De nouveaux outils pour construire des modèles prédictifs

De nouveaux outils pour
construire des modèles prédictifs
PASW® Neural Networks 17.0 – Spécifications
Pour vous permettre de prendre de meilleures décisions
à chaque évolution, votre entreprise doit déterminer des
modèles et des connexions dans l’environnement complexe
et à forte évolutivité au sein duquel vous travaillez. Pour
vous aider dans cette tâche, vous utilisez peut être déjà
PASW Statistics Base* et un ou plusieurs de ses modules
compagnons. Dans ce cas, vous savez de quelle puissance
et de quelle souplesse vous pouvez disposer. Mais vous
pouvez aller encore beaucoup plus loin.
Avec PASW Neural Networks*, vous pouvez découvrir des
modèles subtils ou cachés dans vos données. Ce module
vous permet de faire apparaître des relations plus com-
plexes et génère des modèles prédictifs plus performants.
Les procédures de PASW Neural Networks complètent les
statistiques plus traditionnelles de PASW Statistics Base
et de ses modules. Avec PASW Neural Networks, vous
pouvez trouver de nouvelles relations dans vos données
puis vérifier leur signification avec des techniques
statistiques traditionnelles.
PASW Neural Networks peut être installé en tant que
logiciel client uniquement, mais, pour de meilleures per-
formances et afin d’assurer son évolutivité, vous pouvez
également l’utiliser dans une configuration client/serveur,
avec PASW Statistics Server*.
Pourquoi utiliser un réseau neuronal ?
Un réseau neuronal est un ensemble d’outils de modélisa-
tion pour des données non linéaires composé de couches
d’entrée et de sortie plus une ou deux couches cachées.
A chaque connexion entre les neurones d’une même
couche correspond un “poids” spécifique qui est ajusté
de façon itérative par l’algorithme d’apprentissage afin de
minimiser les erreurs et de fournir des prédictions précises.
Vous définissez les conditions dans lesquelles le réseau
“apprend” et vous pouvez contrôler de façon très fine les
règles d’arrêt de l’apprentissage. Vous pouvez également
définir l’architecture du réseau ou bien laisser la procédure
déterminer automatiquement cette architecture pour vous.
Dans un grand nombre de domaines, PASW Neural Networks
combiné à d’autres procédures statistiques vous permet
d’obtenir une vue plus claire. Pour les études de marché par
exemple, vous pouvez créer des profils client et découvrir
les préférences de vos clients. En marketing de base de
données, vous pouvez segmenter votre base de clients et
rentabiliser les campagnes de marketing.
En analyse financière, vous pouvez utiliser PASW Neural
Networks pour déterminer la solvabilité des clients deman-
dant un crédit et détecter d’éventuelles fraudes. Dans
l’analyse d’exploitation, utilisez ce nouvel outil pour gérer
la trésorerie et améliorer la planification logistique. Les
applications scientifiques et de santé incluent quant à
elles la prévision des coûts de traitement, l’analyse des
résultats médicaux et la prédiction de durée d’un séjour
en hôpital.
Contrôlez le processus du début à la fin
Avec PASW Neural Networks vous sélectionnez la procé-
dure Multilayer Perceptron (MLP) ou la procédure Radial
Basis Function (RBF).
Ces deux procédures correspondent à des techniques
d’apprentissage supervisées, c’est-à-dire qu’elles mettent
en correspondance les relations impliquées par les don-
nées. Toutes deux utilisent des architectures “feedforward”,
ce qui signifie que les données se déplacent dans une seule
direction depuis les nœuds d’entrée, à travers les nœuds
de la couche masquée jusqu’aux nœuds de sortie. Le choix
de la procédure est déterminé par le type de données dont
vous disposez et par le niveau de complexité que vous
cherchez à découvrir. La procédure MLP permet de
trouver des relations plus complexes. La procédure RBF
est généralement plus rapide.
* PASW Neural Networks, PASW Statistics Base et PASW Statistics Base
Server, précédemment SPSS Neural Networks
™
, SPSS Statistics Base
et SPSS Statistics Base Server, font partie du portefeuille de logiciels
d’analyse prédictive de SPSS Inc.

Avec l’une ou l’autre de ces procédures, vous divisez vos
données en trois ensembles : ensemble d’apprentissage,
ensemble de test et ensemble pilote (holdout). L’ensemble
d’apprentissage est utilisé pour estimer les paramètres du
réseau. L’ensemble de test sert à éviter tout “surapprent-
issage”. L’ensemble pilote ou “holdout” permet d’évaluer
de façon isolée le réseau final, qui sera ensuite appliqué
à la totalité de l’ensemble de données et à toute nouvelle
donnée.
Vous spécifiez les variables dépendantes qui peuvent être
des variables numériques, nominales ou une combinaison
des deux. Si une variable dépendante a un niveau de
mesure numérique, alors le réseau neuronal prédit les
valeurs continues qui s’approchent de la valeur “vraie”
d’une fonction continue des données d’entrée. Si une
variable dépendante est nominale, alors le réseau
neuronal est utilisé pour classifier les cas en “meilleure”
catégorie en fonction des prédicteurs d’entrée.
Vous rdéfinissez le modèle en choisissant le mode de
partitionnement des ensembles de données, le type
d’architecture souhaité et les ressources de traitement à
appliquer à l’analyse. Enfin vous spécifiez l’affichage des
résultats sous forme de tableaux ou de graphiques, vous
précisez si l’enregistrement des variables temporaires
optionnelles doit se faire dans l’ensemble de données
actif et si l’export des modèles se fait vers des formats
de fichier XML pour scorer les données futures.
Dans un réseau MLP comme celui illustré ici, les données
sont transmises d’une couche d’entrée via une ou plusieurs
couches masquées vers la couche de sortie.
Caractéristiques
Multilayer Perceptron (MLP)
La procédure MLP s’adapte à un type particu-
lier de réseau neuronal appelé “perceptron
multicouche”. Le perceptron multicouche
est une méthode supervisée utilisant
l’architecture “feedforward”. Il peut com-
porter plusieurs couches masquées. Une ou
plusieurs variables dépendantes peuvent
être spécifiées. Il peut s’agir de variables
numériques, nominales ou d’une combinaison
des deux. Si une variable dépendante a un
niveau de mesure numérique alors le réseau
neuronal prévoit les valeurs continues qui
approchent la valeur “vraie” d’une fonction
continue des données d’entrée. Si une
variable dépendante est nominale, le réseau
neuronal est utilisé pour classifier les cas
en “meilleure” catégorie en fonction des
prédicteurs d’entrée.
n Prédicteurs
– Facteurs
– Covariables
n La sous-commande EXCEPT répertorie sur
la ligne de commande toutes les variables
que la procédure MLP doit exclure des
listes de facteurs ou de covariables. Cette
sous-commande est utile si les listes de
facteurs ou de co-variables contiennent un
grand nombre de variables.
n La sous-commande RESCALE sert à
redimensionner les covariables ou les
variables dépendantes numériques
– Variable dépendante (si numérique) :
standardisée, normalisée, ajustée
normalisée ou néant
– Covariables : standardisée, normalisée,
normalisée ajustée ou néant
n La sous-commande PARTITION spéci-
fie la méthode de partitionnement de
l’ensemble de données actif en échan-
tillon d’apprentissage, échantillon de
test et échantillon pilote. L’échantillon
d’apprentissage inclut les enregistrements
de données utilisés pour former le réseau
neuronal. L’échantillon de test est un
ensemble indépendant d’enregistrements
de données utilisés pour assurer le
suivi des erreurs de prédiction pendant
l’apprentissage afin d’empêcher le surap-
prentissage. L’échantillon pilote ou “hold-
out” est un autre ensemble indépendant
d’enregistrements de données utilisés pour
évaluer le réseau neuronal final. Vous pou-
vez spécifier :
– Le nombre relatif de cas dans l’ensemble
de données actif à affecter de façon
aléatoire à l’échantillon d’apprentissage
– Le nombre relatif de cas dans l’ensemble
de données actif à affecter de façon aléa-
toire à l’ensemble pilote.
– Une variable qui assigne chaque cas
de l’ensemble de données actif à
l’échantillon Apprentissage, Test ou
Pilote
n la sous-commande ARCHITECTURE est utili-
sée pour spécifier l’architecture de réseau
neuronal. Vous pouvez spécifier :
– si l’architecture automatique doit ou non
être utilisée :
– Le nombre de couches masquées du
réseau neuronal
– La fonction d’activation à utiliser pour
toutes les unités des couches masquées
(Tangente hyperbolique ou Sigmoid)
– La fonction d’activation à utiliser pour
toutes les unités de la couche de sor-
tie (Identité, tangente hyperbolique,
Sigmoid ou Softmax)
n La sous-commande CRITERIA spécifie les
paramètres de calcul et de ressource pour
la procédure MLP. Vous pouvez spécifier
le type d’apprentissage ce qui va déter-
miner la façon dont le réseau neuronal
traite les enregistrements de données
d’apprentissage : apprentissage par lots,
apprentissage en ligne, apprentissage par
mini-lots. Vous pouvez également spécifier:
– Le nombre d’enregistrements
d’apprentissage par mini-lots (si
cette méthode est sélectionnée pour
l’apprentissage)
– Le nombre maximum de cas à enregistrer
en mémoire lorsque la sélection est :
architecture automatique et/ou apprent-
issage par mini-lots
– L’algorithme d’optimisation utilisé pour
déterminer les poids synaptiques :
Méthode du gradient, gradient conjugué
– La vitesse d’apprentissage initiale
pour l’algorithme d’optimisation de la
Méthode du gradient
– La limite inférieure pour la vitesse
d’apprentissage lorsque la Méthode du
gradient est utilisée avec l’apprentissage
en ligne ou par mini-lots
– La vitesse de propagation pour
l’algorithme d’optimisation de la
Méthode du gradient
– Le lambda initial pour l’algorithme
d’optimisation du gradient conjugué
numérique
– Le sigma initial pour l’algorithme
d’optimisation du gradient conjugué
numérique
– L’intervalle [a0−a, a0+a] dans lequel les
vecteurs de poids sont générés de façon
aléatoire lorsque l’hybridation simulée
est utilisée
Les résultats de l’exploration des données à l’aide des techniques des
réseaux neuronnaux peuvent être affichés avec toute une variété de
graphiques. Ce simple diagramme à barres est l’une des nombreuses
options possibles.
A partir de la boîte de dialogue Multilayer Perceptron (MLP),
vous sélectionnez les variables à inclure dans votre modèle.

Pour en savoir plus, visitez www.spss.com. Pour les adresses et numéros de téléphone
de SPSS, visitez www.spss.com/worldwide.
SPSS est une marque déposée et les autres produits SPSS Inc. nommés sont des marques de SPSS Inc.
Tous les autres noms sont des marques appartenant à leur détenteur respectif. © 2009 SPSS Inc. Tous droits
réservés. SN1702SPC-0209-FR
n La sous-commande STOPPINGRULES
spécifie les règles d’arrêt de l’apprentissage
du réseau neuronal. Vous pouvez spécifier :
– Le nombre d’étapes à autoriser avant
de vérifier toute diminution de l’erreur
de prédiction
– Si le temporisateur d’apprentissage
est activé ou non et le temps
d’apprentissage maximum
– Le nombre maximum d’époques
(intervalles de mesure)
– Le changement relatif au niveau du
critère d’erreur d’apprentissage
– Le critère de taux d’erreur
d’apprentissage
n La sous-commande MISSING est utilisée
pour déterminer si les valeurs utilisateur
manquantes pour les variables nominales
(c’est-à-dire, les facteurs et les variables
dépendantes nominales) sont traitées ou
non comme des valeurs valides
n La sous-commande PRINT spécifie le type
de sortie tabulaire à afficher et peut être
utilisée pour demander une analyse de
sensibilité.
Vous pouvez choisir d’afficher :
– Le tableau résumé de traitement des cas
– Des informations sur le réseau neuronal,
y compris les variables dépendantes, le
nombre d’unités d’entrée et de sortie, le
nombre de couches et d’unités cachées
et les fonctions d’activation
– Un résumé des résultats du réseau
neuronal, incluant l’erreur générale
moyenne, la règle utilisée pour
arrêter l’apprentissage et le temps
d’apprentissage
– Un tableau de classification pour chaque
variable dépendante nominale
– Les poids synaptiques, c’est-à-dire les
estimations de coefficients, depuis la
couche i−1, unité j jusqu’à la couche i,
unité k
– Une analyse de sensibilité qui calcule
l’importance de chaque prédicteur dans
la détermination du réseau neuronal
n La sous-commande PLOT indique la sortie
graphique à afficher. Vous pouvez afficher:
– Le diagramme du réseau
– Un graphique de prévision par valeur
observée pour chaque variable
dépendante
– Un graphique résiduel par valeur prédite
pour chaque variable dépendante
numérique
– Des courbes ROC (Receiver Operating
Characteristic) pour chaque variable
dépendante nominale. La sous-com-
mande PRINT affiche également un
tableau spécifiant la zone correspondant
à chaque courbe.
– Des graphiques de gains cumulatifs pour
chaque variable dépendante nominale
– Des graphiques de “lift” pour chaque
variable dépendante nominale
n La sous-commande SAVE écrit des variables
temporaires optionnelles dans l’ensemble
de données actif. Vous pouvez enregistrer
les données suivantes :
– Valeur ou catégorie prédite
– Pseudo-probabilité prédite
n La sous-commande OUTFILE enregistre les
fichiers au format XML contenant les poids
synaptiques estimés.
Radial Basis Function (RBF)
La procédure RBF est utilisée pour un réseau
neuronal RBF qui est un réseau d’apprentissage
supervisé de type “feedforward” comportant
une couche d’entrée, une couche masquée
appelée “la couche RBF” et une couche de
sortie. La couche masquée transforme les
vecteurs d’entrée en fonctions à base radiale.
Comme la procédure MLP, la procédure RBF
exécute la prédiction et la classification.
La procédure RBF réalise l’apprentissage du
réseau en deux étapes :
1. La procédure détermine les fonctions
radiale s de base en utilisant des méthodes
de clustering. Le centre et la largeur de
chaque fonction sont déterminés.
2. La procédure estime les poids synaptiques
à partir des fonctions radiales de base. La
fonction d’erreur de la somme des carrés
avec fonction d’activation d’identité pour
la couche de sortie est utilisée à la fois pour
la prédiction et pour la classification. La
méthode des moindres carrés est utilisée
pour réduire l’erreur de la somme des carrés.
Du fait de cette approche en deux étapes pour
l’apprentissage, le réseau RBF est en général
estimé plus rapidement que le réseau MLP.
Les sous-commandes répertoriées pour la
procédure MLP exécutent des fonctions
similaires pour la procédure RBF avec les
exceptions suivantes :
n Avec la sous-commande ARCHITECTURE, il
est possible de spécifier la fonction à base
radiale Gaussian utilisée dans la couche
masquée : RBF Normalisé ou RBF Ordinaire
n Avec la sous-commande CRITERIA, il est
possible de spécifier les paramètres de
calcul des procédures RBF, en précisant la
quantité de recouvrement entre les unités
masquées
Configuration système
n Logiciel : PASW Statistics Base 17.0
n Les autres pré-requis système varient en
fonction du système d’exploitation
Ces fonctions sont susceptibles d’être modifiées en
fonction de la version finale du produit