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Weka Data Mining – Analyse prédictive

Machine learning. Data Science. Présentation du logiciel Weka dans le cadre d’une analyse prédictive. Importation des données (CSV), partition en apprentissage-test, modélisation (régression logistique), évaluation en test (matrice de confusion, rappel, précision, accuracy, taux d’erreur), différentes courbes (précision-rappel, roc, lift cumulé), récupération des classes prédites. Site web : https://ml.cms.waikato.ac.nz/weka/ind... WekaMOOC : ‪@WekaMOOC‬ Données et workflow : https://tutoriels-data-science.blogsp... 00:00 Weka - Logiciel de Data Mining 04:37 Tutoriel de référence (de 2008) 05:48 Données "pima" dupliquées - Fichier CSV 06:29 Démarrage de Weka - KnowledgeFlow 07:30 Importation des données (CSVLoader) 08:30 Visualisation (TextViewer) - Connexion entre composants 09:38 Statistiques descriptives (AttributeSummarizer) 10:08 Désignation de la variable cible (ClassAssigner) 11:04 Désignation de la modalité cible (ClassValuePicker) 11:55 Partition des données en train/test (TrainTestSplitMaker) 12:58 Régression logistique (Logistic) - Connexion des données 13:19 Visualisation des résultats (TextViewer) 14:21 Evaluation en test (ClassifierPerformanceEvaluator + TextViewer) 15:48 Courbe ROC, courbe précision-rappel, etc. (ModelPerformanceChart) 17:45 Obtention des prédictions sur l'échantillon test 19:24 Conclusion - Importation des packages