Méthode d'induction des règles du patient (PRIM)Qu'est-ce qui a inspiré cette demande de liste de souhaits ?
Algorithme de « recherche de bosses » d'exploration de données qui ne nécessite pas de modèle empirique. Il recherche plutôt « patiemment » et progressivement des hyperboîtes de facteurs d'entrée qui maximisent la réponse.
Quelle est l’amélioration que vous aimeriez voir ?
De R :
library<SPAN class="">(</SPAN>prim<SPAN class="">)</SPAN>
library<SPAN class="">(</SPAN>MASS<SPAN class="">)</SPAN>
data<SPAN class="">(</SPAN>Boston<SPAN class="">)</SPAN>
x <SPAN class="">\</SPAN><SPAN class=""><-</SPAN> Boston<SPAN class="">\</SPAN><SPAN class="">[</SPAN><SPAN class="">,</SPAN><SPAN class="">5</SPAN><SPAN class="">:</SPAN><SPAN class="">6</SPAN><SPAN class="">\</SPAN><SPAN class="">]</SPAN>
y <SPAN class="">\</SPAN><SPAN class=""><-</SPAN> Boston<SPAN class="">\</SPAN><SPAN class="">[</SPAN><SPAN class="">,</SPAN><SPAN class="">1</SPAN><SPAN class="">\</SPAN><SPAN class="">]</SPAN>
boston.prim <SPAN class="">\</SPAN><SPAN class=""><-</SPAN> prim.box<SPAN class="">(</SPAN>x<SPAN class="">=</SPAN>x<SPAN class="">,</SPAN> y<SPAN class="">=</SPAN>y<SPAN class="">,</SPAN> threshold.type<SPAN class="">=</SPAN><SPAN class="">1</SPAN><SPAN class="">)</SPAN>
Pourquoi cette idée est-elle importante ?
Modélisation statistique avancéeModélisation prédictive et apprentissage automatiqueIngénierie de la qualité et des procédésObjet : Méthode d'induction des règles du patient (PRIM)Il s'agit d'un algorithme de « recherche de bosses ». Cette idée peut être importante car la méthode ne repose pas sur des modèles empiriques reliant les réponses aux variables d'entrée. Elle recherche ce qui s'est réellement produit et trouve la plus petite plage combinée de valeurs d'entrée optimisant la réponse. De telles réponses peuvent être plus faciles à vendre au public visé, car les conditions optimales ne sont pas prévues, mais se sont effectivement produites. De ce point de vue, il s'apparente à un arbre de décision. Il s'en distingue par sa moindre gourmandise, d'où le qualificatif de « patient » dans son nom. Il se distingue également par l'absence de modèle ni de règles. Le résultat est uniquement la meilleure boîte/plage d'entrées, la meilleure boîte suivante, etc.
Cette méthode est décrite dans des revues de statistiques industrielles comme une méthode d'optimisation plus robuste lorsqu'elle est appliquée à des environnements industriels présentant de nombreuses sources de variation. Il est difficile d'obtenir une modélisation précise de toutes ces sources. L'algorithme PRIM peut être plus robuste car il ne modélise pas les conditions, mais les recherche simplement.
