Développer un moteur d’inférence de données personnalisé, Excel VBA

Développer un moteur d’inférence de données personnalisé, Excel VBA

Développer un moteur d’inférence de données personnalisé dans Excel VBA implique de créer un système capable d’analyser des données, de faire des prédictions ou de déduire des motifs à partir de ces données, selon certaines règles ou modèles d’apprentissage automatique. Voici une approche détaillée pour créer ce moteur, avec le code VBA, suivi d’une explication.
Étape 1 : Définir l’objectif du moteur d’inférence
Tout d’abord, vous devez décider du type d’inférence que vous souhaitez obtenir :
1. Inférence prédictive : Prédire des valeurs futures à partir de données historiques.
2. Reconnaissance de motifs : Identifier des motifs ou des tendances dans les données.
3. Prise de décision : En fonction des données, le moteur doit déduire des décisions spécifiques (par exemple, classification des risques, recommandations de produits).
Étape 2 : Configuration des données d’entrée
Dans cet exemple, supposons que le moteur d’inférence prédit une valeur à partir de données historiques existantes.
Nous allons travailler avec un jeu de données simple où l’entrée (caractéristique) se trouve dans la colonne A et la sortie (étiquette) se trouve dans la colonne B. Nous créerons un modèle prédictif basé sur la régression linéaire.
Étape 3 : Mise en place du code VBA
1. Importation des données
La première étape consiste à configurer un moyen d’entrer les données dans la feuille Excel. Vous pouvez saisir les données manuellement ou utiliser VBA pour charger les données depuis une source externe (par exemple, CSV, base de données).
2. Régression linéaire pour l’inférence prédictive
Nous allons implémenter la régression linéaire en VBA pour déduire la relation entre la caractéristique d’entrée et l’étiquette de sortie. Voici le code pour implémenter le moteur d’inférence :

Sub DataInferenceEngine()
    Dim ws As Worksheet
    Dim X As Range, Y As Range
    Dim n As Long
    Dim i As Long
    Dim X_mean As Double, Y_mean As Double
    Dim b1 As Double, b0 As Double
    Dim Y_pred As Double
    Dim input_value As Double
    ' Définir la feuille de calcul et les plages pour les données d'entrée (X) et de sortie (Y)
    Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Sheet1")
    Set X = ws.Range("A2:A10")  ' Données d'entrée
    Set Y = ws.Range("B2:B10")  ' Données de sortie
    ' Calculer les moyennes de X et Y
    X_mean = Application.WorksheetFunction.Average(X)
    Y_mean = Application.WorksheetFunction.Average(Y)
    ' Calculer la pente (b1) et l'ordonnée à l'origine (b0) pour la régression linéaire
    n = X.Rows.Count
    b1 = 0
    b0 = 0
    For i = 1 To n
        b1 = b1 + (X.Cells(i, 1) - X_mean) * (Y.Cells(i, 1) - Y_mean)
        b0 = b0 + (X.Cells(i, 1) - X_mean) ^ 2
    Next i
    b1 = b1 / b0
    b0 = Y_mean - b1 * X_mean
    ' Afficher les coefficients (pente et ordonnée à l'origine)
    ws.Cells(12, 1).Value = "Pente (b1): " & b1
    ws.Cells(13, 1).Value = "Ordonnée à l'origine (b0): " & b0
    ' Prédire la sortie pour une nouvelle valeur d'entrée
    input_value = ws.Cells(15, 1).Value  ' Nouvelle valeur d'entrée pour la prédiction
    Y_pred = b0 + b1 * input_value
    ' Afficher la valeur prédite
    ws.Cells(16, 1).Value = "Sortie prédite: " & Y_pred
End Sub

Étape 4 : Comment fonctionne le code
1. Entrée des données : Le code suppose que les données d’entrée (X) sont dans la colonne A et les données de sortie (Y) sont dans la colonne B de la feuille « Sheet1 » (vous pouvez ajuster le nom de la feuille et les plages).
2. Formule de régression linéaire : Nous calculons les moyennes des valeurs d’entrée (X) et de sortie (Y), puis nous calculons la pente (b1) et l’ordonnée à l’origine (b0) pour la droite de régression linéaire à l’aide de la formule suivante : b1 = ∑(Xi−Xmoyenne)(Yi−Ymoyenne) × ∑(Xi−Xmoyenne)²
b0 = Ymoyenne − b1 × Xmoyenne
Ces coefficients (pente et ordonnée à l’origine) sont utilisés pour prédire la sortie en fonction des nouvelles valeurs d’entrée.
3. Prédiction : Vous pouvez saisir une nouvelle valeur dans la cellule A15 (par exemple, une nouvelle valeur X), et le moteur prédira la valeur correspondante de Y en utilisant l’équation de régression linéaire : Yprédit = b0 + b1 × Xnouveau
4. Sortie : La valeur prédite est affichée dans la cellule A16.
Étape 5 : Extension du moteur d’inférence
Pour rendre ce moteur plus avancé, vous pouvez :
1. Ajouter des modèles plus complexes : Vous pouvez introduire des algorithmes plus sophistiqués, tels que les arbres de décision, les k plus proches voisins (KNN), ou même intégrer des modèles d’apprentissage automatique via des bibliothèques externes (par exemple, TensorFlow, Scikit-learn) en utilisant l’intégration Python.
2. Optimisation : Utilisez Solver ou des techniques d’optimisation pour ajuster les paramètres du modèle afin d’améliorer les performances.
3. Inférence en temps réel : Mettez en place une interface utilisateur conviviale où le moteur effectue des prédictions en temps réel à mesure que les données sont saisies.
Étape 6 : Rendre le moteur scalable
Pour traiter des ensembles de données plus importants ou différents types d’inférences :

• Divisez le jeu de données en ensembles d’entraînement et de test.
• Implémentez la validation croisée pour améliorer la précision du modèle.
• Utilisez des algorithmes plus avancés ou intégrez des outils de calcul externes (par exemple, des scripts Python ou R).

Étape 7 : Conclusion
Ce moteur d’inférence basé sur la régression linéaire est un excellent point de départ pour des systèmes plus complexes. En l’étendant pour intégrer des techniques de science des données avancées, vous pouvez développer un moteur d’inférence complet capable de gérer diverses tâches d’analyse et de prédiction des données.