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Un algorithme qui dépiste les meilleures variables

Une équipe pluridisciplinaire du Centre de recherche d’immunologie et d’hématologie et de l’Institut de recherche mathématique avancée a mis au point une méthode pour mieux sélectionner les variables les plus intéressantes au sein d’un jeu de données.

SelectBoost est née d’un besoin : obtenir une sélection de variables les plus pertinentes possibles, dans un jeu de données important. Frédéric Bertrand, chercheur en mathématiques, collabore avec Seiamak Bahram et Raphaël Carapito et leurs équipes du Centre de recherche d’immunologie et d’hématologie (Inserm/Université de Strasbourg) sur l’analyse d’un réseau de gènes. « Nous travaillons sur certains types de cancers et nous voulons déterminer quelles interactions entre les gènes sont à l’origine de cellules plus ou moins agressives », explique le chercheur.

Dès les premiers résultats concluants, l’équipe réalise le potentiel de la méthode : elle pourrait aider n’importe quel analyste qui travaille sur un jeu de données.

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