Examen de Machine Learning

au t / non aut.

: aut. / renaUt

Exercice 1 (4 points)_

. D crire la diff rence entre les deux familles de m thodes (descriptives et pr dictives) du

Datamining. Donner un exemple de m thode pour chaque famille.(1 point)

2. Les m thodes de classification issues de l'intelligence artificielle (IA) sont des m thodes

parametriques ou non param triques ? Parmi ces m thodes, on distingue celles qui sont

symboliques de celle qui sont non symboliques (ou adaptatives). Expliquer la diff rence

entre ces deux types de m thodes tout en mentionnant quelques exemples de techniques

de chaque type.(2 points)

3. Donner les points forts et les points faibles de la m thode de classification par les arbres

de d cision.(1 points)

Exercice 2 (6 points)

Le responsable du recrutement d'une grande compagnie a un taux d'efficacit de 50 %.Il

souhaiterait obtenir un mod le afin de pouvoir mieux pr voir si un employ va faire l'affaire

et pouvoir rester dans l'entreprise. Il pense que cette capacit d pend des facteurs suivants

age ( ge),apt (r sultats aux tests d'aptitude), exp (exp rience en ann es), sco (scolarit en

annees).

m thode (1 points)

Les r sultats sur un chantillon sont les suivants (la variable cap vaut 0 si l'employ a d tre

renvoy et 1 s'il est rest dans l'entreprise)

1. Rappeler l'objectif de l'analyse discriminante. Dans quelle famille appartienne cette

2. Combien d'axes discriminants peut-on obtenir ici ? Justifier la r ponse. (1 point)

3 Donner la forme g n rale des deux matrice V etB, B: matrice de variabilit inter-

4. Quelle matrice doit-on diagonaliser afin d'obienir un axe discriminant optimal? (1

5. Une analyse pr dictive en utilisant les fonctions discriminantes lin aires de isher

classes et V: matrice de variance-covariance). (2 points)

donn les r sultats suivants. Dans quelle categorie a ete class P'employ de 28 ans. qui

point)

a

a obtenu 96 au test d'aptitude, quia un an d'experience, 12 ans de scolarit .(1 point)

Cap0=-4.2+7.52 age -5.16 apt + 0.35 exp-5.6* sco

Capl = -5.8+9.39 age -3. 28 apt +0.4 exp -6.9 sco

UVT

Minist re de l'enseignement sup rieur et de la recherche scientifique

Universit Virtuelle de Tunis

Master Professionnel en Business Analytics & Data Science

ADS

Mastere Proless

el

Exercice 3 (10 points)

On s' interesse expliquer l'investissement des entreprises(Y) en fonction des 2 variables

stock de capital (X1) et profit (X2). A partir des donn es statistiques relatives 27 entreprises

naustrielles pour une ann e donn e. On se propose en premier lieu d' tudier la liaison entre

'investissement et le stock de capital en mettant en ceuvre une r gression lineaire simple.

Y=P +*X1+6

1. Donner les hypoth ses du mod le. (2 points)

2. Donner la formule des deux param tres

3. Sachant que les valeurs obtenus des deux param tres

la m thode du moindre carr e ordinaire. A quoi consiste cette m thode ? (2 points)

suit

et Bdu mod lesont comme

et Bdu mod(cid:23)le

lin aire simple en utilisant

P-261.04

, 3.55

Interpr ter les deux param tres , et 8, du mod(cid:23)le

lin aire simple.(1 point)

4. Donner la formule du coefficient de d termination R et expliquer chaque terme de la

formule.(2 points)

5. Interpr ter la valeur de R =0.364(1 point)

Pour mieux am liorer le mod(cid:23)le

deuxi me variable explicative relative au profit (X2). On a obtenu les r sultats suivants

ainsi que le coefficient de d termination, on introduit une

Y=B, +B,X, + B,X, +6

-228.9

2.85

B =0.4

6. D tenminer la forme matricielle du mod le lin aire multiple (1 point)

7.

Interpr ter les nouveaux param tres. (1 point)

Bon Travail.