Programme module 1

Arbres de décision et méthodes d’agrégation (2 jours)

  • Introduction au machine learning
    - Définition du machine learning et concept de bases
    - Machine Learning et économétrie : similarités et différences
    - Machine Learning et modélisation du risque de crédit : apports et limites
  • Arbres de décision
    - Arbres de classification et arbres de régression
    - Algorithme CART
    - Mesure d’impureté et élagage
    - Les limites des arbres de décision
    - Mise en œuvre sous Python, R et SAS
  • Méthodes d’agrégation
    - Bagging pour classification et régression
    - Forêts aléatoires (random forests) pour classification et régression
    - Boosting : méthodes AdaBoost et Gradient Boosting
    - Mise en œuvre sous Python, R et SAS

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