Knime est un logiciel de data mining librement téléchargeable en ligne (Knime Analytics Platform). Je l’étudie depuis longtemps. Mon premier tutoriel à son propos date de 2008. Je me suis rendu compte récemment que je n’avais jamais écrit un guide « simple » montrant une démarche d’analyse prédictive basique sous cet outil, à savoir : (1) importer les données ; (2) les partitionner en échantillons d’apprentissage et test ; (3) construire le modèle à partir de l’ensemble d’apprentissage ; (4) l’appliquer sur l’ensemble de test pour obtenir la prédiction du modèle ; (5) confronter les valeurs observées et prédites de la variable à prédire à travers la matrice de confusion ; (6) en déduire les indicateurs (mesures) de performances des modèles (taux d’erreur, etc.).
Dans un processus de « scoring », une variante est apportée à partir du point n°4 : (4’) appliquer le modèle sur l’échantillon test pour obtenir le score des individus ; (5’) construire la courbe lift cumulée ou courbe de gain à partir des valeurs observées de la variable cible et les scores.
Ce tutoriel retrace toutes ces étapes avec force copies d’écrans comme toujours. La régression logistique est mise à contribution mais le processus est transposable à toute méthode de machine learning. Nous introduirons très brièvement la sélection de variables - à la sauce Knime - dans la dernière partie.
Mots clés : régression logistique, knime, sélection de variables, échantillons d'apprentissage et de test
Lien : Analyse prédictive.pdf
Fichier : pima.xls
Références :
Knime - https://www.knime.org/
