Cours 2 - Florian Boudin
Machine Learning avec Weka
Module X8II090 - Cours 2
Florian Boudin
Département informatique, Université de Nantes
Révision 1 du 4 janvier 2012
Quiz sur les notions vues précédemment
1. Qu’est ce que Weka ?
ISuite de logiciels d’apprentissage automatique et d’exploration de
données écrite en Java
2. Quel est l’évaluation la plus fiable ? l’algo le plus performant ?
IAlgo1, 81.3% d’instances correctement classées en découpage 2
3/1
3
IAlgo2, 78.4% de précision en validation croisée 10 strates
IAlgo3, 72.1% de f-mesure en validation croisée 10 strates
3. A quoi sert une matrice de coût ?
ILes erreurs des classifieurs sont inévitables puisqu’aucun modèle n’est
parfait ! Les matrices de coût permettent d’intégrer le fait que
certaines erreurs sont pires que d’autres
04 jan 2012 / Rév. 1 - page 3 sur 47
Quiz sur les notions vues précédemment
1. Qu’est ce que Weka ?
ISuite de logiciels d’apprentissage automatique et d’exploration de
données écrite en Java
2. Quel est l’évaluation la plus fiable ? l’algo le plus performant ?
IAlgo1, 81.3% d’instances correctement classées en découpage 2
3/1
3
IAlgo2, 78.4% de précision en validation croisée 10 strates
IAlgo3, 72.1% de f-mesure en validation croisée 10 strates
3. A quoi sert une matrice de coût ?
ILes erreurs des classifieurs sont inévitables puisqu’aucun modèle n’est
parfait ! Les matrices de coût permettent d’intégrer le fait que
certaines erreurs sont pires que d’autres
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Le problème des probabilités nulles
Taille Style Utilité Mignon
petit coloré utile oui
petit pas coloré inutile oui
grand coloré inutile non
grand pas coloré utile non
petit coloré inutile ? ? ?
ICalculer P(oui|E)et P(non|E)
IRappel : P(H|E) = P(E|H)×P(H)
P(E)
P(oui|E) = P(petit|oui)·P(coloré|oui)·P(inutile|oui)·P(oui)/P(E)
P(oui|E) = 2/2·1/2·1/2·1/2=0.125
P(non|E) = P(petit|non)·P(coloré|non)·P(inutile|non)·P(non)/P(E)
P(non|E) = 0/2·1/2·1/2·1/2=0→Lissage
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