Critique Constructive des Techniques Utilisées pour l'Estimation et la Validation des Modèles de Prédiction en Data Mining

Ioan Doré Landau (1) , Vlad Landau (2) , Tudor-Bogdan Airimitoaie (3) , Bogdan Robu (4)

1 GIPSA-SLR - GIPSA - Systèmes linéaires et robustesse
2 Freelancing Consultant
3 IMS - Laboratoire de l'intégration, du matériau au système
4 GIPSA-SYSCO - GIPSA - Systèmes non linéaires et complexité

Cette contribution a pour premier objectif d'analyser les techniques actuelles utilisées en data mining pour l'estimation de la complexité et des paramètres des modèles de prédiction et la validation de ces modèles. Cette analyse pointe les aspects discutables de la méthodologie actuelle. Son deuxìème objectif est de proposer des améliorations méthodologiques et algorithmiques pour l'estimation et la validation des modèles de prédiction en data mining. Des exemples utilisant des données simulées et réelles illustreront le potentiel des améliorations proposées.

Mots clés: Régression linéaire; Algorithmes d'estimation; Validation de modèles; Fouille de données; Modèle de prédiction

Domaines: Automatique; Informatique [cs]

Ioan Doré Landau, Vlad Landau, Tudor-Bogdan Airimitoaie, Bogdan Robu. Critique Constructive des Techniques Utilisées pour l'Estimation et la Validation des Modèles de Prédiction en Data Mining. [Rapport de recherche] GIPSA-LAB. 2017. ⟨hal-01522311⟩