Dans cette vidéo, nous étudions les fonctionnalités de la régression logistique proposée dans Knime Analytics Platform. Nous appliquons le schéma usuel "holdout" dans un premier temps, un modèle prédictif est élaboré à partir d'une base d'apprentissage, il est par la suite évalué sur une base de test. Nous comparons les résultats obtenus par ailleurs avec d'autres outils. Dans un second temps, nous implémentons une approche de sélection de variables "wrapper" où l'objectif est de chercher le sous-ensemble de variables explicatives le plus performant au sens d'un critère de performance.
Mots-clés : régression logistique binaire, sélection de variables forward, wrapper, accuracy, taux de reconnaissance, knime
Vidéo : Logistic Regression Knime
Données et workflow : Vote au Congrès
Références :
Page de cours "Régression logistique".
"Analyse prédictive sous Knime", février 2016.
