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Kouwaye B., Rossi F., Fonton N., Garcia André, Dossou-Gbété S., Hounkonnou M. N., Cottrell Gilles. (2017). Predicting local malaria exposure using a Lasso-based two-level cross validation algorithm. PLOS One, 12 (10), e0187234 [14 p.]. ISSN 1932-6203

Fichier PDF disponiblehttp://horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/divers17-11/010071344.pdf[ PDF Link ]

Lien direct chez l'éditeur doi:10.1371/journal.pone.0187234

Titre
Predicting local malaria exposure using a Lasso-based two-level cross validation algorithm
Année de publication2017
Type de documentArticle référencé dans le Web of Science WOS:000414088900052
AuteursKouwaye B., Rossi F., Fonton N., Garcia André, Dossou-Gbété S., Hounkonnou M. N., Cottrell Gilles.
SourcePLOS One, 2017, 12 (10), p. e0187234 [14 p.]. p. e0187234 [14 p.] ISSN 1932-6203
RésuméRecent studies have highlighted the importance of local environmental factors to determine the fine-scale heterogeneity of malaria transmission and exposure to the vector. In this work, we compare a classical GLM model with backward selection with different versions of an automatic LASSO-based algorithm with 2-level cross-validation aiming to build a predictive model of the space and time dependent individual exposure to the malaria vector, using entomological and environmental data from a cohort study in Benin. Although the GLM can outperform the LASSO model with appropriate engineering, the best model in terms of predictive power was found to be the LASSO-based model. Our approach can be adapted to different topics and may therefore be helpful to address prediction issues in other health sciences domains.
Plan de classementEntomologie médicale / Parasitologie / Virologie [052] ; Sciences fondamentales / Techniques d'analyse et de recherche [020]
Descr. géo.BENIN
LocalisationFonds IRD [F B010071344]
Identifiant IRDfdi:010071344
Lien permanenthttp://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:010071344

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