« Encodage un parmi n » : différence entre les versions


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==Définition==
==Définition==
Vecteur creux caractérisé par un élément ayant la valeur 1 et tous les autres, la valeur 0. L'encodage à chaud est couramment utilisé pour représenter des chaînes ou des identifiants qui ont un ensemble fini de valeurs possibles. <sup>(1)</sup>
Vecteur caractérisé par un seul élément ayant la valeur 1 et tous les autres, la valeur 0. L'encodage à 1 bit parmi n bits est couramment utilisé pour représenter des chaînes ou des identifiants qui ont un ensemble fini de valeurs possibles. <sup>(1)</sup>


Un encodage à chaud consiste à représenter des états en utilisant pour chacun une valeur dont la représentation binaire n'a qu'un seul chiffre 1.
Un encodage à 1 parmi n consiste à représenter des états en utilisant pour chacun une valeur dont la représentation binaire n'a qu'un seul chiffre 1.
On peut définir une fonction d'encodage OneHot dans ''scikit-learn'' comme étant la fonction qui prend en entrée un vecteur z et qui redéfinit en sortie la plus grande valeur de z à 1 et toutes autres valeurs de z à 0. <sup>(2)</sup>
 
== Compléments ==
 
Évitez la traduction directe « encodage à chaud ».
 
Un vecteur avec la valeur 1 sur une seule dimension spécifique et 0 partout ailleurs, dans cet encodage, les attributs sont donc mutuellement exclusifs.
 
L'encodage 1 parmi n  produit un « vecteur creux », c'est à dire d'un vecteur contenant beaucoup de valeur nulle. Dans le cas précis d'un encodage un sur n, une seule entrée est non-nulle 


==Français==
==Français==
'''encodage à chaud'''  <small>loc. nom. masc.</small>


'''encodage à un bit non nul discriminant''' <small>loc. nom. masc.</small>
'''encodage un parmi n'''


'''encodeur OneHot''' (dans scikit-learn) <small>loc. nom. masc.</small>
'''encodage 1 parmi n'''


==Anglais==
'''encodage un sur n'''
'''one-hot encoding'''
 
'''encodage 1 sur n'''
 
'''encodage à un bit discriminant'''
 
'''encodage à 1 bit discriminant'''  


'''OneHot Encoding'''
'''encodage multibits un bit à la fois'''


'''encodage multibits 1 bit à la fois'''


<small>
==Anglais==
'''one-hot encoding'''


(1) [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google, ''Machine learning glossary''.]
'''OneHot encoding'''


(2) [https://fr.wikipedia.org/wiki/Encodage_one-hot  Source: Wikipedia,''Encodage one-hot.'']
==Sources==
(1) [https://fr.wikipedia.org/wiki/Encodage_one-hot  Source : Wikipédia,''Encodage one-hot.'']


[https://code.i-harness.com/fr/q/217b2e7 Source: CODE Q&A, ''Python - scikit - sklearn metrics''.]
(2) [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google, ''Machine learning glossary.'']


[https://code.i-harness.com/fr/q/217b2e7 Source : CODE Q&A, ''Python - scikit - sklearn metrics''.]


[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[catégorie:Intelligence artificielle]]
[[catégorie:Intelligence artificielle]]

Dernière version du 31 janvier 2024 à 09:57

Définition

Vecteur caractérisé par un seul élément ayant la valeur 1 et tous les autres, la valeur 0. L'encodage à 1 bit parmi n bits est couramment utilisé pour représenter des chaînes ou des identifiants qui ont un ensemble fini de valeurs possibles. (1)

Un encodage à 1 parmi n consiste à représenter des états en utilisant pour chacun une valeur dont la représentation binaire n'a qu'un seul chiffre 1.

Compléments

Évitez la traduction directe « encodage à chaud ».

Un vecteur avec la valeur 1 sur une seule dimension spécifique et 0 partout ailleurs, dans cet encodage, les attributs sont donc mutuellement exclusifs.

L'encodage 1 parmi n produit un « vecteur creux », c'est à dire d'un vecteur contenant beaucoup de valeur nulle. Dans le cas précis d'un encodage un sur n, une seule entrée est non-nulle

Français

encodage un parmi n

encodage 1 parmi n

encodage un sur n

encodage 1 sur n

encodage à un bit discriminant

encodage à 1 bit discriminant

encodage multibits un bit à la fois

encodage multibits 1 bit à la fois

Anglais

one-hot encoding

OneHot encoding

Sources

(1) Source : Wikipédia,Encodage one-hot.

(2) Source : Google, Machine learning glossary.

Source : CODE Q&A, Python - scikit - sklearn metrics.