Examen et Corrigé Fouille de Données et Datamining Université de Chlef

Présentation du document d'examen et de son corrigé

Ce document rassemble un sujet d'examen semestriel accompagné de son corrigé détaillé pour les modules de fouille et extraction de données ainsi que de datamining. Il est destiné aux étudiants inscrits en deuxième année de Master mention Informatique, dans les filières Systèmes Intelligents et Aide à la Décision (SIAD) et Ingénierie des Logiciels (IL) de l'Université de Chlef. Rédigé en février 2019, ce support pédagogique s'étale sur six pages et propose des exercices pratiques complets assortis d'explications méthodologiques rigoureuses.

Exercice 1 : Application des règles d'association au TextMining

La première partie de l'épreuve s'intéresse à l'extraction de connaissances à partir de textes, plus précisément par l'application du modèle des règles d'association à un ensemble de sept documents textuels. Le problème commence par l'analyse des mots-clés extraits, tels que la finance, le marché, l'économie, le sport ou le handball. Les étudiants sont amenés à définir l'objectif de cette démarche de co-occurrence lexicale, puis à identifier intuitivement une règle présentant une confiance totale avant de formaliser les étapes de l'algorithme Apriori.

Pour simplifier les calculs et l'écriture, les mots-clés sont remplacés par leurs initiales respectives. L'algorithme est ensuite appliqué en fixant un seuil de support minimal à quarante pour cent. Le document détaille successivement la détermination des ensembles d'items fréquents de taille 1, de taille 2 et de taille 3, ainsi que la liste exhaustive des règles d'association générées avec leurs taux de confiance respectifs. Une dernière question prolonge cet exercice en reliant ces règles d'association à un problème de classification supervisée, en utilisant la confiance comme mesure de probabilité pour classer de nouveaux textes.

Exercice 2 : Évaluation et comparaison de classifieurs KNN

Le second exercice de l'examen propose d'analyser les performances comparatives de deux classifieurs basés sur l'algorithme des k plus proches voisins, connu sous l'abréviation KNN. L'évaluation s'appuie sur un jeu de données de quinze observations traitées avec une distance identique. Le premier classifieur emploie la règle classique du vote majoritaire, tandis que le second utilise la pondération par l'inverse de la distance au carré.

À l'aide d'un graphique d'évaluation représentant le taux d'erreurs en fonction du paramètre k, le document guide l'étudiant à travers l'explication des étapes suivies pour obtenir ces courbes de performance. Le corrigé met en évidence les quatre grands stades caractéristiques du comportement des modèles KNN, allant d'un paramètre k trop faible ou moyen jusqu'aux valeurs élevées. Enfin, l'analyse graphique permet de justifier pourquoi le choix de l'inverse de la distance au carré se montre plus performant sur ce jeu de données particulier, tout en soulignant la nécessité de ne pas généraliser cette conclusion à tous les contextes d'apprentissage.

Intérêt pédagogique pour les révisions

Ce document constitue une ressource d'entraînement particulièrement utile pour aborder des examens universitaires en science des données. Il permet de revoir concrètement la mise en œuvre pratique de l'algorithme Apriori, depuis le codage initial des données jusqu'à la génération des règles d'association et leur interprétation probabiliste en classification. De plus, l'analyse des courbes d'erreur en classification KNN aide à assimiler l'impact du choix des hyperparamètres et des fonctions de pondération sur la robustesse d'un modèle prédictif.

Questions fréquentes

Quel est le niveau académique visé par ce document ?

Ce sujet d'examen s'adresse aux étudiants en deuxième année de cycle Master en informatique, plus précisément dans les spécialités Systèmes Intelligents et Aide à la Décision et Ingénierie des Logiels à l'Université de Chlef.

Quels grands thèmes sont abordés dans les exercices ?

Le document aborde principalement deux thématiques majeures : la fouille de texte par l'extraction de règles d'association à l'aide de l'algorithme Apriori, et l'évaluation comparative de classifieurs par k plus proches voisins en faisant varier les paramètres de vote et de distance.

Le document contient-il des corrigés ?

Oui, il s'agit d'un corrigé complet qui détaille pas à pas les calculs de support, de confiance, ainsi que les explications théoriques et graphiques attendues pour chaque question.

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