« Sélection de caractéristiques » : différence entre les versions
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Version du 28 mai 2019 à 19:20
Domaine
Définition
La sélection de caractéristique (ou sélection d'attribut ou de variable) est une méthode de réduction de la dimensionnalité utilisé 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 généralisation en réduisant les surajustements.
Français
sélection de caractéristique n.f.
sélection d'attributs n.f.
sélection de variables n.f.
Anglais
feature selection
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
