En phase de préparation d'un processus de fouille de données, une part importante<br />du travail est consacrée à la construction et à la sélection des variables descriptives.<br />L'approche filtre univariée usuellement adoptée nécessite l'emploi d'une méthode<br />d'évaluation d'une variable. Nous considérons la question de l'évaluation supervisée d'une<br />variable séquentielle. Pour résoudre ce problème, nous montrons qu'il suffit de résoudre<br />un problème plus général : celui de l'évaluation supervisée d'une mesure de similitude.<br /><br />Nous proposons une telle méthode d'évaluation. Pour l'obtenir, nous formulons le<br />problème en un problème de recherche d'une partition de Voronoi informative. Nous<br />proposons un nouveau critère d'évaluation supervisée de ces partitions et une nouvelle<br />heuristique de recherche optimisée. Le critère prévient automatiquement le risque de surapprentissage<br />et l'heuristique trouve rapidement une bonne solution. Au final, la méthode<br />réalise une estimation non paramétrique robuste de la densité d'une variable cible catégorielle<br />conditionnellement à une mesure de similitude définie à partir d'une variable descriptive.<br /><br />La méthode a été testée sur de nombreux jeux de données. Son utilisation permet<br />de répondre à des questions comme : quel jour de la semaine ou quelle tranche horaire<br />sur la semaine discrimine le mieux le segment auquel appartient un foyer à partir de sa<br />consommation téléphonique fixe ? Quelle série de mesures permet de quantifier au mieux l'appétence à un nouveau service ?
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00123406 |
| Date | 23 October 2006 |
| Creators | Ferrandiz, Sylvain |
| Publisher | Université de Caen |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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