Analyse des donnees - methodes decisionnelles

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Objectifs

Découvrir les principales méthodes décisionnelles d'analyse des données (arbres de décision, règles d'association, régression multiple, analyse discriminante, ...), choisir celle appropriée au problème et aux données. Interpréter les résultats numériques et graphiques, éviter les pièges, savoir résumer l'information obtenue et communiquer les résultats importants

Programme

- Arbres de Décision

Principe et algorithmes de construction
Identification des variables discriminantes
Arbre de régression et arbre de classement (discriminant)

- Règles d'association

Recherche des règles d'association pertinentes dans une base de données
Sélection des meilleures règles et leur utilisation
Utilisation en Data Mining

- Modèle linéaire et régression multiple

Modélisation de la relation entre la variable cible et les variables explicatives
Interprétation des résultats et pièges à éviter

- Analyse Discriminante

Analyse linéaire discriminante
Qualité d'une discrimination
Probabilité d'appartenance à un groupe

- Comparaisons, domaines d'application, conditions d'utilisation

Comparaisons des propriétés, qualités et conditions d'application des familles de méthodes et des méthodes elles-mêmes.
Complémentarité des méthodes
Panorama des logiciels

- Réseaux de Neurones

Principes des réseaux de neurones (perceptron)
Techniques de calculs
Applications à la résolution de nombreux problèmes dont la discrimination et la régression

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