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Différences entre les versions Standard et Professional de BayesiaLab

FonctionnalitésStandard EditionProfessional Edition
Inférence
Inférence exacte avec Arbre de Jonction X X
Inférence approximative avec Tirage d’Importance X X
Inférence interactive sur un fichier scénario d’observations ou sur la base de données courante X X
Actualisation Bayésienne interactive sur fichier scénario d'observations ou sur la base de données courante X X
Questionnaires adaptatifs par rapport à la variable / modalité cible X X
Etiquetage hors-ligne de la cible - X
Inférence hors-ligne des nœuds non observables - X
Etiquetage hors-ligne de la cible avec l’explication la plus probable - X
Inférence hors-ligne des nœuds non observables avec l’explication la plus probable - X
Probabilité jointe hors-ligne - X
Vraisemblance hors-ligne - X
Export de la couverture de Markov
Macro SAS - En option
JavaScript - En option
PHP - En option
Données
Génération de données avec MCMC - X
Connexions JDBC/ODBC - X
Sauvegarde de la base - X
Imputation des valeurs manquantes - X
Poids (coefficient de redressement) X X
Stratification - X
Typage des données (apprentissage/test) X X
Import/Export de dictionnaires - X
Discrétisation des variables continues
Manuelle, basée sur la fonction de répartition/densité X X
Egales distances X X
Egales fréquences X X
K-Means X X
Arbre de décision - X
Agrégation des modalités discrètes
Manuelle X X
Manuelle, basée sur la corrélation avec la variable cible X X
Semi-automatique relativement à la corrélation avec la modalité cible X X
Arbre de décision basé sur la corrélation avec la modalité cible - X
Traitement des valeurs manquantes
Filtrage X X
Remplacement X X
Inférence X X
Découverte d’associations
Arbre de recouvrement de poids maximum X X
EQ - X
SopLEQ - X
Taboo Search X X
Taboo Order - X
Caractérisation du nœud cible
Naïf X X
Naïf Augmenté X X
Naïf Augmenté par arbre X X
Enfants & Epouses - X
Couverture de Markov - X
Couverture de Markov Augmentée - X
Couverture de Markov Augmentée minimale - X
Apprentissage semi-supervisé - X
Segmentation (clustering)
Segmentation des variables - X
Segmentation des individus (EM / K-Means) - X
Segmentation multiples - X
Evaluation ciblée
Seuils multiples - X
Précision globale X X
Coefficient de corrélation de Pearson (R et R2) X X
Matrice de confusion X X
Courbe de Lift - X
Courbe de Gains - X
Courbe ROC - X
Evaluation globale
Log-Vraisemblance X X
Concordance Table de Contingence X X
Extraction de la base de données en fonction de la log-vraissemblance - X
Positionnement automatique des réseaux
Symétrique X X
Dynamique X X
Génétique - X
Cartographie de l’information mutuelle - X
Aléatoire X X
Analyse graphique des réseaux
Force globale des arcs X X
Corrélation de Pearson X X
Force des nœuds X X
Corrélations avec le nœud cible X X
Corrélations avec la variable/modalité cible X X
Chemins d’influence X X
Analyse causale (graphes essentiels) X X
Optimisation de la modalité cible X X
Analyse de sensibilité du nœud cible X X
Analyse de sensibilité des paramètres X X
Explication la plus probable X X
Analyse du voisinage X X
Analyse mosaïque X X
Analyse de l’influence sur le nœud cible X X
Analyse de la moyenne de la cible X X
Rapports d’analyses HTML
Rapport du graphe X X
Analyse des relations X X
Corrélations avec le nœud cible X X
Profile dynamique du nœud cible X X
Effets totaux sur le nœud cible X X
Analyse des observations (Analyse des contradictions) X X
Outils
Comparaison de réseaux X X
Validation croisée (Supervisée/non supervisée) - X
Analyse Multi-Quadrants - X
Nœuds spéciaux
Caché X X
Décision X X
Utilité X X
Contrainte X X
Réseaux Bayésiens Dynamiques
Réseaux Bayésiens Dynamiques X X
Apprentissage de politiques d’actions
Réseaux Bayésiens statiques X X
Réseaux Bayésiens dynamiques X X
Graphiques
Histogramme X X
Fonction de répartition X X
Matrice d’occurrences avec test du Khi2 X X
Nuage de points 2D - X
Nuage de points 3D - X
Diagramme à bulles - X
Multilingue
Anglais X X
Français X X
Japonais X X
Espagnol X X
Chinois X X
Cross-Platform (Technologie Java)
Cross-Platform (Technologie Java) X X