L’extraction des règles d’association a connu une popularité fulgurante dès leur publication par Agrawal et al. (1993). Notamment parce que la méthode répond à un réel besoin (rechercher les relations pertinentes entre les variables est la base même de la statistique exploratoire), parce qu’elle produit une connaissance facile à interpréter et, reconnaissons-le, parce qu’elle a ouvert un champ d’étude où les chercheurs ont pu s’exprimer à loisir (développement d’algorithmes efficaces pour le traitement des très gros volumes, développement des mesures pour identifier les règles les plus « intéressantes », etc.).
Dans ces diapos que j’utilise pour mes enseignements, je m’attache surtout à décrire les finalités et la démarche. L’exposé en lui-même prend peu de temps durant la séance. La suite est consacrée à la mise en œuvre sur plusieurs outils. Je présente quelques logiciels (SIPINA avec le module d’extraction de règles, TANAGRA, R avec le package « arules », SPAD), mais j’aurais tout aussi bien pu parler de KNIME, RAPIDMINER, ORANGE ou WEKA. Les logiciels diffèrent essentiellement par le format de données accepté en entrée, le paramétrage par défaut, et le mode de présentation des sorties. Un des enjeux de la séance justement est de faire travailler les étudiants sur différents outils et de comparer les règles produites. L’algorithme étant déterministe, on devrait obtenir les mêmes résultats à paramétrage égal. Les étudiants peuvent le vérifier.
Mots clés : règles d'association, itemset, itemset fréquent, itemset fréquent fermé, itemset fréquent maximal, eclat, apriori, fp-growth, support, confiance, lift, mesures d'intérêt des règles
Composants Tanagra : A PRIORI, A PRIORI MR, A PRIORI PT, FREQUENT ITEMSETS, SPV ASSOC RULE, SPV ASSOC TREE
Lien : Règles d'association
Références :
Tutoriel Tanagra, "Règles d'association - Comparaison de logiciels", novembre 2008.
