Recherche d'une représentation des données efficace pour la fouille des grandes bases de données

The data preparation step of the data mining process represents 80% of the problem and is both time consuming and critical for the quality of the modeling. In this thesis, our purpose is to design an evaluation criterion of data representations, in order to automate data preparation. To overcome this problem, we introduce a non parametric family of density estimation models, named data grid models. Each variable is partitioned in intervals or in groups of values according to whether it is numerical of categorical, and the whole data space is partitioned into a grid of cells resulting from the cross-product of the univariate partitions. We then consider density estimation models where the density is assumed constant per data grid cell. Because of their high expressiveness, data grid models are hard to regularize and to optimize. We exploit a model selection technique based on a Bayesian approach and obtain an exact analytic criterion for the posterior probability of data grid models. We introduce combinatorial optimization algorithms which leverage the properties of our evaluation criterion and the sparseness of data in large dimension. These algorithms have a guaranteed algorithmic complexity, which is super-linear with the sample size. We evaluate data grid models in numerous tasks of data analysis, for supervised classification, regression, clustering or coclustering. The results demonstrate the validity of the approach, that allows to automatically and efficiently detect fine-grained and reliable information useful for the data preparation step.La phase de préparation du processus de fouille des données est critique pour la qualité des résultats et consomme typiquement de l'ordre de 80% d'une étude. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'évaluation automatique d'une représentation, en vue de l'automatisation de la préparation des données. A cette fin, nous introduisons une famille de modèles non paramétriques pour l'estimation de densité, baptisés modèles en grille. Chaque variable étant partitionnée en intervalles ou groupes de valeurs selon sa nature numérique ou catégorielle, l'espace complet des données est partitionné en une grille de cellules résultant du produit cartésien de ces partitions univariées. On recherche alors un modèle où l'estimation de densité est constante sur chaque cellule de la grille. Du fait de leur très grande expressivité, les modèles en grille sont difficiles à régulariser et à optimiser. Nous avons exploité une technique de sélection de modèles selon une approche Bayesienne et abouti à une évaluation analytique de la probabilité a posteriori des modèles. Nous avons introduit des algorithmes d'optimisation combinatoire exploitant les propriétés de notre critère d'évaluation et la faible densité des données en grandes dimensions. Ces algorithmes ont une complexité algorithmique garantie, super-linéaire en nombre d'individus. Nous avons évalué les modèles en grilles dans de nombreux contexte de l'analyse de données, pour la classification supervisée, la régression, le clustering ou le coclustering. Les résultats démontrent la validité de l'approche, qui permet automatiquement et efficacement de détecter des informations fines et fiables utiles en préparation des données