Après une présentation de la construction de prédicteurs par arbre de classification, nous nous intéressons à l'instabilité de cette méthode et proposons une méthodologie dans laquelle intervient le bootstrap. Une étude empirique détaillée illustre ce travail.
Dans cet article nous nous proposons de comparer trois méthodes récentes de sélection de variables dans le cadre de la classification binaire. Le contexte auquel nous nous intéressons ici est celui où le nombre de variables est très grand et beaucoup plus important que le nombre d’observations, comme c’est le cas pour les données issues des biopuces. Les approches comparées sont de type SVM, GLM sous contraintes de type et Forêts Aléatoires.
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