Introduction of high-dimensional interpretable machine learning models and their applications

schedule le lundi 07 janvier 2019 de 17h00 à 18h00

Organisé par : A. Lefebvre, N. Meyer, O. Safsafi, T. Touati

Intervenant : Simon Bussy (LPSM)
Lieu : Jussieu, salle de séminaire, couloir 16-26, salle 209

Sujet : Introduction of high-dimensional interpretable machine learning models and their applications

Résumé :

Cet exposé constitue une répétition pour ma soutenance de thèse qui aura lieu la semaine suivante. 

J’aborderai donc les différents projets entrepris au cours de ces trois dernières années, à savoir :

a) un premier travail descriptif autour des trajectoires des paramètres vitaux et biologiques de patients atteint de drépanocytose,

b) une comparaison de modèles d’apprentissage pour prédire le risque de rechute en utilisant les données présentées dans a),

c) l'introduction d’un modèle de mélange pour des temps censurés, le C-mix, qui obtient les meilleurs résultats dans l’étude b),

d) l’introduction d’une pénalité, binarsity, qui s’applique sur des features one-hot encodées,

e) l’introduction d’un modèle pronostic, le binacox, qui détecte automatiquement des seuils d’intérêts dans un modèle de Cox en grande dimension, en utilisant la pénalité introduite dans d).