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29 septembre 2010 3 29 /09 /septembre /2010 08:18
Le déploiement des modèles est une étape importante du processus Data Mining. Dans le cadre de l'apprentissage supervisé, il s'agit de réaliser des prédictions en appliquant les modèles sur des observations non étiquetées.

Nous avons décrit à maintes reprises la procédure pour différents outils (ex.Tanagra, Sipina, Spad, ou encore R). Ils ont pour point commun d'utiliser le même logiciel pour la construction du modèle et son déploiement.

Ce nouveau didacticiel se démarque des précédents dans la mesure où nous utilisons un logiciel tiers pour le classement des nouvelles observations. Il est possible d'élaborer un arbre de décision avec différents outils (SIPINA, KNIME et RAPIDMINER), de les exporter en respectant la norme PMML, puis de les déployer de manière indifférenciée sur des observations non étiquetées via PDI-CE. L'adoption d'un standard de description des modèles (la norme PMML) devient particulièrement intéressante dans ce cas.

Mots-clés : déploiement, pmml, arbres de décision
Lien : Déploiement de modèles avec PMML

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