Généralisation du lasso aux modèles additifs
Nous presentons une nouvelle methode d'estimation fonctionnelle dans le cadre des modeles additifs non parametriques ajustes par des splines cubiques de lissage. Cette methode generalise le "lasso" propose par Tibshirani (1995) pour les modeles lineaires. Comme dans le cas lineaire, certains coefficients sont retrecis, alors que les autres sont annules exactement, aboutissant ainsi a des modeles parcimonieux, selectionnant les variables jugees significatives. Les solutions sont calculees par un algorithme de point fixe, dans lequel une decomposition en valeurs singulieres permet de reduire considerablement le nombre de calculs. Notre approche est validee dans une etude experimentale comparant les performances du lasso a la selection de variables pas a pas.