Analyse des méthodes décisionnelles

Découvrir les principales méthodes décisionnelles d'analyse des données (arbres de décision, règles d'association, régression multiple, analyse discriminante, ...), choisir celle appropriée au problème et aux données. Interpréter les résultats numériques et graphiques, éviter les pièges, savoir résumer l'information obtenue et communiquer les résultats importants 

Arbres de Décision
✓ Principe et algorithmes de construction
✓ Identification des variables discriminantes Arbre de régression et arbre de classement (discriminant)

Règles d’association
✓ Recherche des règles d’association pertinentes dans une base de données
✓ Sélection des meilleures règles et leur utilisation
✓ Utilisation en Data Mining

Modèle linéaire et régression multiple
✓ Modélisation de la relation entre la variable cible et les variables explicatives
✓ Interprétation des résultats et pièges à éviter

Analyse Discriminante
✓ Analyse linéaire discriminante
✓ Qualité d’une discrimination
✓ Probabilité d'appartenance à un groupe

Comparaisons, domaines d’application, conditions d’utilisation
✓ Comparaisons des propriétés, qualités et conditions d’application des familles de méthodes et des méthodes elles-mêmes.
✓ Complémentarité des méthodes
✓ Panorama des logiciels

Réseaux de Neurones
✓ Principes des réseaux de neurones (perceptron)
✓ Techniques de calculs
✓ Applications à la résolution de nombreux problèmes dont la discrimination et la régression