SUMMARY:Jean-François Plante\, HEC Montréal
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