Processus ECD et Apprentissage Supervisé
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Processus ECD et Apprentissage Supervisé

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Questions and Answers

Quelle est la principale différence entre Data Mining et Machine Learning ?

  • Data Mining se concentre uniquement sur les données non-structurées.
  • Data Mining découvre des connaissances et Machine Learning apprend à partir des données. (correct)
  • Il n'y a pas de différence significative entre les deux.
  • Machine Learning ne peut pas être utilisé dans Data Mining.

    • Quelles sont les trois phases majeures du processus ECD ?

  • Validation, Traitement, Visualisation.
  • Préparation, Analyse, Prédiction.
  • Préparation, Data Mining, Interprétation. (correct)
  • Collecte des données, Analyse, Reporting.

    • Comment les données sont-elles classées dans le contexte de Data Mining et Machine Learning ?

  • Données brutes uniquement.
  • Données uniquement numériques.
  • Données tabulaires, semi-structurées, et non-structurées. (correct)
  • Données traitées seulement.

    • Quelle application n'est pas typiquement associée au traitement du langage naturel (NLP) ?

    <p>Détection de maladies.</p> Signup and view all the answers

    Quelle déclaration à propos de l'intelligence artificielle (IA) est correcte ?

    <p>L'IA peut inclure des techniques de Machine Learning.</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la fonction principale du Data Mining dans le processus ECD ?

    <p>Étape centrale du processus.</p> Signup and view all the answers

    Quel exemple représente une donnée semi-structurée ?

    <p>Un document JSON.</p> Signup and view all the answers

    Dans quel domaine le Deep Learning est-il principalement utilisé ?

    <p>Vision par ordinateur.</p> Signup and view all the answers

    Quel type d'apprentissage supervisé est utilisé pour prédire des valeurs discrètes?

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

    Quel est un exemple de question qui utiliserait la régression?

    <p>Quelle est la température demain?</p> Signup and view all the answers

    Le quel parmi les suivants n'est pas une technique d'apprentissage supervisé?

    <p>Clustering hiérarchique</p> Signup and view all the answers

    Quelle technique utilise des arbres pour prendre des décisions sur des données?

    <p>Arbres de décision</p> Signup and view all the answers

    Pourquoi les modèles extraits ne peuvent-ils pas être utilisés directement en toute fiabilité?

    <p>Ils doivent être validés.</p> Signup and view all the answers

    Quel type de tâche prédictive est abordé par la classification?

    <p>Prédire si une dépense sera acceptée.</p> Signup and view all the answers

    Lequel des éléments suivants est utilisé dans la régression linéaire?

    <p>Fonction de perte</p> Signup and view all the answers

    Lequel de ces algorithmes est un exemple de technique de gradient?

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

    Quel est l'index correspondant à Q1 pour la distribution de données T ?

    <p>1.75</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la valeur de Q3 calculée à partir des données T ?

    <p>36.25</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'intervalle interquartile (IQR) pour la distribution de données T ?

    <p>15.00</p> Signup and view all the answers

    Quelle condition permet de déterminer la présence d'outliers dans les données ?

    <p>Valeurs supérieures au Q3 + 1.5 × IQR</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la confiance de la règle d'association P → E si sup(P) = 1 et Confmin = 40% ?

    <p>0.5</p> Signup and view all the answers

    Quel logiciel Python est utilisé pour identifier les valeurs manquantes dans un DataFrame?

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

    Quelles sont les deux méthodes principales pour traiter les valeurs manquantes dans un DataFrame?

    <p>Suppression et remplissage</p> Signup and view all the answers

    Que signifie un lift de 1 dans une règle d'association ?

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

    Quelle commande est utilisée pour supprimer les lignes d'un DataFrame ayant des valeurs manquantes dans les colonnes 'Height' et 'Weight'?

    <p>df.dropna()</p> Signup and view all the answers

    Quelle est une conclusion tirée des résultats sur les règles d'association ?

    <p>Une règle pertinente n'est pas nécessairement intéressante.</p> Signup and view all the answers

    Quelle option ne fait pas partie des méthodes de remplissage des valeurs manquantes?

    <p>Avec un code de status</p> Signup and view all the answers

    Comment est calculé l'upper limit pour identifier les outliers ?

    <p>Q3 + 1.5 × IQR</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la fonction pour obtenir le nombre total de valeurs manquantes dans un DataFrame?

    <p>df.isnull().sum().sum()</p> Signup and view all the answers

    Quel paramètre du df.dropna() supprime une ligne ou une colonne uniquement si toutes les valeurs sont NaN?

    <p>how='all'</p> Signup and view all the answers

    Quelle méthode peut être utilisée pour remplir les valeurs NaN par l'élément le plus fréquent?

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

    Quelle méthode permet de conserver uniquement les lignes ou colonnes ayant au moins 2 valeurs non manquantes?

    <p>df.dropna(thresh=2)</p> Signup and view all the answers

    Quel est le nombre maximal de descripteurs dans les transactions données?

    <p>6</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la signification d'un leverage R supérieur à 0?

    <p>Les items apparaissent ensemble plus souvent que prévu.</p> Signup and view all the answers

    Quelle condition décrit le cas où la conviction R est parfaite?

    <p>conviction R = inf</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'impact d'une conviction R inférieure à 1?

    <p>Cela indique que la présence de x réduit la probabilité de y.</p> Signup and view all the answers

    Quel est le but du Zhang_metric dans l'évaluation des règles d'association?

    <p>Mesurer la dépendance entre des items tout en minimisant les influences de fréquence.</p> Signup and view all the answers

    Quel est un inconvénient des règles d'association?

    <p>Elles peuvent produire des règles triviales.</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la formule pour calculer le leverage R?

    <p>supp(R) - supp(x) × supp(y)</p> Signup and view all the answers

    Quels sont les éléments qui influencent le choix de Smin et Confmin?

    <p>Le nombre de transactions et leur structure.</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la définition d'un support dans le cadre des règles d'association?

    <p>Le nombre de transactions contenant un item spécifique.</p> Signup and view all the answers

    Qu'indique un leverage R égal à zéro?

    <p>Pas de relation entre les items.</p> Signup and view all the answers

    Que représente une confiance (conf) de 1 dans une règle d'association?

    <p>Une forte association entre les items.</p> Signup and view all the answers

    Quelle bibliothèque Python est mentionnée pour l'extraction des règles?

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

    Quel est le résultat d'un support R < 0?

    <p>Les items apparaissent ensemble moins souvent que prévu.</p> Signup and view all the answers

    Quel rôle joue la variable 'length' dans la détermination des items fréquents?

    <p>Mesurer la taille des itemsets.</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Aperçu Général sur le Processus ECD

    • Le processus ECD est composé de trois phases principales : préparation des données, Data Mining (DM) et interprétation & validation des modèles.
    • Le DM constitue la phase centrale du processus ECD.

    Phase II : Data Mining

    • Le DM prédictif utilise l'apprentissage supervisé pour extrapoler de nouvelles informations à partir des données existantes.
    • L'apprentissage supervisé permet de prédire la classe de nouvelles données observées via des méthodes de classification et de régression.

    Apprentissage Supervisé

    • La classification prédit des valeurs discrètes, tandis que la régression prédit des valeurs continues.
    • Les techniques les plus couramment utilisées en apprentissage supervisé incluent :
      • Arbres de décision
      • Réseaux de neurones
      • Régression logistique/linéaire
      • Support Vector Machine (SVM)
      • Gradient Boosting/XGBoost/CatBoost
      • Random Forest

    Phase III : Validation

    • La validation des modèles est essentielle car les modèles extraits ne peuvent pas être utilisés directement en toute fiabilité.
    • La validation consiste à évaluer la performance et la fiabilité des modèles prédictifs.

    Identification des Valeurs Manquantes NaN

    • La fonction df.isnull().sum() identifie le nombre total de valeurs manquantes dans un DataFrame.
    • La fonction df.isnull().sum().sum() donne le nombre total de valeurs manquantes dans tout le DataFrame.

    Nettoyage des Données : Traitement des NaN

    • Il existe deux méthodes pour traiter les NaN: suppression des instances/colonnes ou remplissage des valeurs manquantes.
    • La méthode de suppression utilise la fonction dropna pour supprimer les lignes/colonnes contenant des NaN.
    • La méthode de remplissage utilise la fonction fillna pour remplacer les NaN par une valeur fictive ou par l'élément le plus fréquent/moyenne/médiane.
    • La fonction SimpleImputer peut également être utilisée pour remplir les valeurs manquantes.

    Traitement des NaN : Remplissage (1/2)

    • Le remplissage des valeurs manquantes par une valeur fictive est une méthode simple permettant de compléter le jeu de données.

    Nettoyage des Données : Traitement des Outliers

    • Les outliers sont des valeurs aberrantes qui peuvent fausser l'analyse et l'interprétation des données.
    • La méthode de la boîte à moustaches (sns.boxplot()) peut être utilisée pour visualiser les outliers.
    • Des calculs de quantiles et d'IQR (Interquartile Range) permettent de définir des limites pour identifier et traiter les outliers.

    Règles d’Association

    • Les règles d’association visent à identifier des relations fréquentes entre des items dans un ensemble de données.
    • Les règles d’association sont généralement représentées sous la forme "X → Y" où X est l’antécédent et Y est la conséquence.
    • Lift: Mesure la force d’une association entre deux items
      • Lift R > 𝟏 : association positive
      • Lift R < 𝟏 : association négative
      • Lift R = 𝟏 : indépendance
    • Conf: La confiance d’une règle mesure la probabilité que l’antécédent soit pertinent pour la conséquence.

    Activité 2

    • Exemple d’application des règles d’association avec le calcul du support, de la confiance et du lift pour une règle donnée.

    Quiz

    • Questions sur les règles d’association permettant de tester la compréhension des concepts et des mesures clés.

    Leverage

    • Le leverage mesure la différence entre la fréquence réelle d’apparition conjointe de deux items et la fréquence attendue si ces items étaient indépendants.
      • leverage R > 𝟎 : association forte
      • leverage R < 𝟎 : association faible
      • leverage R = 𝟎 : aucun lien

    Conviction

    • La conviction mesure la force d’une relation entre deux items en prenant en compte la probabilité que la conséquence soit absente lorsque l’antécédent est présent.
      • conviction R > 𝟏 : Règle fiable
      • conviction R < 𝟏 : Règle non fiable
      • conviction R = 𝟏 : Règle non fiable

    Zhang_metric

    • La métrique de Zhang mesure la force ou la dépendance entre des items dans une règle d’association.
      • Zhang_metric R > 𝟎 : association positive
      • Zhang_metric R < 𝟎 : association négative
      • Zhang_metric(R) = 𝟎: pas de dépendance

    Inconvénients des Règles d’Association

    • Coût élevé de la méthode en termes de temps de calcul.
    • Difficulté à fixer le bon niveau de support pour les articles.
    • Risque de produire des règles triviales ou inutiles.

    Mlextend

    • Le package Mlextend fournit des fonctions pour l'analyse des règles d'association.
    • apriori permet d'identifier les items fréquents.
    • association_rules permet de générer des règles d'association à partir des items fréquents.

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    Description

    Ce quiz couvre le processus ECD, en se concentrant sur les phases de Data Mining et d'apprentissage supervisé. Vous découvrirez les techniques de classification et de régression, ainsi que leur application dans l'extrapolation d'informations à partir de données existantes. Testez vos connaissances sur les outils et les méthodes utilisés dans ces phases.

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