Mesures de discrimination et leurs applications en apprentissage inductif

par Thanh Ha Dang

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Bernadette Bouchon-Meunier.

Soutenue en 2007

à Paris 6 .


  • Résumé

    De nos jours, les données disponibles deviennent de plus en plus volumineuses et elles peuvent être de nature très diverse : vagues, manquantes, numériques, symboliques par exemple. Or ce qui importe à l'utilisateur, ce ne sont pas les données elles-mêmes, mais les connaissances qu'on peut en extraire. Face à la quantité de données disponibles, le traitement efficace de données est problématique. Dans cette thèse, nous adoptons une approche d'extraction de connaissances à partir de données basée sur l'apprentissage inductif, plus précisément, par arbres de décision. De façon générale, un système construit par apprentissage inductif a pour but de discriminer les individus de différentes classes. Sa qualité dépend de la capacité de discrimination qu'il acquiert au cours de l'apprentissage au travers des données. En particulier, un algorithme de construction d'arbre de décision procède par évaluation successive de la capacité de discrimination des attributs pour construire l'arbre de décision. Nos travaux concernent l'étude des mesures de discrimination tant classiques que floues, et leurs applications en apprentissage inductif. D'une part, nous nous intéressons aux mesures de discrimination dans la construction des arbres de décision. Dans un premier temps, ces mesures font l'objet d'une étude selon une approche axiomatique. Nous développons un nouveau modèle pour caractériser les mesures de discriminations floues. Dans un deuxième temps, nous proposons d'utiliser ces mesures dans les différentes étapes de la construction des arbres de décision flous. D'autre part, nous étudions l'utilisation de ces mesures de discrimination pour d'autres aspects de l'apprentissage. Nous examinons tout d'abord le problème de l'évaluation des classifieurs et proposons une méthode basée sur l'utilisation de la notion de capacité de discrimination. Enfin, nous considérons le problème du traitement des données manquantes et proposons une technique de substitution des valeurs manquantes, qui restitue la capacité de discrimination des attributs. Ces travaux sont validés sur des données conventionnelles et appliqués à des données réelles dans le cadre de deux applications qui concernent la classification des courriers électroniques et la classification de traces d'interactions homme-machine.

  • Titre traduit

    Discrimination measures and theirs applications in inductive learning


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Informations

  • Détails : 1 vol. (XII-172 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 161-172. 168 réf. bibliogr.

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  • Bibliothèque : Université Pierre et Marie Curie. Bibliothèque Universitaire Pierre et Marie Curie . Section Mathématiques-Informatique Recherche.
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  • Cote : T Paris 6 2007 590
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