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Cette nouvelle édition, revue et augmentée de pages, fait le point sur le data mining, ses méthodes, ses outils et ses applications, qui vont du scoring jusqu'au web mining et au text mining. Nombre de ces outils appartiennent à l'analyse des données et la statistique classique classification automatique, analyse discriminante, régression logistique, modèles linéaires généralisés, Tous sont disponibles dans des logiciels de plus en plus puissants et conviviaux : un chapitre aide d'ailleurs le lecteur a se diriger dans cette offre logicielle fournie et dresse un comparatif très approfondi des deux leaders, SAS et SPSS. L'utilisation des logiciels et l'interprétation des résultats sont illustrées par de nombreux exemples conduits avec SAS.

Nom:weka data mining gratuitement
Format:Fichier D’archive
Système d’exploitation:Windows, Mac, Android, iOS
Licence:Usage Personnel Seulement
Taille:67.15 MBytes



Savoir utiliser Weka pour le data mining Savoir analyser les résultats obtenus avec Weka Avoir une approche critique par rapport à l'outil d'analyse que représente le data-mining Travail évalué : Rapport Data-minig à rendre sur l'analyse de vos données individuelles : exercice 4.

Le logiciel comprend plusieurs outils dont un API Aplication Programming Interface qui permet d'utiliser les outils Weka dans d'autres programmes, un "Explorer" qui permet d'effectuer des analyses simples, et un editeur "KnowledgeFlow" qui permet de realiser des analyse plus complexes en modélisant le flux de données à travers les traitement à appliquer.

C'est ce dernier outil que nous utiliserons. Voici à quoi ressemble l'interface Weka. En haut à gauche vous trouverez des icônes correspondant au menu "Fichier" standard : 'nouveau fichier', 'sauvergarder', 'ouvrir'. Puis vous avez la liste des modules utilisables dans la construction du flux de données.

Ce modules sont : DataSource: permet d'importer des données à partir d'un fichier ou d'une base de donnée par exemple. DataSink: permet d'exporter des données. Filters: propose des filtres, qui permettent d'appliquer des traitements aux données appliquer une fonction à une variable par exemple. Classifiers: propose différents modèles de catégorisation classés par types dont notamment des arbres de décision et des fonctions de regression. Clustering: propose différents modèles de classification.

Visualization: propose des modules permettant de visualier les sorties des différents modules. La philosophie de ce "KnowledgeFlow" est de choisir les modules que l'on souhaite utiliser, et de les relier par des connections qui représentent des flux de données. Attention: les connections sont typées : chaque module propose un ou plusieurs types de connection en sortie, et n'accepte qu'un certain type de connection en entrée.

Un défaut de Weka est que les types de connection acceptés en entrée n'est pas explicite. Il faut donc apprendre qui accepte, voire requière, quel type de connection en entrée. Dans la suite du TD nous vous apprendrons à utiliser Weka à partir d'exemples à reproduire. Nous allons étudier deux jeux de données suivantes. Pour cela, téléchargez les données strike. La première chose à faire est de visualiser ces données. Dans 'Visualization' choisissez le module 'Attribute Summarizer' et posez le sur l'espace de travail.

Votre espace de travail doit alors ressembler à ça. Apprentissage: Nous allons maintenant apprendre un premier modèle.

Dans 'Classifiers' choisissez le module 'Linear Regression' et posez à droite de votre espace de travail. Pour être en mesure d'apprendre une regression il faut tout d'abord spécifier la variable dépendante. Cela se fait à l'aide du module 'Class Assigner' dans 'Evaluation'. Connectez ce modules avec les données à l'aide de la connection 'dataset'.

Puis configurez le module. Cela consiste à donner l'indice de la variable dépendante. A la place d'indices numérique on peut utiliser les mots clés 'first' ou 'last', ce dernier étant la valeur par défaut. Une fois la variable dépendante choisie il faut indiquer que nos données sont des données d'apprentissage. Connectez le au module 'Class Assigner' avec la connection 'dataset', et avec le module 'Linear Regression' avec la connection 'trainingset'.

Votre espace de travail doit alors ressembler à celui-là. Activez l'apprentissage avec l'action 'Start Loading' du module de lecture des données, et regardez le modèle appris. Evaluation: Maintenant nous allons évaluer la qualité de ce modèle. Pour cela il va falloir séparer les données en deux ensembles, un ensemble d'apprentissage et un ensemble de test.

Connectez les deux connections 'trainingset' et 'testset' avec le modèle. La première connection permet d'apprendre le modèle comme précédemment. La seconde d'utiliser le modèle comme prédicteur sur les données de test et de comparer les prédictions à la valeur réelle dans les données.

Pour evaluer le modèle il faut encore ajouter deux modules. La connection a utiliser entre le modèle et le module d'évaluation est 'batchClassifier'. Voici l'espace de travail résultant. Lancez l'analyse comme précédemment et allez consulter les performances du modèle. Ce modèle est-il bon? Pour cela il nous faut tout d'abord appliquer une transformation sur la variable dépendante. Connectez le directement aux données avec la connection 'dataset', et configurez le pour qu'il applique la fonction 'log' à la dernière colonne.

Ensuite vous pouvez dérouler la même chaine que précédemment. Pour comparer les résultats plus facilement utilisez le même module de visualisation pour les deux évaluations. Votre espace de travail doit ressembler à cet example. Comparez les performances des deux modèles. Vous connaissez maintenant le mode de fonctionnement de Weka. Vous pouvez sauvegarder votre espace de travail an deux temps à l'aide du bouton en haut à gauche.

Il faut sauver votre schéma sous forme de fichier 'layout'. LA distinction entre les deux permet d'utiliser des architectures identiques avec des configurations différentes changer le fichier de données, les paramètres des filtres ou des modèles, etc..

Savoir attribuer automatiquement une catégorie à un élément peut être très utile : par exemple on peut attribuer une maladie à des patients en fonction de leur symptômes. Le principe est d'essayer de trouver le lien entre les caractéristiques des élements et la catégorie à laquelle ils appartiennent. La catégorisation est une analyse supervisée. On connaît les caractéristiques et la catégorie d'un certain nombre d'éléments, et on essaye d'en déduire des règles de catégorisation automatique.

On peut ensuite évaluer la catégorisation en comparant la classe préduite par un modèle et la classe réelle de l'élément. Les arbres de décision sont un des outils les plus efficaces pour ce genre de tâches, c'est essentiellement eux que nous verrons ici.

Mais d'autres modèles sont utilisables, notamment la regression logisitique ou bien les réseaux de neurones. Dans Weka tout ces modèles fonctionnent de la même ils les donc extrêmement facile de les comparer entre eux en terme de performance.

Arbre de décision simple Le premier exemple de catégorisation est un example classique tiré de la biologie : la catégorisation des espèces d'iris en fonction des dimensions des pétals et des sépales. Telechargez les données iris. Chargez les données comme précédement. Ansi que les performances de catégorisation. Deux élements sont importants. Le taux de succès qui indique le nombre d'erreurs, et la matrice de confusion qui indique qui a été bien catégorisé ou non et comment. Comment interprétez vous l'arbre obtenu?

Arbre de décision binaire ou non On utilise cette fois un catégorisation des champignons en commestible ou non à partir de la description de leurs caractéristiques.

Télechargez les données mushroom. Utilisez la même architecture que précédement pour traiter ce problème. Regardez l'arbre obtenu, vous pouvez constater que chaque noeud possède de nombreuse branches, ce qui ne facilite pas forcément la lecture. Créez un chemin paralèlle avec un arbre de décision configuré en binaire, et comparez les arbres obtenus, et leurs performances. Telechargez les données credit-a. L'objectif est de révéler la structure sous-jacente des données.

Contrairement à la catégorisation les classes ne sont pas définies par l'exemple mais induite à partir de la notion de similarité utilisée, et d'un algoritme de création des classes. La classification est donc une analyse non supervisée. La classification est une des techniques les plus puissantes du data-mining, mais aussi celle à utiliser avec le plus de précaution.

Les résultats sont très dépends des choix de modèlisation choix de la notion de similarité et de l'algorithme. Souvent il faut choisir arbitrairement le nombre de classe ex-ante, ce qui change aussi beaucoup les résultats.

Classification de données simulées Pour bien comprendre le principe de la classification nous allons utiliser des données simulées. Sur un plan en deux dimensions, nous avons générer automatiquement des points aléatoires autour de quatre centres. Il y a donc 4 classes dans nos données. La question étant de savoir si les algorithmes fournis dans weka permettent de les retrouver. Télechargez les données clusters. Ce module permet de visualiser des nuages de points en deux dimensions, avec un code couleur pour la troisième dimension.

Que vous indique-t-elle? Si l'on regarde les données qui en sortent avec le 'Data Visualizer' on obtient alors notre nuage de point colorié en fonction de la classe attribuée par le modèle!

Que se passe-t-il si l'on passe à 3,4 ou 5 classes? Ce module fourni un algorithme de classification probabiliste, qui permet en plus de déterminer le nombre optimal de classes. Qu'obtenez-vous maintenant? Classification de données réelles Partie 2 du projet Bien sûr dans la réalité les choses sont plus compliquées.

Voici un exemple relativement simple de classification avec plus de deux dimensions et des données réelles. Télechargez les données cities. L'objectif ici est de classer les 48 plus grandes villes du monde en fonction de leurs indicateurs économiques : le salaire moyen, l'indice des prix et le nombre d'heures travaillées en moyenne. Afin de pouvoir juger de la pertinences des classes trouvées, il sera nécessaire d'observer les données produites, et pour cela il faut sauver les données classés en CSV pour les traiter sous excel.

Configurer ce dernier afin de choisir dans quel répertoire sauver les données. Observez d'abord les classes obtenus graphiquement.

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Weka (informatique)

Savoir utiliser Weka pour le data mining Savoir analyser les résultats obtenus avec Weka Avoir une approche critique par rapport à l'outil d'analyse que représente le data-mining Travail évalué : Rapport Data-minig à rendre sur l'analyse de vos données individuelles : exercice 4. Le logiciel comprend plusieurs outils dont un API Aplication Programming Interface qui permet d'utiliser les outils Weka dans d'autres programmes, un "Explorer" qui permet d'effectuer des analyses simples, et un editeur "KnowledgeFlow" qui permet de realiser des analyse plus complexes en modélisant le flux de données à travers les traitement à appliquer. C'est ce dernier outil que nous utiliserons. Voici à quoi ressemble l'interface Weka. En haut à gauche vous trouverez des icônes correspondant au menu "Fichier" standard : 'nouveau fichier', 'sauvergarder', 'ouvrir'. Puis vous avez la liste des modules utilisables dans la construction du flux de données. Ce modules sont : DataSource: permet d'importer des données à partir d'un fichier ou d'une base de donnée par exemple.

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