Régression spike-and-slab
term_id: spike_and_slab_regression
Category: basic_concepts
Definition
La régression spike-and-slab est une technique statistique bayésienne utilisée pour la sélection de variables et la modélisation parcimonieuse. Elle emploie une distribution a priori en mélange composée de deux éléments : un « pic » (généralement une distribution très concentrée autour de zéro) et une « dalle » (une distribution plus large couvrant les valeurs non nulles). Cette approche permet d’estimer simultanément quels prédicteurs sont pertinents et quelle est l’amplitude de leur effet.
Summary
Une méthode de sélection de variables bayésienne qui utilise une distribution a priori en mélange pour distinguer les coefficients nuls des coefficients non nuls.
Key Concepts
- Inférence bayésienne
- Modélisation parcimonieuse
- Distributions a priori en mélange
- Sélection de variables
Use Cases
- Analyse de données génomiques à haute dimension
- Identification des facteurs de risque financier
- Sélection de caractéristiques dans la modélisation prédictive