Sipina : fonctionnalités et références
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...
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 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 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...
Lire la suiteL’appréhension des données manquantes est un problème difficile. La gestion informatique en elle-même ne pose pas de problème, il suffit de signaler la valeur manquante par un code spécifique. En revanche, son traitement avant ou durant l’analyse des...
Lire la suiteLa sélection de variables est un aspect essentiel de l’apprentissage supervisé. Nous devons déterminer les variables pertinentes pour la prédiction des valeurs de la variable à prédire, pour différentes raisons : un modèle plus simple sera plus facile...
Lire la suiteL’accès aux données est la première étape du processus Data Mining. Lorsque nous souhaitons initier un traitement à l’aide d’un logiciel quelconque, la première question que nous nous posons est systématiquement « comment dois-je procéder pour importer...
Lire la suiteSIPINA propose des fonctionnalités de statistiques descriptives. Peu de personnes le savent. En soi l'information n'est pas éblouissante, il existe un grand nombre de logiciels libres capables de produire les indicateurs de la description statistique....
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