« Sélection de caractéristiques » : différence entre les versions


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==Définition==
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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:
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-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. 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,
*simplifier les modèles pour faciliter leur interprétation par les chercheurs / utilisateurs,
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==Français==
'''sélection de caractéristique'''  n.f.
'''sélection de caractéristique'''  n.f.



Version du 28 mai 2019 à 19:15

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-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. 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

sélection de caractéristique n.f.

sélection d'attributs n.f.

sélection de variables n.f.



Anglais

feature selection



Source : Wikipedia IA

Contributeurs: Jacques Barolet, wiki