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Sipina - Arbres de décision

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Tutoriels Tanagra pour le Data Mining Dia Welcome to Dia's new homepage. Dia is a GTK+ based diagram creation program for GNU/Linux, MacOS X, Unix, and Windows, and is released under the GPL license. Dia is roughly inspired by the commercial Windows program 'Visio,' though more geared towards informal diagrams for casual use. It can be used to draw many different kinds of diagrams. It currently has special objects to help draw entity relationship diagrams, UML diagrams, flowcharts, network diagrams, and many other diagrams. It can load and save diagrams to a custom XML format (gzipped by default, to save space), can export diagrams to a number of formats, including EPS, SVG, XFIG, WMF and PNG, and can print diagrams (including ones that span multiple pages). Download Dia and try using it; tell us what you think of it (visit the Contact page), including to report bugs if you find them. CategoryProject

Supports de cours -- Data Mining Cette page recense les supports utilisés pour mes enseignements de Machine Learning, Data Mining et de Data Science au sein du Département Informatique et Statistique (DIS) de l'Université Lyon 2, principalement en Master 2 Statistique et Informatique pour la Science des donnéEs (SISE), formation en data science, dans le cadre du traitement statistique des données et de la valorisation des big data. Je suis très attentif à la synergie forte entre l'informatique et les statistiques dans ce diplôme, ce sont là les piliers essentiels du métier de data scientist. Attention, pour la majorité, il s'agit de « slides » imprimés en PDF, donc très peu formalisés, ils mettent avant tout l'accent sur le fil directeur du domaine étudié et recensent les points importants. Cette page est bien entendu ouverte à tous les statisticiens, data miner et data scientist, étudiants ou pas, de l'Université Lyon 2 ou d'ailleurs. Nous vous remercions par avance. Ricco Rakotomalala – Université Lyon 2

Arbre de décision Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Introduction[modifier | modifier le code] Dans les domaines de l'aide à la décision (informatique décisionnelle et entrepôt de données) et de l'exploration de données, certains algorithmes produisent des arbres de décision, utilisés pour répartir une population d'individus (de clients par exemple) en groupes homogènes, selon un ensemble de variables discriminantes (l'âge, la catégorie socio-professionnelle, …) en fonction d'un objectif fixé et connu (chiffres d'affaires, réponse à un mailing, …). À ce titre, cette technique fait partie des méthodes d’apprentissage supervisé. Il s’agit de prédire avec le plus de précision possible les valeurs prises par la variable à prédire (objectif, variable cible, variable d’intérêt, attribut classe, variable de sortie, …) à partir d’un ensemble de descripteurs (variables prédictives, variables discriminantes, variables d'entrées, …). lisibilité du modèle de prédiction, l’arbre de décision, fourni.

Le site pédagogique Add-in Sipina pour Excel 2007 et 2010 - Sipina - Arbres de décision Vendredi 27 août 2010 5 27 /08 /Août /2010 13:33 La macro complémentaire sipina.xla participe largement à la diffusion du logiciel Sipina. Dans un environnement qui lui est familier, le tableur, l'utilisateur peut manipuler / transformer / recoder les données à sa guise avant de les envoyer vers le logiciel spécialisé de Data Mining. Exit les problèmes de compatibilités entre formats de fichiers, les points décimaux capricieux, etc. Il lui suffit de sélectionner les données puis de cliquer sur un nouveau menu intégré dans Excel. Nous avons décrit l'installation et l'utilisation de l'add-in dans Office 2000 (la procédure est valable jusqu'à Office 2003). Le document décrit la procédure pour le logiciel Tanagra. Mots-clés : importation des données, fichier excel, xls, xlsx, macro complémentaire, add-in, add-on Lien : Add-in pour Excel 2007 et 2010 Partager l'article ! inShare Par Sipina - Publié dans : Doc. et tutoriels 0

argouml.tigris.org Statistique décisionnelle, Data Mining, Scoring et CRM Article - 30 idées pour enterrer un projet / 1 : - maintenant, réussissons on peut essayer autrement...les conditions ont changé ça a marché ailleurs… vous avez donc l’expérience pour aller plus loin et éviter les écueils / 2 : - soyons créatifs voilà un véritable argument pour commencer / 3 : - les hommes se sont longtemps passé de machine à laver le linge…ou d’électricité / 4 : - nous trouverons les moyens nécessaires !!! on peut négocier / 5 : - nous avons moins besoins d’hommes que d’idées on peut revoir l’organisation / 6 : - changeons la carte scolaire faites en sorte d’en bénéficier revoyons notre projet / 7 : - qui en bénéficiera ? de quels risques parlez vous ? / 9 : - le moment est venu qu’est ce <qui justifie votre attente ? / 10: - voyons votre expérience, parlons en… ton expérience servira donc à contredire la théorie / 11: - ne partons pas battus d’avance nous le convaincrons rédigeons le courrier ensemble et par rapport aux évaluations nationales ? on n’est pas dans une dynamique de compétition…

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