Apport de la régression logistique dans un système à base de cas (une application à la prédiction des inscriptions sur liste d'attente de greffe rénale)

Abstract

Les systèmes à base de cas (SBC) utilisent l'expérience acquise pour résoudre des problèmes. Ils rapprochent à l'aide de fonctions de similarité les nouveaux cas à d'anciens cas déjà résolus. L'objectif de ce travail est d'optimiser à partir d'un modèle de régression logistique (RL) le calcul de similarité d'un SBC utilisé pour prédire lles inscriptions sur la liste d'attente de greffe rénale. L'étude consiste à analyser la base des cas par RL et à utiliser ces résultats pour la construction du SBC: pondération des cas et pondération des attributs décrivant les cas. Nous comparons ensuite les prédictions obtenues par la RL et le SBC seul ou en association avec la RL. Les performances de la RL et des différentes constructions du SBC sont très proches, toutefois les meilleurs résultats sont retrouvés pour le SBC avec pondération des attributs et des cas. Cette étude montre que la RL peut servir à optimiser le calcul de similarité et améliorer ainsi les performances d'un SBC.Case-based reasoning (CBR) systems use experience and similarity functions to solve problems by matching new cases to old cases already solved. Our main objective is to optimize by logistic models (LM) similarity easures of a CBR system used to predict access to the french waiting list of kidney transplantation. The study plan is to analyze the case database by a LM and to use model results to build the CBR system: weighting of cases and weighting of attributes describing the cases. Then, we compare predictions obtained by the LM, the standalone CBR system and the CBR system coupled with LM. Performances of the LM and the different constructions of the CBR system are very close, but the best results are found for the CBR system with weighting of attributes and cases. This study shows that LM can be used to optimize similarity algorithms and thus to improve performance of CBR systems.RENNES1-BU Santé (352382103) / SudocSudocFranceF