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Atelier Apprentissage 2006–2007

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Sélection de modèles par rééchantillonnage
Sylvain Arlot (univ. Paris XI)

23 octobre 2006

Nous proposons une procédure de sélection de modèles par pénalisation, où les pénalités sont calculées à partir des données. Les méthodes de rééchantillonnage utilisées sont à rapprocher à la fois de la validation croisée et des complexités de Rademacher locales. Nous montrons, dans le cadre de la régression sur des histogrammes, que l’estimateur résultant vérifie une inégalité oracle non-asymptotique trajectorielle, avec une constante asymptotiquement égale à 1. Des simulations numériques confirment les bons résultats de la méthode, qui sont compétitifs, voire meilleurs, que ceux d’une pénalisation de type Mallows ou de la validation croisée ’10-fold’.

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Sylvain Arlot Sylvain Arlot (univ. Paris XI)
Doctorant à l’Université Paris-Sud Orsay, sous la direction de Pascal Massart
Laboratoire de Mathématiques