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== Définition ==
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Le diagramme de l'importance des [attributs] est utilisé pour visualiser le poids relatif des attributs requis pour produire un [modèle d'apprentissage] efficace. En effet, tous les attributs ne contribuent pas de la même manière au modèle.  
Le diagramme de l'importance des [[attribut|attributs]] est utilisé pour visualiser le poids relatif des attributs requis pour produire un [[modèle d'apprentissage]] efficace. En effet, tous les attributs ne contribuent pas de la même manière au modèle.  


== Compléments ==
== Compléments ==
Il existe plusieurs méthodes de calcul du poids relatif des attributs.
Il existe plusieurs méthodes de calcul du poids relatif des attributs.
La visualisation permet de sélectionner les attributs les plus pertinents. Réduire le nombre d'attributs peut augmenter la performance du modèle. La représentation graphique prend généralement la forme d'un [histogramme].
La visualisation permet de sélectionner les attributs les plus pertinents. Réduire le nombre d'attributs peut augmenter la performance du modèle. La représentation graphique prend généralement la forme d'un [[histogramme]].


== Français ==
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''' feature importance '''
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[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 29 janvier 2024 à 09:11

Définition

Le diagramme de l'importance des attributs est utilisé pour visualiser le poids relatif des attributs requis pour produire un modèle d'apprentissage efficace. En effet, tous les attributs ne contribuent pas de la même manière au modèle.

Compléments

Il existe plusieurs méthodes de calcul du poids relatif des attributs. La visualisation permet de sélectionner les attributs les plus pertinents. Réduire le nombre d'attributs peut augmenter la performance du modèle. La représentation graphique prend généralement la forme d'un histogramme.

Français

diagramme de l'importance des attributs

diagramme de l'importance des caractéristiques

diagramme d'importance des attributs

Anglais

 feature importances plot

feature importance

Sources

Source : towardsdatascience Source : sagejournals

Contributeurs: Amanda Clément, wiki