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Méthodes prédictives Discussion :

Apprentissage statistique & algorithme génétique


Sujet :

Méthodes prédictives

  1. #1
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    Par défaut Apprentissage statistique & algorithme génétique
    Mon problématique est la classification d’un signal physiologique pour détecter l’état normal ou anormal du patient. le problème qu’on ne peut pas normaliser l’état du patient c.à.d. les même mesure qui sont considérer normal pour le patient x peuvent être considérer comme un état critique pour le patient y de ce fait pour faire l’apprentissage je ne peut pas utiliser comme base d’apprentissage les historique des ancien patient.
    Et quant j’ai étudier les méthode d’apprentissage j’ai trouver que les meilleur apprentissage que je peut appliquer sur ce problème c’est les svm(support vector machine) ou lasvm( online support vector machine )… mais pour utiliser c’est type d’apprentissage je doit avoir au moins 80% de la base d’apprentissage or que dans mon cas je ne dispose pas de 80% ( càd si le malade va rester en réanimation 10 jour je doit attendre 8 jour pour avoir la base d’apprentissage :s)
    Je veut avoir un algorithme en temps réel ou au moins plus rapide que ça !!.
    J’ai pensé utiliser les algorithme génétique (à partir de 10% de la base par exemple je génère à l’aide des algorithme génétique une base d’apprentissage sur laquelle je peut appliquer les svm )
    Est-ce que c’est possible ou pas ? comment puis-je le faire ? qui a d’autre idée ? merci

  2. #2
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    Citation Envoyé par asfoura Voir le message
    le problème qu’on ne peut pas normaliser l’état du patient c.à.d. les même mesure qui sont considérer normal pour le patient x peuvent être considérer comme un état critique pour le patient y de ce fait pour faire l’apprentissage je ne peut pas utiliser comme base d’apprentissage les historique des ancien patient.
    Euh... donc tu ne feras pas d'apprentissage !

    D'un autre coté, quels sont les critères qui permettent à un expert du domaine de différencier les patients normaux de ceux anormaux ?
    Consignes aux jeunes padawans : une image vaut 1000 mots !
    - Dans ton message respecter tu dois : les règles de rédaction et du forum, prévisualiser, relire et corriger TOUTES les FAUTES (frappes, sms, d'aurteaugrafe, mettre les ACCENTS et les BALISES) => ECRIRE clairement et en Français tu DOIS.
    - Le côté obscur je sens dans le MP => Tous tes MPs je détruirai et la réponse tu n'auras si en privé tu veux que je t'enseigne.(Lis donc ceci)
    - ton poste tu dois marquer quand la bonne réponse tu as obtenu.

  3. #3
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    Citation Envoyé par ToTo13 Voir le message
    Euh... donc tu ne feras pas d'apprentissage !
    si l'apprentissage va se faire avec les svm par exemple
    Citation Envoyé par ToTo13 Voir le message
    D'un autre coté, quels sont les critères qui permettent à un expert du domaine de différencier les patients normaux de ceux anormaux ?
    Il n’ya pas de modèle mathématique précis ou un critère précis qui permette d’identifier un état s’il est normal ou pas chaque patient est unique selon ses maladie selon son age, son sexe, ……
    Donc pour nous la détection de changement dans le signal c’est un état anormal

  4. #4
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    peut-être suffit-il alors de centrer les mesures par rapport à la moyenne du patient. LA normalisation des données est en général très importante pour le succès des algo d'apprentissage

  5. #5
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    Citation Envoyé par asfoura Voir le message
    si l'apprentissage va se faire avec les svm par exemple
    Oui ok, mais sur QUOI ?
    Si tes caractéristiques ne discriminent pas tes données, l'apprentissage ne fera pas de miracle.
    Si comme tu le dis, tu ne peux pas utiliser de base d'apprentissage, ça veut bien dire que l'on ne peut pas faire de l'apprentissage. Apprentissage => base d'apprentissage.


    Citation Envoyé par asfoura Voir le message
    Il n’ya pas de modèle mathématique précis ou un critère précis qui permette d’identifier un état s’il est normal ou pas chaque patient est unique selon ses maladie selon son age, son sexe, ……
    Donc pour nous la détection de changement dans le signal c’est un état anormal
    Le but du travail c'est justement de modéliser les connaissances des experts. Si on arrive à coller un modèle mathématique c'est parfait, sinon on extrait des caractéristiques pertinentes et on fait de l'apprentissage.
    Donc ton changement dans le signal est justement ce que tu dois amplifier/caractériser/etc. afin de permettre une meilleure modélisation.




    Citation Envoyé par Alexis.M Voir le message
    peut-être suffit-il alors de centrer les mesures par rapport à la moyenne du patient.
    La médiane est statistiquement plus stable, surtout en cas de présence d'outliers.

    Citation Envoyé par Alexis.M Voir le message
    LA normalisation des données est en général très importante pour le succès des algo d'apprentissage
    Ca dépends des méthodes, nombreuses sont celles capables de pondérer différemment les données.
    Mais sur le principe, c'est une bonne chose de préalablement centrer/normer les données.
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