Qu’est-ce que la modélisation prédictive des données ? Top 10 des algorithmes d’analyse prédictive

Les modèles d’analyse prédictive peuvent tout prédire en fonction des antécédents de crédit et des revenus, qu’il s’agisse d’une note d’émission de télévision ou du prochain achat du client. Si les nouvelles données montrent les changements actuels dans la situation existante, les modèles prédictifs recalculent également les résultats futurs.

Top 10 des algorithmes d’analyse prédictive

L’utilisation de l’analyse prédictive consiste à prédire les résultats futurs sur la base de données passées. L’algorithme prédictif peut être utilisé de plusieurs manières pour aider les entreprises à acquérir un avantage concurrentiel ou à créer de meilleurs produits, tels que la médecine, la finance, le marketing et les opérations militaires.

Cependant, vous pouvez séparer les algorithmes d’analyse prédictive en deux catégories :

• Apprentissage automatique : Les algorithmes d’apprentissage automatique sont constitués de données structurelles disposées sous la forme d’un tableau. Cela implique des variétés linéaires et non linéaires, où la variété linéaire est entraînée très rapidement, et les variétés non linéaires sont susceptibles de rencontrer des problèmes en raison de meilleures techniques d’optimisation. Trouver la bonne technique d’apprentissage machine de maintenance prédictive est la clé.

• Deep Learning : Il s’agit d’un sous-ensemble d’algorithmes d’apprentissage automatique très populaire pour traiter les images, les vidéos, l’audio et l’analyse de texte.

Vous pouvez appliquer de nombreux algorithmes prédictifs pour analyser les résultats futurs à l’aide de la technique d’analyse prédictive et des outils d’apprentissage automatique. Discutons de certains de ces algorithmes puissants que les modèles d’analyse prédictive utilisent le plus souvent :

1. Forêt aléatoire (Random Forest)

L’algorithme de forêt aléatoire est principalement utilisé pour résoudre les problèmes de classification et de régression. Ici, le nom « Forêt aléatoire » est dérivé du fait que l’algorithme est construit sur la base d’un groupe d’arbres de décision. Chaque arbre repose sur la valeur du vecteur aléatoire, échantillonné indépendamment avec la même distribution pour tous les autres arbres de la « forêt ».

Ces algorithmes d’analyse prédictive visent à obtenir l’erreur la plus faible possible en créant au hasard des sous-ensembles d’échantillons à partir de données données à l’aide de remplacements (ensachage) ou en ajustant les poids en fonction des résultats de classification précédents (renforcement). Lorsqu’il s’agit d’algorithmes de forêt aléatoire, il choisit d’utiliser la technique d’analyse prédictive d’ensachage.

Lorsque vous possédez de nombreux exemples de données, vous pouvez les diviser en petits sous-ensembles et vous entraîner sur eux plutôt que d’utiliser tous les exemples de données pour vous entraîner. La formation sur les plus petits ensembles de données peut être effectuée en parallèle pour gagner du temps.

Certains des avantages communs offerts par le modèle de forêt aléatoire sont :

• Peut gérer plusieurs variables d’entrée sans suppression de variable
• Fournit des méthodes efficaces pour estimer les données manquantes
• Résistant au surajustement
• Maintient l’exactitude lorsqu’une grande partie des données est manquante
• Identifier les caractéristiques utiles pour la classification.

2. Modèle linéaire généralisé pour deux valeurs

Le modèle linéaire généralisé ( Generalized Linear Model for Two Values) est une extension complexe du modèle linéaire général. Il prend la comparaison de ce dernier modèle des effets de plusieurs variables sur les variables continues. Après cela, il s’appuie sur diverses distributions pour trouver le modèle « le mieux adapté ».

L’avantage le plus important de ce modèle prédictif est qu’il s’entraîne très rapidement. En outre, cela aide à gérer les prédicteurs catégoriques car il est assez simple à interpréter. Un modèle linéaire généralisé aide à comprendre comment les prédicteurs affecteront les résultats futurs et résisteront au surapprentissage. Cependant, l’inconvénient de ce modèle prédictif est qu’il nécessite de grands ensembles de données en entrée. Il est également très sensible aux valeurs aberrantes par rapport aux autres modèles.

Pour comprendre ce modèle de prédiction avec l’étude de cas, considérons que vous souhaitez identifier le nombre de patients admis en réanimation dans certains hôpitaux. Un modèle de régression linéaire régulier révélerait trois nouveaux patients admis à l’USI de l’hôpital pour chaque jour qui passe. Par conséquent, il semble logique que 21 autres patients soient admis après une semaine. Mais il semble moins logique que nous remarquions l’augmentation du nombre de patients de la même manière si nous considérons l’analyse du mois entier.

Par conséquent, le modèle linéaire généralisé proposera la liste des variables qui indiquent que le nombre de patients augmentera dans certaines conditions environnementales et diminuera au fil du jour après avoir été stabilisé.

3. Modèle amélioré par gradient (Gradient Boosted Model)

Le modèle d’analyse prédictive à gradient boosté fait intervenir un ensemble d’arbres de décision, tout comme dans le cas du modèle de forêt aléatoire, avant de les généraliser. Ce modèle de classification utilise la technique « boostée » des algorithmes d’apprentissage automatique prédictif, contrairement au modèle de forêt aléatoire utilisant la technique « d’ensachage ».

Le modèle amplifié par gradient est largement utilisé pour tester l’exhaustivité globale des données, car les données sont plus expressives et montrent des résultats mieux comparés. Cependant, il faut plus de temps pour analyser la sortie car il construit chaque arbre sur un autre. Mais cela montre également plus de précision dans les sorties car cela conduit à une meilleure généralisation.

4. K-Means

K-means est un algorithme d’apprentissage automatique très populaire pour placer les points de données non étiquetés en fonction des similitudes. Cet algorithme à grande vitesse est généralement utilisé dans les modèles de clustering pour l’analyse prédictive.

L’algorithme K-means essaie toujours d’identifier les caractéristiques communes des éléments individuels, puis les regroupe pour l’analyse. Ce processus est avantageux lorsque vous disposez d’ensembles de données volumineux et que vous souhaitez mettre en œuvre des plans personnalisés.

Par exemple, un modèle prédictif pour le secteur de la santé se compose de patients divisés en trois groupes par l’algorithme prédictif. L’un de ces groupes possédait des caractéristiques similaires – une fréquence d’exercice plus faible et un nombre accru de visites à l’hôpital en un an. La catégorisation de ces caractéristiques de cluster nous aide à identifier quels patients sont exposés au risque de diabète en fonction de leurs similitudes et peuvent se voir prescrire des précautions adéquates pour prévenir les maladies.

5.Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA, Prophet )

L’algorithme Prophet est généralement utilisé dans les modèles de prévision et les modèles de séries chronologiques. Cet algorithme d’analyse prédictive a été initialement développé par Facebook et est utilisé en interne par l’entreprise pour les prévisions.

L’algorithme Prophet est excellent pour la planification de la capacité en allouant automatiquement les ressources et en fixant des objectifs de vente appropriés. La prévision manuelle des données nécessite des heures de travail avec des analystes hautement professionnels pour obtenir des résultats précis. Avec des niveaux de performances incohérents et l’inflexibilité des autres algorithmes de prévision, l’algorithme prophète est une alternative précieuse.

L’algorithme du prophète est suffisamment flexible pour impliquer des hypothèses heuristiques et valables. La vitesse, la robustesse, la fiabilité sont quelques-uns des avantages de l’algorithme prédictif prophète, qui en font le meilleur choix pour traiter des données désordonnées pour les modèles de séries chronologiques et d’analyse de prévision.

6. Moyenne mobile intégrée auto-régressive (ARIMA)

Le modèle ARIMA est utilisé pour l’analyse prédictive des séries chronologiques afin d’analyser les résultats futurs à l’aide des points de données sur une échelle de temps. Le modèle prédictif ARIMA, également connu sous le nom de méthode de Box-Jenkins , est largement utilisé lorsque les cas d’utilisation montrent des fluctuations élevées et une non-stationnarité dans les données. Il est également utilisé lorsque la métrique est enregistrée à intervalles réguliers et de quelques secondes à des périodes quotidiennes, hebdomadaires ou mensuelles.

L’autorégression dans le modèle ARIMA suggère l’implication de variables d’intérêt en fonction de leur valeur initiale. Notez que l’erreur de régression est la combinaison linéaire d’erreurs dont les valeurs coexistent à divers moments dans le passé. Dans le même temps, l’intégration dans le modèle d’analyse prédictive ARIMA suggère de remplacer les valeurs des données par des différences entre leur valeur et les valeurs précédentes.

Il existe deux méthodes essentielles d’algorithmes de prédiction ARIMA :

• Univarié : utilise uniquement les valeurs précédentes dans le modèle de série chronologique pour prédire l’avenir.
• Multivarié : utilise des variables externes dans la série de valeurs pour faire des prévisions et prédire l’avenir.

7. Réseau de neurones récurrents LSTM

La mémoire à long terme ou le réseau de neurones récurrents LSTM est l’extension des réseaux de neurones artificiels. Dans LSTM RNN, les signaux de données se déplacent vers l’avant et vers l’arrière, les réseaux ayant des connexions de retour.

Comme beaucoup d’autres algorithmes d’apprentissage en profondeur, RNN est relativement ancien, initialement créé dans les années 1980 ; cependant, son véritable potentiel a été remarqué au cours des dernières années. Avec l’augmentation de l’analyse des mégadonnées et de la puissance de calcul dont nous disposons de nos jours, l’invention du LSTM a mis les RNN au premier plan.

Comme LSTM RNN possède une mémoire interne, ils peuvent facilement se souvenir d’éléments importants concernant les entrées qu’ils reçoivent, ce qui les aide davantage à prévoir ce qui va suivre. C’est pourquoi LSTM RNN est l’algorithme préférable pour les modèles prédictifs comme les séries chronologiques ou les données comme l’audio, la vidéo, etc.

Pour comprendre le fonctionnement du modèle RNN, vous aurez besoin d’une connaissance approfondie des réseaux de neurones « normaux » et des données séquentielles. Les données séquentielles font référence aux données ordonnées liées à des éléments qui se suivent, par exemple, une séquence d’ADN. Les données séquentielles les plus couramment utilisées sont les données de séries chronologiques, où les points de données sont répertoriés dans l’ordre temporel.

8. Réseau de neurones à convolution (CNN/ConvNet)

Les réseaux de neurones à convolution (CNN) sont des réseaux de neurones artificiels qui effectuent la détection de caractéristiques dans les données d’image. Ils sont basés sur l’opération de convolution, transformant l’image d’entrée en une matrice où les lignes et les colonnes correspondent à différents plans d’image et différencient un objet.

D’un autre côté, CNN est beaucoup plus bas que les autres algorithmes de classification. Il peut en apprendre davantage sur les filtres et les caractéristiques de l’image, contrairement au modèle d’analyse de données primitif suffisamment entraîné avec ces filtres.

L’architecture du modèle CNN est inspirée du cortex visuel du cerveau humain. En conséquence, il est assez similaire au schéma des neurones connectés dans le cerveau humain. Les neurones individuels du modèle répondent aux stimuli uniquement à des régions spécifiques du champ visuel connues sous le nom de champ récepteur.

9. LSTM et LSTM bidirectionnel

Comme mentionné ci-dessus, LSTM signifie le modèle de mémoire à long court terme. LSTM est un modèle de réseau de neurones récurrent bloqué, tandis que le LSTM bidirectionnel est son extension. LSTM est utilisé pour stocker les informations et les points de données que vous pouvez utiliser pour l’analyse prédictive. Certains des vecteurs clés de LSTM en tant que RNN sont :

• État à court terme : aide à maintenir la sortie au pas de temps actuel
• État à long terme : Aide à lire, stocker et rejeter les éléments destinés à long terme lors de leur passage sur le réseau.

Les décisions d’état à long terme pour la lecture, le stockage et l’écriture dépendent de la fonction d’activation, comme indiqué dans l’image ci-dessous. La sortie de cette fonction d’activation est toujours comprise entre (0,1).

La porte d’oubli et la porte de sortie décident si les informations de passage doivent être conservées ou rejetées. Enfin, la mémoire du bloc LSTM et la condition aux portes de sortie aident le modèle à prendre les décisions. La sortie générée est alors à nouveau considérée comme l’entrée et passée à travers le réseau pour une séquence récurrente.

D’autre part, le LSTM bidirectionnel utilise deux modèles, contrairement au modèle LSTM entraînant le modèle unique à la fois. Le premier modèle apprend la séquence de l’entrée suivie par le second, qui apprend l’inverse de cette séquence.

En utilisant le modèle LSTM bidirectionnel, nous devons construire le mécanisme pour combiner les deux modèles, et ces méthodes de combinaison sont appelées l’étape de fusion. La fusion des modèles peut être effectuée par l’une des fonctions suivantes :

• Concaténation (par défaut)
• Somme
• Moyenne
• Multiplication

10. YOLO

YOLO est l’abréviation de l’algorithme « You Only Look Once », qui utilise le réseau de neurones pour permettre la détection d’objets en temps réel. Cet algorithme d’analyse prédictive permet d’analyser et d’identifier divers objets dans l’image donnée en temps réel.

L’algorithme YOLO est assez célèbre pour sa précision et sa vitesse d’obtention des sorties. La détection d’objet dans l’algorithme YOLO est effectuée à l’aide d’un problème de régression qui permet de fournir les probabilités de classe des images détectées. L’algorithme YOLO utilise également les concepts de réseaux de neurones à convolution pour voir les images en temps réel.

Comme son nom l’indique, l’algorithme prédictif YOLO utilise une seule propagation vers l’avant à travers le modèle de réseau neuronal pour détecter les objets dans l’image. Cela signifie que l’algorithme YOLO fait des prédictions dans l’image par une seule exécution d’algorithme, contrairement à l’algorithme CNN, qui utilise simultanément plusieurs probabilités et cadres de délimitation.