L’analyse prédictive a énormément contribué à la popularité du data mining et du machine learning. Dans ce programme de remise à niveau pour le master SISE, nous nous concentrons sur les techniques d’apprentissage supervisé où la variable cible est catégorielle. C’est un parti pris pédagogique sachant que la régression fait également partie de l’analyse prédictive mais, dans sa perception commune, elle est plutôt associée à la démarche économétrique et aux statistiques.
Dans une première approche, nous nous focaliserons sur l’analyse discriminante linéaire et les arbres de décision. Les méthodes avancées (ex. SVM, méthodes ensemblistes [random forest, boosting, gradient boosting], réseaux de neurones, etc.) sont enseignées en Master.
Nous multiplions les outils dans ce thème : nous utilisons Excel en tandem avec Tanagra et Sipina d’une part ; R (RStudio) d’autre part. Pouvoir jongler entre les outils permet de ne pas en être dépendants.
Document principal : Principes de l’apprentissage supervisé
Outils : Excel, Tanagra, Sipina, R (RStudio), Python (Anaconda)
Exercice 1 : Analyse discriminante prédictive, données.
Exercice 2 : Analyse discriminante et sélection de variables, données.
Exercice 3 : Arbres de décision, données.
Exercice 4 : Arbres de décision – Frontières induites.
Exercice 5 : Comparaison de méthodes, données.
