Impact du nombre de variables sur un modèle

Bonjour,
est ce que le nombre de variable a une influence sur la qualité d'un modèle (logistique par exemple)
ou sur l'estimation?
merci infiniment d'avance pour toute réponse

:salut:

Oui, il y a un impact : si tu ajoutes des variables qui n'ont aucun rapport avec ce que tu cherches à prédire, tu abaisseras la qualité de ta prédiction ; si tu ajoutes des variables explicatives de bonne qualité, ton modèle fera un bon énorme en qualité. C'est pour ça qu'on parle de sélection des variables.

Le plus gros problème, en fait, serait qu'il y ait un lien statistique entre la variable que tu ajoutes et la sortie pour l'apprentissage, mais aucun en réalité : tu augmentes le risque de surapprentissage…

Bonjour,
comment vérifier qu'il n'y a pas de sur apprentissage dans le modèle final (logistique en particulier ) ?
merci infiniment d'avance pour toute réponse

Bonjour,

Je m'interroge sur ta première question dans la mesure ou les logiciels de statistique en générale t'informent des variables qui sont pertinentes ou pas dans une régression quelconque.

Pour t'assurer que ton modèle n'est pas en surapprentissage, tu peux découper tes données en deux parties. Un jeu d'apprentissage qui représente environ 70% de tes données et un jeu test pour évaluer ton modèle avec le reste.

Au plaisir de te lire.