| Responsable |
| Pierre-Yves BOELLE |
Objectif
L’objectif de cet enseignement est de présenter les méthodes destinées à créer des modèles prédictifs et à leur validation, avec des applications dans le domaine biomédical. L’enseignement présente les approches supervisées et non supervisées dans l’apprentissage statistique. Ceci inclue la classification, les méthodes de régression, les données de survie. Un accent particulier est mis sur les approches de validation des modèles et d’estimation de l’erreur.
Programme
- Apprentissage supervisé, Apprentissage non supervisé
- Méthodes de classification, dendrogrammes
- Arbres de classification
- Régression linéaire
- Régression logistique, analyse discriminante
- Biais et variance en prédiction, pénalisation
- Critères d’information
- Validation croisée
Date et durée
L’enseignement dure 12 semaines de février à mai 2024, avec une interruption pendant les vacances de février et printemps.
Enseignement
Chaque semaine comprend:
1 cours de 2h, les jeudis de 16h à 17h50
1 TD de 2h, les jeudis de 18h à 19h45
Validation
Les épreuves se déroulent sous forme de QCM, 2h
Session 1 : 13 juin 2024
Session2 : 12 septembre 2024
Contact
Karine NEEL - 3e étage - Porte 318
Faculté de médecine Sorbonne Université
Site Saint-Antoine / Boite Courrier 2912 (dans le hall à gauche)
27 rue Chaligny
75571 Paris Cedex 12
Tél. : 01 40 01 14 45
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