Mélanges de GLMs et nombre de composantes : application ... - Scor

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Annexe B Méthodes de segmentation B.1 Méthode CART B.1.1 Etapes de construction de l’arbre Les différentes étapes de construction de l’arbre sont résumées dans le schéma suivant : Figure B.1 – Etapes chronologiques de la procédure CART Nous détaillons également par un dessin (en figure B.2) la division d’un noeud, donnant lieu à de nouvelles branches et un gain d’homogénéité. B.1.2 Choix du paramètre de complexité rpart() élague l’arbre par K validations croisées (K=10 par défaut) sur chaque arbre élagué (nous avons pris K=10). Les assurés sont choisis aléatoirement dans le processus de validations croisées, c’est pourquoi la cptable peut différer légèrement entre deux simulations. Sur la table B.1, relerror mesure l’erreur d’apprentissage et donne la qualité d’ajustement de l’arbre, xerror mesure le taux de mauvaise classification des 10 validations croisées et est considérée comme un meilleur estimateur de l’erreur réelle. xstd est l’écart type de xerror. L’arbre optimal minimise err = xerror + xstd. Si deux arbres ont la même erreur err, nous 189
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I.S.F.A. École Doctorale Sciences
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Table des matières Remerciements R
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Conclusion et annexes Conclusion et
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Chapitre 1 Segmentation du risque d
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Chapitre 2 Crises de corrélation d
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2.4. Ecart entre hypothéses standa
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Deuxième partie Vers la création
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Chapitre 3. Mélange de régression
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