Arbres de décision sur les "très" grandes bases (suite)

Triturer des très grands fichiers était de fantasme ultime du data miner a-t-on coutume de dire. Etant passé récemment à un système 64 bits (mieux vaut tard que jamais), je me propose d’étudier le comportement des outils spécifiquement dédiés à ce système, principalement Knime 2.4.2 et RapidMiner 5.1.011.

Ce document vient compléter l'étude précédente où nous traitions une base moyennement volumineuse avec 500.000 observations et 22 variables. Nous poussons le curseur un peu plus loin en reprenant un tutoriel où le fichier à traiter comportait 9.634.198 observations et 41 variables, (quasiment) impossible à faire tenir en mémoire sur un système 32 bits. L’idée était alors de montrer qu’un système de swap adapté aux algorithmes d’apprentissage, l’induction d’un arbre de décision en l’occurrence, permettait d’appréhender de très grandes bases avec des temps de traitement raisonnables. La procédure avait été implémentée dans Sipina.

Dans ce tutoriel, nous constatons que le passage aux 64 bits augmente considérablement les capacités de calcul des logiciels de Data Mining. C’est indéniable. Mais il faut disposer d’une machine à l’avenant pour en tirer réellement parti.

Mots clés : gros volumes, très grands fichiers, grandes bases de données, arbre de décision, échantillonnage, sipina, knime, rapidminer, tanagra, windows 7 - 64 bits
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