SAS Enterprise Miner Tutorial Video - Neural Network

Summary

Dans cette démonstration de SAS Enterprise Miner, l'utilisateur présente un processus complet de data mining sur une base de données réelle. Il guide l'importation, la modification des attributs, l'exploration des données, l'imputation des valeurs manquantes, ainsi que la partition des données en ensembles d'entraînement, de validation et de test. L'accent est mis sur l'utilisation de réseaux neuronaux avec deux techniques d'optimisation, le rétropropagation et la méthode par défaut. Le processus se termine par une comparaison des modèles pour évaluer leurs performances, en se basant sur des matrices de confusion et des erreurs moyennes carrées. Ce tutoriel est conçu pour aider les utilisateurs à comprendre les étapes clés de l'analyse de données avec SAS.

Takeaways

• 😀 L'interface de SAS Enterprise Miner permet de créer des projets et des diagrammes pour une analyse de données détaillée.
• 😀 Après avoir créé un projet, l'importation des données se fait en sélectionnant et en important un fichier depuis l'onglet 'Sample'.
• 😀 Il est essentiel de définir correctement les variables, comme la variable cible (par exemple, défaut de paiement) et les types de variables (nominales ou intervalle).
• 😀 Les variables catégorielles (par exemple, sexe, statut marital) sont définies comme nominales, tandis que les variables numériques sont définies comme intervalle.
• 😀 L'exploration des données inclut l'analyse des corrélations entre les variables et l'identification des valeurs manquantes.
• 😀 Les valeurs manquantes dans le jeu de données peuvent être imputées à l'aide de méthodes comme la moyenne, pour garantir l'intégrité des données.
• 😀 Une fois les données prêtes, elles peuvent être partitionnées en ensembles de formation (70%), de validation (20%) et de test (10%).
• 😀 La création de modèles de classification est effectuée en utilisant des réseaux de neurones, avec deux techniques d'optimisation (Backpropagation et Default).
• 😀 Lors de l'entraînement des réseaux de neurones, des paramètres tels que le nombre d'unités cachées et les méthodes d'optimisation (par exemple, Backpropagation) doivent être configurés.
• 😀 L'évaluation des modèles inclut l'examen des erreurs carrées moyennes et de la matrice de confusion pour évaluer la performance du modèle.
• 😀 La comparaison des résultats des deux modèles révèle que la méthode par défaut offre de meilleurs résultats en termes de réduction des erreurs par rapport à la méthode Backpropagation.

Q & A

Qu'est-ce que SAS Enterprise Miner et quel est son objectif principal dans cette démonstration ?

SAS Enterprise Miner est un outil de data mining utilisé pour importer, nettoyer, explorer, modéliser et visualiser des ensembles de données. Dans cette démonstration, l'objectif est de montrer comment traiter un problème réel à l'aide de cet outil.

Comment créer un nouveau projet dans SAS Enterprise Miner ?

Pour créer un nouveau projet, il faut cliquer sur 'nouveau projet', entrer un nom pour le projet, puis cliquer sur 'OK'. Ensuite, un diagramme peut être créé en cliquant droit et en sélectionnant 'Créer un diagramme'.

Comment importer des données dans SAS Enterprise Miner ?

Les données peuvent être importées en allant dans l'onglet 'Sample', en faisant glisser et déposer l'option 'Import File', puis en sélectionnant le fichier à importer.

Comment définir les types d'attributs dans SAS Enterprise Miner ?

Les types d'attributs peuvent être définis en modifiant les variables dans l'interface. Les variables cibles sont définies comme 'nominal' pour les variables catégorielles et 'interval' pour les variables numériques.

Que faire si des valeurs manquantes sont trouvées dans les données ?

Si des valeurs manquantes sont détectées, comme dans l'exemple de l'attribut 'limited balance', elles peuvent être imputées à l'aide de l'option 'Impute' sous l'onglet 'Modify', en utilisant des variables indicatrices ou des méthodes comme la moyenne.

Comment diviser les données en ensembles d'entraînement, de validation et de test dans SAS Enterprise Miner ?

Les données peuvent être divisées en différents ensembles en utilisant l'outil 'Sample' où il est possible de spécifier le pourcentage d'observations pour l'ensemble d'entraînement, de validation et de test (par exemple, 70% pour l'entraînement, 20% pour la validation, 10% pour le test).

Quels types de modèles sont utilisés dans cette démonstration ?

Deux modèles de réseaux neuronaux sont utilisés, l'un avec l'algorithme 'Backpropagation' et l'autre avec la technique 'Default'. Ces modèles sont utilisés pour effectuer une classification sur les données.

Quelles sont les différences entre les deux modèles de réseaux neuronaux ?

La principale différence réside dans les algorithmes utilisés. Le premier modèle utilise l'algorithme 'Backpropagation' tandis que le second utilise la technique 'Default'. Le modèle 'Default' a montré de meilleures performances, avec une erreur carrée moyenne plus faible et une réduction des faux négatifs.

Comment évaluer la performance des modèles dans SAS Enterprise Miner ?

La performance des modèles est évaluée en examinant la matrice de confusion, qui montre les faux positifs et les faux négatifs, ainsi que les courbes d'erreur comme l'erreur carrée moyenne.

Quel est le rôle des courbes cumulatives dans l'évaluation des modèles ?

Les courbes cumulatives sont utilisées pour visualiser l'amélioration du modèle au fil des itérations. Elles permettent de voir comment l'erreur diminue à mesure que l'on optimise le modèle.