La première partie de ce projet est un petit auto-test pour vous rafraîchir l'esprit sur l'utilisation de R pour l'analyse des données. Il nécessite comme prérequis d'avoir déjà utilisé R (par exemple, cours de SDD I).
La seconde partie est une analyse discriminante linéaire avec le package {mlearning}. Il faut avoir assimilé l'ensemble des notions du premier module du cours de Science des Données Biologiques III avant de réaliser cette partie. Elle contient aussi du code erroné à corriger.
Ce projet correspond au template https://github.com/BioDataScience-Course/C01Ia_debug.
Cet exercice est individuel, court et cadré.
Vous devez :
- corriger un script R (
R/mice_lda.Rseulement, ne touchez pas àR/mice_import.R) ! - créer un classifieur utilisant l'analyse discriminante linéaire (ADL))
- étudier les performances du classifieur avec un set de test
Corrigez la première partie du script R/mice_lda.R avant d'aborder le module 1 du cours SDD III. Si vous n'y arrivez pas, revoyez les chapitres des cours SDD I et SDD II qui correspondent à vos lacunes avant d'aller plus avant. Le script R/mice_import.R est appelé par R/mice_lda.R mais il ne doit pas être modifié. Il ne contient aucune erreur !
Corrigez la seconde partie du script R/mice_lda.R lorsque vous aurez étudié le contenu du premier module du cours SDD III. Regardez d'un œil critique les résultats obtenus et demandez-vous si ce classifieur pourrait répondre aux attentes des scientifiques qui ont produit le jeu de données.
Ces données sont à disposition sur le site de l'UC Irvine Machine Learning Repository :
Elles ont été employées dans le cadre de la publication suivante :