Data Mining et Apprentissage Supervisé
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Questions and Answers

Quel terme désigne l'ensemble des descripteurs et des objets dans un processus de préparation des données ?

  • Modèles
  • Observation
  • Espace des données (correct)
  • Validation

    • Quelles sont les caractéristiques des valeurs binaires dans les descripteurs ?

  • Sont toujours asymétriques
  • N'ont que deux résultats possibles (correct)
  • Permettent plusieurs valeurs possibles
  • Ont toujours un ordre significatif

    • Quel type de descripteur ne permet pas de calculer des distances ?

  • Ordre
  • Binaire
  • Ordinal
  • Nominal (correct)

    • Quel est un exemple d'un descripteur ordinal ?

    <p>Chaud</p> Signup and view all the answers

    Quel est le rôle principal de la phase de validation dans le processus de Data Mining ?

    <p>Évaluer le modèle retenu</p> Signup and view all the answers

    Quel type de valeur des descripteurs est caractérisé par l'absence de relation entre ses valeurs ?

    <p>Nominal</p> Signup and view all the answers

    Comment les descripteurs discrets sont-ils généralement classifiés ?

    <p>Par leur nature nominale ou ordinale</p> Signup and view all the answers

    Quel type de descripteur est représenté par des valeurs avec une importance inégale ?

    <p>Asymétrique</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif principal de la validation dans le cadre de l'évaluation d'un modèle?

    <p>Évaluer les performances d’un modèle</p> Signup and view all the answers

    Qu'inclut principalement l'apprentissage supervisé?

    <p>Échantillons étiquetés par une ou plusieurs classes</p> Signup and view all the answers

    Comment est définie l'étape de préparation des données?

    <p>C'est la phase où l'on évalue et interprète la fiabilité des données</p> Signup and view all the answers

    Quel affirmation décrit le mieux l'espace de descripteurs?

    <p>Les colonnes représentent les descripteurs et les lignes les échantillons.</p> Signup and view all the answers

    Quelle méthode est généralement utilisée pour le calcul d'erreur en data mining prédictif?

    <p>Validation croisée</p> Signup and view all the answers

    Quel est un des défis dans l'analyse exploratoire des données (EDA)?

    <p>Détecter les anomalies et les valeurs aberrantes</p> Signup and view all the answers

    Quelles sont les caractéristiques d'une technique de classification?

    <p>Elle vise à prédire une réponse discrète à partir d'un ensemble de données.</p> Signup and view all the answers

    Quel est le but principal de l'exploration de règles d'association?

    <p>Identifier des relations ou des associations entre des éléments d'un dataset.</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif principal du nettoyage de données dans le prétraitement?

    <p>Remplacer les valeurs manquantes et supprimer les aberrantes</p> Signup and view all the answers

    Quelle méthode de Data Mining est utilisée pour découvrir des relations entre des produits?

    <p>Découverte des règles d'association</p> Signup and view all the answers

    Quel type de Data Mining vise à extrapoler de nouvelles informations à partir des données existantes?

    <p>Data Mining prédictif</p> Signup and view all the answers

    Quel processus consiste à convertir des attributs continus en attributs discrets?

    <p>Discrétisation des données</p> Signup and view all the answers

    Quel est un résultat typique d'une analyse statistique descriptive?

    <p>Une représentation graphique des données</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce que le clustering en Data Mining?

    <p>Un processus d'organisation des données en groupes</p> Signup and view all the answers

    Quel est un des principaux objectifs de la normalisation des données?

    <p>Réduire la variabilité entre les valeurs</p> Signup and view all the answers

    Pourquoi est-il important de détecter les anomalies dans les données?

    <p>Pour garantir la qualité des données en identifiant les valeurs inhabituelles</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Validation

    • Évaluer les performances d’un modèle

    Data Mining Descriptif

    • Visualisation et interprétation des données

    Data Mining Prédictif

    • Échantillonnage et calcul d’erreur

    Préparation des Données

    • Donner un contexte aux données
    • Donner un sens aux informations
    • Évaluer et interpréter la fiabilité des données
    • Répartir les données

    Espace de Descripteurs

    • Représentation matricielle de connaissances et d’informations
    • Colonnes représentent les descripteurs
    • Lignes représentent les échantillons

    Apprentissage Supervisé

    • Utiliser des données pour dégager des informations
    • Nécessite des échantillons étiquetés par une (ou plusieurs) classe(s)

    Prétraitement des Données

    • Nettoyage de données
    • Remplacer les valeurs manquantes
    • Supprimer les valeurs aberrantes
    • Détecter les anomalies (outliers detection)
    • Transformation des données
    • Normaliser les données
    • Discrétisation des données
    • Convertir les attributs continus en attributs discrets
    • Réduction des données
    • Réduire des données ou des descripteurs

    Data Mining Tâches

    • Appliquer des méthodes intelligentes pour extraire des modèles de données

    Data Mining Descriptif

    • Mettre en évidence des informations présentes mais cachées par le volume de données
    • Statistique descriptive : Résumé des données pour une meilleure compréhension
    • Représentation graphique pour une meilleure compréhension de la situation
    • Découverte des règles d’association : Découvrir des relations entre des produits (secteur du marketing)

    Data Mining Prédictif

    • Extrapoler de nouvelles informations à partir des informations présentes

    Apprentissage Non-supervisé - Clustering

    • Organisation des données en groupes
    • Données similaires regroupées ensemble

    Espace de Descripteurs

    • Jeu de données = Espace de descripteurs (Feature space)
    • Collection d’observations ou d’objets + leurs attributs
    • Descripteurs décrivent un objet
    • Un objet est également appelé échantillon = entité = instance

    Types de Descripteurs

    • Valeurs discrètes
    • Valeurs continues
    • Valeurs binaires

    Valeurs Discrètes

    • Chaîne de caractères (nominal & ordinal)
    • Nominal : aucune relation entre les valeurs
    • Ordinal : ordre significatif entre les valeurs
    • Impossible de calculer des distances

    Valeurs Binaires

    • Deux valeurs possibles (vrai, faux / 0, 1)
    • Symétrique : deux résultats d’importance égale
    • Asymétrique : deux résultats n’ont pas la même importance

    Valeurs Continues

    • Nombres entiers ou réels (valeurs quantitatives)

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