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Sortie de BayesiaLab 4.5

01 décembre 2008

Les principales nouvelles fonctionnalités de cette version sont :

 

• Modalités filtrées : cette nouvelle fonctionnalité permet de prendre en compte de manière rigoureuse les variables dont l'existence est conditionnelle à un contexte (usage/configuration). Comme auparavant, une nouvelle modalité N/A est ajoutée pour indiquer que la variable n'est pas applicable dans certaines situations. Cependant, nous avons modifié nos algorithmes d'apprentissage pour implémenter un "sélection locale", et n'évaluer ainsi les relations probabilistes que sur les "observations compatibles", i.e. dénuées de toutes modalités non applicables.
• Comparaison de réseaux (menu Outils) : cet outil permet de comparer la structure de deux réseaux Bayésiens (ou leur classe d'équivalence). Outre le rapport résumant les différences (en termes d'arcs, arêtes, et V-Structures), cette fonction donne accès à un nouvel outil graphique permettant de visualiser, dans une structure synthétique, l'ensemble des différences entre les deux réseaux.
• Confiance des arcs (menu Outils - Validation croisée) : en utilisant la méthode Jack-Knife, cet outil permet de calculer la robustesse des arcs d'un réseau. Il génère un rapport résumant la comparaison des différents réseaux générés avec le réseau de référence, donne accès à l'outil graphique pour la visualisation de la structure de synthèse et des différents réseaux appris, et permet enfin d'extraire automatiquement le réseau Bayésien en fonction de fréquences définies par l'utilisateur.
• Validation croisée ciblée (menu Outils - Validation croisée) : en utilisant la méthode des k-folds, cet outil permet de mesurer la performance d'un ensemble de réseaux pour la prédiction d'une variable cible. Il génère la fenêtre classique d'évaluation ciblée de BayesiaLab avec un onglet pour chaque réseau (avec matrice d'occurrences, courbes de gains, de lifts et ROC), et un onglet supplémentaire pour résumer les résultats (performance moyenne, statistiques sur les noeuds utilisés dans chaque réseau). Cet outil permet également de générer un rapport avec la synthèse des résultats et une analyse de la confiance des arcs, d'accéder à l'outil graphique pour visualiser les différents réseaux, et également d'extraire le réseau Bayésien en fonction de fréquences définies par l'utilisateur.
• Probabilités fixées : il est maintenant possible de fixer une observation entrée sous forme de distribution de probabilités. Un nouvel algorithme permet en effet de réactualiser la distribution de vraisemblances (si la solution existe) après chaque nouvelle observation entrée sur les autres variables du réseau (que cela soit sous forme d'évidence certaines, de distributions de vraisemblances, ou encore de distributions de probabilités fixées), afin que les distributions de probabilités fixées restent identiques à celles définies initialement.
• Scénarios d'observations : des ensembles d'observations (évidence certaines, distributions de vraisemblances, distributions de probabilités fixées) peuvent être maintenant associés à un réseau. Ces scénarios peuvent être utilisés pour l'inférence interactive, pour l'actualisation interactive, ainsi que pour tous les traitements hors-lignes. Ils peuvent être définis par l'intermédiaire de fichiers textes, ou directement enregistrés à partir des observations entrées par les moniteurs. Un commentaire peut être associé à chaque scénario. Ce commentaire est affiché dans la barre de statut du réseau pendant l'utilisation interactive pour identifier le scénario en cours.
• Noeuds Exclus (Menu contextuel du noeud) : il est désormais possible d'exclure temporairement un noeud pour l'ignorer complètement pendant l'apprentissage structurel.
• Données sauvées avec le réseau : les données associées à un réseau peuvent être enregistrées dans le fichier du réseau. Quand un réseau chargé possède une base, cette dernière est automatiquement associée au réseau (sauf si l'utilisateur spécifie le contraire) ;
• et, comme d'habitude, une amélioration de l'ergonomie de l'interface et une amélioration des performances.

 

 

Consulter la liste exhaustive et détaillée des nouvelles fonctionnalités de BayesiaLab 4.5.