Recoder les variables pour obtenir un modèle implicatif optimal

International audienceA number of methods are available for deriving a categorization model of type XY out of a set of individual data, where X is a set of individual numerical features and Y their categories. We develop a brief overview of these methods by making use of the most popular ones for processing the well-known "Fisher’s Iris" dataset. The comparison of the resulting models encourages us to give preference to ISA (Implicative Statistical Analysis) for this specific type of data, on condition of a thorough recoding of the quantitative variables. This paper incorporates and expands a communication made during A.S.I.8 conference (Cadot et al. 2015) in which we show the interest of the chosen methodology (ISA after a specific recoding step) for the processing of acoustic data.Il existe un certain nombre de méthodes permettant d’obtenir à partir de données individuelles un modèle de catégorisation du type XY, X repré-sentant un ensemble de caractéristiques numériques des individus et Y leur ca-tégorie. Nous faisons un tour rapide de ces méthodes en appliquant les plus uti-lisées aujourd’hui au jeu de données des « Iris de Fisher ». La confrontation des divers modèles obtenus nous incite à privilégier l’A.S.I. (Analyse Statisti-que Implicative) pour traiter ce type de données, après un recodage particulier des variables quantitatives. Ce chapitre reprend et élargit une étude qui a fait l’objet d’une communication lors du colloque A.S.I.8 (Cadot et al. 2015) dans laquelle nous montrions l’intérêt de la méthodologie choisie (A.S.I. après re-codage particulier) pour le traitement de données acoustiques

Graphe de règles d'implication statistique pour le raisonnement courant. Comparaison avec les réseaux bayésiens et les treillis de Galois

Titre : Analyse Statistique Implicative-une Méthode d'Analyse de Données pour la Recherche de Causalités / ISBN-13: 978-2854288971National audienc