« Binning » : différence entre les versions


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== Définition ==
== Définition ==
De l'anglais bin: case, compartiment. 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.
''De l'anglais bin: case'', compartiment. 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.





Version du 29 septembre 2018 à 18:28

Domaine

Vocabulaire
Google
Apprentissage profond


Définition

De l'anglais bin: case, compartiment. 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.



Termes privilégiés

binning

répartition par classes


Anglais

bucketing




Source: Google machine learning glossary