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MODULAD
Graphe de règles d'implication statistique pour le raisonnement courant. Comparaison avec les réseaux bayésiens et les treillis de Galois
In ASI 2009, vol. RNTI-E-16, pp.223-250
Résumé
Les règles d'implication statistique ressemblent aux règles du raisonnement mathématique. Ce qui permet de les utiliser facilement pour raisonner sur les données. Toutefois, le modèle sous-jacent aux règles d'implication statistique n'est pas le modèle de la logique formelle utilisé en mathématique, mais un modèle statistique aboutissant à des relations approximatives. Contrairement au raisonnement mathématique, le raisonnement courant se satisfait de règles approximatives. Mais il a besoin d'un graphe pour savoir quels enchaînements de règles sont possibles car en faisant se succéder des approximations, on finit par arriver à des incohérences. On montrera dans ce chapitre comment fonctionne l'enchaînement de ces règles, notamment à travers la construction du graphe des règles d'implication tel que proposé dans les différentes versions de CHIC et on comparera ce modèle statistique des données à deux autres modèles proches : un modèle algébrique, les treillis de Galois, et un modèle probabiliste, les réseaux bayésiens. Pour permettre des comparaisons aisées, le fonctionnement des trois modèles sera illustré à l'aide d'un même jeu de données médicales librement disponible sur Internet.