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Revision as of 15:01, 25 November 2014

Contents 1 Introduction 2 Mushrooms 2.1 Les données 2.2 Analyses préliminaires avec R 2.3 Analyses avec KNIME 3 Italian wines 3.1 Les données 3.2 Analyses avec KNIME 3.3 Analyses avec R 3.4 Analyses avec python

Introduction

Afin de mettre en pratique les concepts vus en cours, nous allons nous appuyer sur des jeux de données publiques hébergées par le UC Irvine Machine Learning Repository.

Pour le premier jeu de données intitulé "mushrooms", il s'agit de classer un champignon comme comestible ou non en fonction d'attributs de type catégoriel. Pour le second - italian wines -, il s'agit de prédire le cultivar du cépage en fonction de mesures quantitatives.

Pour cela, nous utiliserons différents environnements :

• KNIME : un logiciel d'analyse qui est en fait un environnement dérivé de la plateforme de développement intégré Eclipse
• R : environnement orienté calcul numérique & statistiques
• python : un langage de programmation afin de voir l'utilisation de bibliothèque de fouille de données ainsi que pour réaliser son propre programme de classification

Mushrooms

Les données

Le premier jeu de données concerne des champignons. Il est publié à l'adresse : http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Mushroom

Analyses préliminaires avec R

Analyses avec KNIME

Italian wines

Les données

Analyses avec KNIME

Analyses avec R

Analyses avec python