Data Mining
Projets
Françoise Soulié Fogelman francoise@kxen.com
Master MI2 Pro EID - Université Paris 13 Data mining et Business Intelligence FDON
Liste des projets
1. Projet Cross-Validation8
2. Projet Binning/Banding 6
3. Projet Bootstrap & bagging 10 4. Produits bancaires 4
5. Projet TIS : série temporelle 3 6. Projet Feature Selection Challenge 1
7. Projet Evaluating Predictive Uncertainty Challenge 7
classification
8. Projet Evaluating Predictive Uncertainty Challenge 2
régression
9. Projet Performance Prediction Challenge 9 10.Projet ré-équilibrage de classe 5
Groupe
Projets
1. Projet Cross-Validation
■ Fichier CocoaBank.txt
1. Construire un score avec KXEN et écrire un rapport
Sélectionner les 7 à 10 variables les plus significatives
2. Cross-validation
Réaliser un script KXEN pour mettre en œuvre la cross-validation
Utiliser une k-fold cross-validation pour produire 5 modèles Md, utilisant des polynômes de degré d = 1 à 5.
Choisir le meilleur modèle
– En utilisant la technique de cross-validation.
– En utilisant le KI / KR
Écrire un rapport décrivant la méthode, les résultats obtenus et comparer ces résultats à ceux du modèle standard KXEN obtenu en 1/
■ Référence
Utiliser l’article scientifique décrivant la cross-validation : http://www.autonlab.org/tutorials/overfit10.pdf
■ Groupe 8
Projets
2. Projet Binning/Banding
■ Fichier CocoaBank.txt
1. Construire un score avec KXEN et écrire un rapport 2. Binning et banding
Rechercher des stratégies de binning et banding
Réaliser un script KXEN pour mettre en œuvre binning et banding
Écrire un rapport décrivant la méthode, les résultats obtenus et comparer ces résultats à ceux du modèle standard KXEN obtenu en 1/
■ Groupe 6
Projets
3. Projet Bootstrap & bagging
■ Fichiers
ftp://ftp.ics.uci.edu/pub/machine-learning-databases/
heart-disease, breast-cancer-wisconsin, ionosphere, diabetes
1. Construire un score avec KXEN et écrire un rapport
Pour chacun des 4 ensembles de données
2. Bagging
Réaliser un script KXEN pour mettre en œuvre le bagging
Pour chaque ensemble de données, appliquer le bagging sur un ensemble de k échantillons de boot-strap
– Mettre de côté un échantillon de test
– Tirer les échantillons de boot-strap sur les donénes restantes
Écrire un rapport décrivant la méthode, les résultats obtenus et comparer ces résultats à ceux du modèle standard KXEN obtenu en 1/
■ Référence
Utiliser l’article scientifique décrivant le bagging http://citeseer.csail.mit.edu/breiman96bagging.html
■ Groupe 10
Projets
4. Produits bancaires
■ Fichier Banking Products.csv
1. Construire un score d'appétence pour la détention de au moins 1, au moins 2 et au moins 3 produits et écrire un rapport
2. Construire un score d'appétence produit et écrire un rapport
1 modèle par produit,
Prévoir pour chaque individu le ou les produits qui doivent être proposés (calcul des probabilités d'appétence)
Fournir un fichier Excel contenant toutes les données et 2 colonnes supplémentaires
Le produit à proposer (en dehors de celui qu'il possède) et sa probabilité.
3. Utiliser les résultats de 1. pour affiner les propositions obtenues en 2.
4. Faire une segmentation selon la valeur Client (par exemple en utilisant la variable : tot_amt_balance). Même question que 2.
5. Comparer les résultats obtenus par les différentes méthodes
■ Groupe 4
Projets
5. Projet TIS : série temporelle
■ Fichier bicup2006english.xls
http://www.tis.cl/2006//futurosTalleres/2006/Taller_1/BICUP2006-ENGLISH/?Ta ller_12006
1. Construire un modèle de prévisions temporelles avec KTS et écrire un rapport
2. Comment enrichir ce modèle en utilisant des variables supplémentaires : Jour de la semaine, numéro de jour … ? 3. Que se passe-t-il si on demande des prévisions à 1, 2 ou 3
jours (court terme) versus moyen terme (10, 11, 12 jours?) ou long terme (> 15 jours)
4. Que se passe-t-il si au lieu de travailler au 1/4 d'heure, nous travaillons à la 1/2 heure ou à l'heure?
5. Comparer les résultats obtenus par les différentes méthodes
■ Groupe 3
Projets
6. Projet Feature Selection Challenge
■ Site du challenge
http://www.nipsfsc.ecs.soton.ac.uk/datasets/
1. Choisir un des problèmes proposés
2. Construire un score avec KXEN et écrire un rapport
3. Comparer les résultats obtenus à ceux des concurrents du challenge
■ Groupe 1
Projets
7. Projet Evaluating Predictive Uncertainty Challenge
■ Site du challenge
http://predict.kyb.tuebingen.mpg.de/pages/home.php
1. Choisir un des problèmes proposés (classification) 2. Construire un score avec KXEN et écrire un rapport
3. Comparer les résultats obtenus à ceux des concurrents du challenge
■ Groupe 7
Projets
8. Projet Evaluating Predictive Uncertainty Challenge
■ Site du challenge
http://predict.kyb.tuebingen.mpg.de/pages/home.php
1. Choisir un des problèmes proposés (régression)
2. Construire un score avec KXEN et écrire un rapport
3. Comparer les résultats obtenus à ceux des concurrents du challenge
■ Groupe 2
Projets
9. Projet Performance Prediction Challenge
■ Site du challenge
http://www.modelselect.inf.ethz.ch/
1. Choisir un des problèmes proposés
2. Construire un score avec KXEN et écrire un rapport
3. Comparer les résultats obtenus à ceux des concurrents du challenge
■ Groupe 9
Projets
10. Projet ré-équilibrage de classe
■ Fichier CocoaBank.txt
1. Construire un score avec KXEN et écrire un rapport
Déterminer le nombre de cas positifs (1) et négatifs (0)
2. Ré-équilibrage
Construire un échantillon comprenant P cas positifs et N cas négatifs de la façon suivante
– On prend tous les cas positifs (p) et on pondère chaque cas par un poids w
» Ceci est équivalent à prendre P = pw
– Tirer N = P cas négatifs parmi les cas négatifs disponibles
Réaliser un script KXEN pour mettre en œuvre cet échantillonnage (pour w = 1 à 30)
Produire 30 modèles Mw, pour chaque w.
Écrire un rapport décrivant la méthode, les résultats obtenus et comparer ces résultats à ceux du modèle standard KXEN obtenu en 1/
■ Groupe 5
