Sipina : fonctionnalités et références
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Un étudiant est venu me voir un jour pour me dire que le dessin de l'arbre de Sipina n'était pas très " smart " par rapport à certains logiciels commerciaux, dont on voit des copies d'écran dans des ouvrages bien connus. Il trouvait ça dommage parce que...
Lire la suiteUne grande partie des PC modernes sont équipés de processeurs multi-cœurs. Dans les faits, l'ordinateur fonctionne comme s'il disposait de plusieurs processeurs. Certains d'ailleurs, les gros serveurs notamment, en disposent effectivement. Les logiciels...
Lire la suiteLe 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...
Lire la suiteLa macro complémentaire sipina.xla participe largement à la diffusion du logiciel Sipina. Dans un environnement qui lui est familier, le tableur, l'utilisateur peut manipuler / transformer / recoder les données à sa guise avant de les envoyer vers le...
Lire la suiteEn travaillant sur la traduction du tutoriel décrivant l'implémentation des graphes d'induction à l'aide de la version 2.5 de SIPINA, je suis tombé sur un ancien document de présentation de la dite version. Le texte est assez ancien. Il est directement...
Lire la suiteDans ce didacticiel, nous montrons la mise en œuvre des Arbres de Décision Interactifs (IDT - Interactive Decision Tree) de SPAD 7.0 sur un jeu de données constitué d'un classeur Excel décomposé en 3 feuilles : (1) on doit construire un arbre de décision...
Lire la suiteLa discrétisation consiste à découper une variable quantitative en intervalles. Il s'agit d'une opération de recodage. De quantitative, la variable est transformée en qualitative ordinale. Nous devons répondre à deux questions pour mener à bien l'opération...
Lire la suiteL’induction de règles tient une place privilégiée dans le Data Mining. En effet, elle fournit un modèle prédictif facilement interprétable, on sait lire sans connaissances statistiques préalables un modèle de prédiction de type « Si condition Alors Conclusion...
Lire la suiteTriturer les très grands fichiers est le fantasme ultime du data miner. On veut pouvoir traiter de très grandes bases dans l'espoir d'y déceler des informations cachées. Malheureusement, rares sont les logiciels libres qui peuvent les appréhender. Tout...
Lire la suiteLors de l’induction d’un arbre de décision, l’algorithme doit détecter la meilleure variable de segmentation pour chaque nœud que l’on souhaite partitionner. L’opération peut prendre du temps si le nombre d’observations est très élevé. Ceci d’autant plus...
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