\section{Synthèse}

\subsubsection{Introduction}

Afin de comparer toutes les méthodes développées lors de ce TP, nous allons les utiliser sur l'ensemble de données Adulte. Il contient à la fois des données symboliques et numériques, ainsi nous sommes dans l'obligation d'utiliser soit de la continuousification, soit de la discrétisation. C'est également l'occasion de faire tourner les algorithmes sur des données de taille conséquentes. En effet, il contient 30 000 éléments et 14 caractéristiques.

\subsubsection{Protocole}

Nous allons appliquer tous nos algorithmes sur l'ensemble d'apprentissage en réalisant une 10-fold cross validation. L'intégralité de l'ensemble est utilisé pour le classifieur naïf bayésien. Pour des raisons de temps, seuls 10 000 échantillons aléatoirement choisis sont pris en compte pour KNN.

\begin{itemize}
	\item[\textbullet] Naïf bayésien sur des données symboliques.
	\begin{itemize}
		\item[\textbullet] On ne garde que les données symboliques.
		\item[\textbullet] On discrétise les données continues via EFD avec K=10.
		\item[\textbullet] On discrétise les données continues via EWD avec K=10.
	\end{itemize}
	\item[\textbullet] KNN avec K=1 sur des données continues, centrées et réduites.
	\begin{itemize}
		\item[\textbullet] On ne garde que les données continues.
		\item[\textbullet] On continuousifie les données symboliques via NBF.
		\item[\textbullet] On continuousifie les données symboliques via VDM.
		\item[\textbullet] On continuousifie les données symboliques via MDV.
		\item[\textbullet] On continuousifie les données symboliques via la continuousification naïve.
	\end{itemize}
\end{itemize}

\newpage
\subsubsection{Résultats}
\begin{figure}[htbp]
	\begin{center}
		\includegraphics[width=13cm]{images/synthese}
	\end{center}
\end{figure}


\subsubsection{Analyses}

On observe que les méthodes basées sur le classifieur naïf bayésien sont à la fois plus rapide à exécuter et donnent de meilleur résultats que celles s'appuyant sur KNN.

Il n'est pas évident de départager les différentes méthodes de discrétisation et de continuousification les unes par rapport aux autres. Elles donnent tous des résultats similaires.

On peut toutefois remarquer que les données discrètes n'apportent que très peu d'informations discriminantes. Le résultat en utilisant juste les données continues est équivalent au résultat en ayant ajouté les les données discrètes continuousifiées.
