Skip to content

Repository files navigation

EIOM 2026 - Modéliser pour comprendre et prédire

Ce dépôt contient le support public de trois matinées de formation en R pour l'École interdisciplinaire outils et méthodes 2026.

Site public: https://aureliennicosiaulaval.github.io/eiom-2026-modelisation/

Contenu

  • Jour 1: régression linéaire multiple et diagnostics
  • Jour 2: régression logistique, seuils et calibration avec les données Titanic
  • Jour 3: arbres, forêts aléatoires, validation temporelle et décision surveillable avec les demandes 311 de Montréal
  • Diagnostic de départ, tutoriels, pratiques et projet intégrateur

Rendu local

Rscript scripts/installer_paquets.R
Rscript scripts/preparer_donnees.R
python3 scripts/generer_cahiers_guides.py
quarto render
Rscript scripts/valider_projet.R
Rscript scripts/verifier_site.R

Le site est généré dans _site/.

Données

Les données intégrées sont des extraits reproductibles de sources officielles québécoises. Leur provenance, leur licence et leurs limites sont documentées dans data/README.md.

Matériel enseignant

Le dossier local instructeur/ contient les corrigés, le guide d'animation et les plans de repli. Il est volontairement exclu du dépôt public par .gitignore.

Publication

Chaque poussée sur main valide le projet, reconstruit le site Quarto, vérifie les liens locaux et publie automatiquement le résultat sur GitHub Pages.

About

Support public EIOM 2026: régression linéaire, régression logistique et apprentissage automatique en R

Topics

Resources

Stars

0 stars

Watchers

0 watching

Forks

Releases

Packages

Contributors

Languages