Notre Offre | Cours offerts | Modèles prédictifs avancés avec IBM SPSS Modeler

Modèles prédictifs avancés avec IBM SPSS Modeler

Description générale

Ce cours d’une journée est subséquent aux cours Classification des clients avec IBM SPSS Modeler et Modélisation de variables continues avec IBM SPSS Modeler. Les participants apprendront comment utiliser des techniques avancées pour la modélisation de variables catégorielles ou continues. Avant d’examiner les techniques de modélisation, ils verront comment résoudre certains problèmes lors de la préparation de données avec les partitions et la détection d’anomalies. Aussi, les participants seront introduits à l’analyse en composantes principales/analyse factorielle dans le but de réduire le nombre de variables explicatives. Les chapitres suivants présenteront des modèles prédictifs avancés tels que les listes de décision, les machines à vecteurs de support (SVM) et les réseaux Bayésiens. Il sera aussi question de la combinaison de modèles afin d’augmenter les capacités prédictives.

Note : Le matériel de cours est en anglais.

Prérequis

Introduction à IBM SPSS Modeler et à l’exploration de données ou expérience dans l’analyse de données avec IBM SPSS Modeler
Classification des clients avec IBM SPSS Modeler et Modélisation de variables continues IBM SPSS Modeler, ou expérience avec les modèles prédictifs dans IBM SPSS Modeler

Cours complémentaire

Le cours Modèles de segmentation et d’association avec IBM SPSS Modeler est suggéré.

Plan de cours

Préparation des données

Résoudre des problèmes généraux par rapport à la qualité des données
Détection des anomalies
Sélection des variables explicatives
Partitionner les données en échantillons d’apprentissage et de test
Équilibrer les données par rapport à la variable réponse

Réduction des données

Expliquer les concepts principaux de l’analyse en composantes principales
Personnaliser les options dans le nœud ACP/Facteur

Utiliser une liste de décision pour créer un ensemble de règles

Expliquer comment une liste de décision construit un ensemble de règles
Utiliser le nœud Liste de Décision de façon interactive
Utiliser le nœud Liste de Décision automatiquement

Modèles prédictifs avancés

Expliquer les concepts principaux des machines à vecteurs de supports (SVM)
Personnaliser les options dans le nœud SVM
Expliquer les concepts principaux des réseaux Bayésiens
Personnaliser les options dans le nœud Réseau Bayésien

Combiner des modèles

Utiliser le nœud Ensemble pour combiner les prédictions des modèles
Augmenter la performance d’un modèle par la modélisation méta/niveau

Trouver le meilleur modèle prédictif