SÉLECTION DE VARIABLES POUR LA CLASSIFICATION BINAIRE EN GRANDE DIMENSION : COMPARAISONS ET APPLICATION AUX DONNÉES DE BIOPUCES

摘要

Dans cet article nous nous proposons de comparer trois méthodes récentes de sélection de variables dans le cadre de la classification binaire. Le contexte auquel nous nous intéresso.ns ici est celui où le nombre de variables est très grand et beaucoup plus important que le nombre d'observations, comme c'est le cas pour les données issues des biopuces. Les approches comparées sont de type SVM, GLM sous contraintes de type L_1 et Forêts Aléatoires.