« Répartition par classes » : différence entre les versions


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== Définition ==
== Définition ==
Conversion d'une caractéristique (généralement continue) en plusieurs caractéristiques binaires appelées «ensembles» ou «classes», habituellement en fonction d'une plage de valeurs. Par exemple, plutôt que de représenter une température comme une seule caractéristique continue à virgule flottante, vous pouvez scinder des plages de températures en classes distinctes. Si la sensibilité des données de température est d'un dixième de degré, toutes les températures comprises entre 0,0 et 15,0 peuvent être placées dans une même classe, celles comprises entre 15,1 et 30,0 dans une deuxième, et celles entre 30,1 et 50,0 dans une troisième.
Conversion d'une caractéristique (généralement continue) en plusieurs caractéristiques binaires appelées « ensembles » ou « classes », habituellement en fonction d'une plage de valeurs.


 
Par exemple, plutôt que de représenter une température comme une seule caractéristique continue à virgule flottante, vous pouvez scinder des plages de températures en classes distinctes. Si la sensibilité des données de température est d'un dixième de degré, toutes les températures comprises entre 0,0 et 15,0 peuvent être placées dans une même classe, celles comprises entre 15,1 et 30,0 dans une deuxième, et celles entre 30,1 et 50,0 dans une troisième.
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== Français ==
== Français ==
=== répartition par classes ===
'''répartition par classes'''


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== Anglais ==
'''binning'''


== Anglais ==
'''bucketing'''


=== binning ===
==Sources==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source : Google machine learning glossary ]


===  bucketing ===
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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<br/>[https://datafranca.org/lexique/repartition-par-classes/        ''Publié : datafranca.org'' ]
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Dernière version du 11 mars 2024 à 12:55

Définition

Conversion d'une caractéristique (généralement continue) en plusieurs caractéristiques binaires appelées « ensembles » ou « classes », habituellement en fonction d'une plage de valeurs.

Par exemple, plutôt que de représenter une température comme une seule caractéristique continue à virgule flottante, vous pouvez scinder des plages de températures en classes distinctes. Si la sensibilité des données de température est d'un dixième de degré, toutes les températures comprises entre 0,0 et 15,0 peuvent être placées dans une même classe, celles comprises entre 15,1 et 30,0 dans une deuxième, et celles entre 30,1 et 50,0 dans une troisième.

Français

répartition par classes

Anglais

binning

bucketing

Sources

Source : Google machine learning glossary

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Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche