« Sélection de caractéristiques » : différence entre les versions
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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, dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-sensemble 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. C'est une méthode de réduction de la dimensionnalité. Les techniques de sélection des caractéristiques sont utilisées pour quatre raisons: | |||
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* pour éviter le fléau de la dimension, | *pour éviter le fléau de la dimension, | ||
* améliorer généralisation en réduisant les surajustements. | *améliorer généralisation en réduisant les surajustements. | ||
Version du 28 mai 2019 à 19:13
Domaine
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, dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-sensemble 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. C'est une méthode de réduction de la dimensionnalité. 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 >>>>>>>>>>redirections
sélection de caractéristique n.f.
sélection d'attributs n.f.
sélection de variables n.f.
Anglais
feature selection
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
