« Sélection de caractéristiques » : différence entre les versions

Dernière version du 28 janvier 2024 à 12:56

Définition

La sélection de caractéristiques (ou sélection d'attributs ou de variables) est une méthode de réduction de la dimensionnalité utilisée en apprentissage automatique et en traitement de données. Il consiste, dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-ensemble de variables pertinentes. C'est-à-dire que l'on cherche à minimiser la perte d'information venant de la suppression de toutes les autres variables. Les techniques de sélection des caractéristiques sont utilisées pour quatre raisons:

simplifier les modèles pour faciliter leur interprétation par les chercheurs / utilisateurs,
réduire la durée de l'apprentissage,
pour éviter le fléau de la dimension,
améliorer la généralisation en réduisant les surajustements.

Français

sélection de caractéristiques

sélection d'attributs

sélection de variables

Anglais

feature selection

Sources

Source : Wikipedia IA

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+==Définition==
+La sélection de caractéristiques (ou sélection d'attributs ou de variables) est une méthode de réduction de la dimensionnalité utilisée   en apprentissage automatique et en traitement de données. Il consiste, dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-ensemble de variables pertinentes. C'est-à-dire que l'on cherche à minimiser la perte d'information venant de la suppression de toutes les autres variables. Les techniques de sélection des caractéristiques sont utilisées pour quatre raisons:
-== Domaine ==
+*simplifier les modèles pour faciliter leur interprétation par les chercheurs / utilisateurs,
-[[category:Vocabulaire]]
+*réduire la durée de l'apprentissage,
-[[Catégorie:Wikipedia-IA]]
+*pour éviter le fléau de la dimension,
-[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
+*améliorer la généralisation en réduisant les surajustements.
-[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
-[[Catégorie:scotty]]
-<br>
-== Définition ==
-La sélection de caractéristique (ou sélection d'attribut ou de variable) est un processus utilisé en apprentissage automatique et en traitement de données. Il consiste, étant donné des données dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-sensemble de variables pertinentes1. C'est-à-dire que l'on cherche à minimiser la perte d'information venant de la suppression de toutes les autres variables. C'est une méthode de réduction de la dimensionnalité1.
+==Français==
+'''sélection de caractéristiques'''
+'''sélection d'attributs'''
-== Français ==
+'''sélection de variables'''
-'''Sélection de caractéristique'''
+==Anglais==
-== Anglais ==
 '''feature selection'''
+==Sources==
+[https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_selection Source : Wikipedia IA]
-[https://fr.wikipedia.org/wiki/S%C3%A9lection_de_caract%C3%A9ristique    Source : Wikipedia IA  ]
+[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
+[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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