La réduction de dimension est un concept clé dans l'analyse de données et la modélisation statistique. Elle vise à extraire les informations les plus importantes d'un ensemble de données complexe tout en réduisant sa dimensionnalité. Cette approche permet de simplifier la modélisation tout en facilitant l'interprétation des résultats.
Au cours de cette présentation, nous aborderons les principaux concepts de la réduction de dimension, y compris les méthodes classiques telles que l'analyse en composantes principales (ACP) appliquée pour la régression PCR (Principal component regression) ainsi que les méthodes plus avancées comme la régression PLS (Partial Least Squares).
