Bon, les circonstances font qu'il m'a été possible de consacrer suffisamment de temps à l'écriture d'un livre. J'ai choisi de travailler sur l'analyse discriminante linéaire, une méthode prédictive que je trouve très intéressante, tant par sa mécanique interne que par l'usage que l'on peut en faire.
Curieusement, alors qu'elle est souvent abordée dans les ouvrages de statistique exploratoire (data science dirait-on aujourd'hui), je ne connais pas de référence qui lui est entièrement consacrée en français. Je la trouve pourtant très riche. Il y a vraiment beaucoup de choses à dire sur son compte. J'ai décidé de m'y coller en choisissant délibérément l'axe prédictif, et en essayant de mettre en avant les différents aspects qui en font le sel. Ceux justement que j'essaie de souligner dans les séances que je lui consacre dans mes enseignements. En effet, sa présentation se résume très rapidement à un empilement de formules matricielles si l'on n'y prend garde. Il fallait absolument éviter cet écueil en se focalisant sur sa pratique, en étant toujours autant que possible concret et pragmatique.
Un package pour R, discriminR, réalisé par un groupe d'étudiants du Master SISE (promotion 2017-2018), Tom Alran, Benoît Courbon et Samuel Rasser-Chinta, accompagne cet ouvrage. Il permet de mettre facilement en application les principales idées qui ont mises en avant, avec des sorties aux standards de SAS Proc Discrim et Proc Stepdisc. Un tutoriel décrit son mode opératoire et la lecture des résultats dans le chapitre consacré aux logiciels. Merci à eux d'avoir bien voulu nous faire profiter de leur travail.
Ça fait plus de 20 ans que j'enseigne l'analyse discriminante prédictive, je ne m'en lasse pas, je lui trouve toujours de beaux atours et j'adore en parler.
Mots-clés : analyse discriminante linéaire, ADL, linear discriminant analysis, LDA, fonctions de classement, évaluation, sélection de variables, stepdisc, variables explicatives qualitatives, disqual, bayésien naïf, régularisation, analyse factorielle discriminante, analyse des correspondances discriminante, proc discrim, proc stepdisc, logiciel R, package discriminR, scikit-learn, python
Ouvrage : Analyse discriminante linéaire
Package R : discriminR 0.1.0
Données exemples : Data ADL
Références :
Page de cours, "Analyse discriminante".
