bi_dm2

BI = Business Intelligence
Master Data-Science
Cours 7 - Data Mining
Ludovic DENOYER - ludovic.denoy[email protected]
UPMC
30 mars 2015
Ludovic DENOYER - ludovic.denoy[email protected] BI = Business Intelligence Master Data-ScienceCours 7 - Data Mining

Typologie des m´ethodes de Data Mining
Diff´erents types de m´ethodes :
M´ethodes descriptives :
Permettent de d´ecrire un ensemble de donn´ees
pour une compr´ehension ”humaine”
Peuvent servir de socle au d´eveloppement de
mod`eles pr´edictifs
Ex : R`egles d’association (voir cours pr´ec´edent)
M´ethodes pr´edictives :
Permettent de faire de la pr´ediction
En support `a la prise de d´ecision
Ex : R´eseaux de neurones
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Typologies des m´ethodes
Source : Bernard Espinasse
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R`egles d’association (rappel)
Principe :
Extraire `a partir de donn´ees transactionnelles des r`egles de type
A⇒Bo`u Aet Bsont des sous-ensembles des items en pr´esence
Algorithme APriori :
Cr´eation des itemsets fr´equents
Cr´eation des r`egles `a haute confiance `a partir de ces itemsets
Utilisation d’algorithme ”greedy” qui utilisent la propri´et´e de
monotonie
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Arbres de d´ecision
Plan du cours :
Arbres de d´ecision (d´efinition)
Algorithme d’apprentissage
Forˆets Al´eatoires
Forˆets Extrˆemement al´eatoires
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