Mercredi dernier, nous avons enfin pu faire cours en visio avec Rennes (ici et là). J'ai perdu le code que j'avais pu tapé en direct, mais majorité du code peut toutefois se trouver dans les transparents (toujours ici). La semaine prochaine, nous parlerons de surdispersion et de modèles plus poussés que le modèle de Poisson pour modéliser les nombres de sinistres.
Je vais juste mettre quelques compléments sur les arbres, car nous reparlerons de la modélisation des variables binomiales quand nous écrêterons les charges de sinistres. Pour quelques compléments théoriques, je peux renvoyer vers quelques vieux billets (ici par exemple, ou là) mais aussi vers des notes de cours (ici, là, ou là encore, mais la liste est loin d'être exhaustive). Côté mise en œuvre, ce que j'avais fait dans au tableau (à partir de la partie de code en ligne là) correspond à ce qui suit,
>  Y=base$nbre>0
>  X1=base$ageconducteur
> library(tree)
>  arbre=tree(Y~X1,split="gini")
>  plot(arbre)
>  text(arbre,cex=.8)

Comme on ne voit rien, il va falloir élaguer. Et pour couper les arbres, le plus simple est de demander de constituer des classes avec suffisamment de monde dedans,
le code est alors de la forme suivante,
>  arbre=tree(Y~X1,split="gini", mincut = 5000)
>  plot(arbre)
>  text(arbre,cex=.8)

On peut bien sûr rajouter plusieurs variables, qualitatives comme quantitatives,
>  age=base$ageconducteur
>  car=base$agevehicule
>  region=base$zone
>  arbre=tree(Y~age+car+region,split="gini", mincut = 2600)
>  plot(arbre)
>  text(arbre,cex=.8)

D'ailleurs, on notera qu'en rajoutant le bonus en début d'image, il est très significatif sur la probabilité d'avoir au moins un accident dans l'année, comme je l'avais dit oralement au tableau,
>  age=base$ageconducteur
>  car=base$agevehicule
>  region=base$zone
>  bonus=base$bonus
>  arbre=tree(Y~age+car+region+bonus,split="gini", mincut = 2600)
>  plot(arbre)
>  text(arbre,cex=.8)

(ah oui, le dessin est, comme toujours, de Manu Larcenet, maître de conférence à Vélizy, comme en atteste le document en ligne ici)