Sujet : Étude de Data Mining en utilisant SAS:EM

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1 Sujet : Étude de Data Mining en utilisant SAS:EM
UNIVERSITE CATHOLIQUE DE LOUVAIN Année académique 2009 – 2010 STAT2350 : DATA-MINING Sujet : Étude de Data Mining en utilisant SAS:EM Spinel Jean-Denis Mitskos Christina

2 Plan Objectif et méthodologie Les différents nodes
Les différends modèles Résultats obtenu

3 Objectif: Target Modèles prédictifs Variables Pertinentes

4 Méthodologie :

5 Node : Input Data !!: Surentrainement Entrainement, Validation, Test
Note: Cross-Validation ?

6 Node : Transform Variable

7 Node : Replacement Si binaire 0 Si !Finance Moyenne
Sinon Tree Inputation

8 Node: Variable Selection
Sans: Avec:

9 Node : Filter Outlier Sans: Avec

10 ModèleS Arbres de Décisions Régressions Logistiques Réseau de Neurone

11 Exemple : le Neural Network

12 Comparaison des modèle
Tree Régression NN

13 Variables Significatives

14 Oversampling Tree Régression NN

15 Conclusion Meilleur modèle = NN Oversampling < Donnée brute ? Doute

16 Bibliographie TUFFERY (S.), Data Mining et statistique décisionnel, Paris, Technip, 2007, 366 p.