SAS EM neural network

Summary

Dans cette vidéo, RP Gupta présente un projet d'analyse des chances d'admission universitaire en utilisant un modèle de réseau neuronal avec SAS Enterprise Miner. En explorant un jeu de données de 500 étudiants, il construit un modèle multi-couches pour prédire l'admission basée sur divers critères comme le GRE, le TOEFL, et la CGPA. Cependant, il rencontre des problèmes de surajustement, soulignant que les réseaux neuronaux sont mieux adaptés aux tâches de classification qu'à la régression. Il conclut qu'un modèle de régression pourrait offrir de meilleures performances pour ce type de problème.

Takeaways

• 😀 Le script présente l'utilisation de SAS Enterprise Miner pour construire un modèle de réseau neuronal afin de prédire les chances d'admission des étudiants.
• 😀 Le dataset utilisé provient de Kaggle et contient des informations telles que GRE, TOEFL, CGPA, SOP, LOR, avec comme variable cible 'Chance of Admission'.
• 😀 Le dataset contient 500 enregistrements et ne présente aucune valeur manquante, ce qui facilite l'analyse.
• 😀 L'exploration initiale des données montre que CGPA a la corrélation la plus élevée avec les autres variables.
• 😀 Afin d'éviter le surapprentissage (overfitting), le dataset a été divisé en 75% pour l'entraînement, 15% pour la validation et 10% pour les tests.
• 😀 Le modèle de réseau neuronal a utilisé une architecture multi-couches avec 4 unités cachées et une technique d'optimisation par rétropropagation.
• 😀 Le premier modèle a donné de bons résultats sur les données d'entraînement, mais a échoué sur les données de validation, ce qui suggère un surapprentissage.
• 😀 Après 11 itérations, le premier modèle a commencé à mal performer, ce qui peut être dû à l'utilisation excessive de certaines variables.
• 😀 Le deuxième modèle a eu des résultats similaires, mais après avoir ajusté l'optimisation, il a également montré des signes de surapprentissage.
• 😀 La comparaison des deux modèles montre que le deuxième modèle a légèrement mieux performé, avec une erreur quadratique moyenne plus faible, bien que des signes de surapprentissage persistaient.
• 😀 Conclusion : Les réseaux neuronaux sont plus adaptés aux problèmes de classification et non aux problèmes de régression comme la prédiction des chances d'admission, où des modèles de régression classiques peuvent donner de meilleurs résultats.

Q & A

Quel est le but de ce projet avec SAS Enterprise Miner ?

Le but de ce projet est de construire un modèle de réseau de neurones pour prédire les chances d'admission des étudiants en fonction de diverses caractéristiques telles que les scores GRE, TOEFL, et GPA.

D'où provient l'ensemble de données utilisé dans ce projet ?

L'ensemble de données provient de Kaggle et contient des informations sur les scores de 500 étudiants, ainsi qu'une variable cible indiquant les chances d'admission.

Pourquoi l'ensemble de données a-t-il été divisé en trois parties : entraînement, validation et test ?

L'ensemble de données a été divisé pour éviter le surapprentissage (overfitting). Cela permet d'entraîner le modèle sur un sous-ensemble, de le valider sur un autre, et de le tester sur un troisième pour évaluer sa performance générale.

Quelles sont les proportions des différentes parties de l'ensemble de données après la partition ?

L'ensemble de données a été divisé en 75 % pour l'entraînement, 15 % pour la validation, et 10 % pour les tests.

Quels sont les paramètres clés utilisés pour entraîner le modèle de réseau de neurones ?

Le modèle utilise une architecture multi-couches avec quatre unités cachées, l'algorithme de rétropropagation, un taux d'apprentissage élevé et une faible impulsion, avec 25 itérations.

Quels problèmes ont été observés dans le premier modèle de réseau de neurones ?

Le premier modèle a bien fonctionné pour l'ensemble d'entraînement, mais a mal performé sur l'ensemble de validation, indiquant un surapprentissage. Le modèle a également utilisé trop de variables, ce qui a compliqué l'optimisation.

Quelles solutions ont été proposées pour améliorer les résultats du modèle de réseau de neurones ?

Il a été suggéré de réduire le nombre de variables utilisées dans le modèle pour éviter l'overfitting et de se concentrer sur les variables les plus pertinentes.

Quel est le résultat du deuxième modèle de réseau de neurones comparé au premier ?

Le deuxième modèle a également rencontré des problèmes de surapprentissage, bien qu'il ait trouvé de bonnes variables après deux itérations. Cependant, son utilisation de trop de variables a détérioré les performances du modèle.

Quelle technique d'optimisation a été utilisée dans le deuxième modèle de réseau de neurones ?

Dans le deuxième modèle, la technique d'optimisation par défaut a été utilisée, sans ajustements supplémentaires par rapport au premier modèle.

Quelle conclusion a été tirée à propos de l'utilisation des réseaux de neurones pour ce type de problème ?

Les réseaux de neurones peuvent être efficaces pour des problèmes de classification, mais dans ce cas, un modèle de régression serait plus adapté pour prédire des valeurs continues comme les chances d'admission.