Discussion :

[matrix2008]

Salut

Svp est ce que vous pouvez m'aider à comprendre le principe de fonctionnement de la fonction Elastic net régression utilisée pour la sélection des variables.

[Alexis.M]

Il s'agit d'une bête régression linéaire des moindres carrés, mais à laquelle on adjoint un terme de régularisation qui prends en compte la norme l2 (euclidienne) ainsi que la norme l1.

La régularisation est utile lorsque le nombre de paramètres à déterminer est bien plus grand que le nombre de données disponibles pour les évaluer. L'utilisation de la norme l1 permet de faire la sélection de variables car elle induit de la "parcimonie", c'est à dire qu'elle à tendance à mettre à zéro les coefficients non utiles (d'où la sélection) alors que le terme en l2 permet de s'assurer que les variables corrélées ont des coefficient similaires.