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| ==Définition== | | ==Définition== |
| | | Un jeu de données est un ensemble d’exemples où chaque exemple regroupe des attributs qui qualifient différents aspects. En français, pour traduire le terme feature, on utilise les termes attribut, caractéristique, propriété, trait, ou parfois, en France, variable explicative. |
| En intelligence artificielle, les attributs sont des variables utilisées pour représenter un objet ou une [[Classe|'''classe''']] d’objets. De même, en apprentissage automatique, un jeu de données est un ensemble où chaque objet comporte des attributs. Par exemple, dans la description d’un arbre, on utilise ses différents attributs comme la forme de ses feuilles, sa taille, le diamètre de son tronc, la couleur de son écorce, la couleur de ses feuilles, etc.
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| On distingue plusieurs types d’attributs selon les valeurs qui les caractérisent. En général, on va distinguer entre les attributs qualitatifs et les attributs quantitatifs (c’est-à-dire des nombres).
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| En français, pour traduire le terme anglais ''feature'', on utilise les termes '''attribut''', '''caractéristique''', '''propriété''', '''trait''', ou parfois, en France, '''variable explicative'''. Nous recommandons l’emploi du terme « attribut » qui permet de s’aligner sur la terminologie bien établie en intelligence artificielle, plus particulièrement en représentation des connaissances qui se fonde sur le fameux triplet « objet, attribut, valeur » dont l’emploi remonte aux philosophes grecs. | |
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| ==Compléments==
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| En plus de distinguer les attributs qualitatifs et les attributs quantitatifs (i.e. des nombres), une autre distinction sépare les attributs quantitatifs entre les valeurs numériques discrètes (des nombres entiers, 0, 1, 2, 3, etc.) et valeurs numériques continues (des nombres avec décimales, 3.14, 2.6, etc.).
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| Les attributs qualitatifs sont le plus souvent des attributs catégoriels et des valeurs discrètes comme par exemple, la couleur: bleu, blanc rouge, vert, etc.
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| En apprentissage supervisé, on isole un attribut comme étant la classe-cible ou la variable à prédire et on utilisera les autres attributs pour prédire cette classe-cible. Par exemple, dans la description de différents arbres, pour distinguer entre un sapin et un érable, on utilisera les attributs comme la taille, la couleur, la forme de la feuille, etc. Dans un tel cas, un seul attribut, la forme de la feuille, soit la présence d’aiguilles, pourra permettre de trancher. Mais on peut imaginer des scénarios beaucoup plus complexes où c’est une combinaison d’attributs qui permettra d’arriver à une bonne prédiction.
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| En apprentissage non supervisé, on utilisera la similarité entre les valeurs des attributs pour créer des groupes. Par exemple, la forme de la feuille en aiguilles pourrait nous permettre de regrouper tous les conifères.
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| ==Français== | | ==Français== |
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| [http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=26503619 Source : Le grand dictionnaire terminologique] | | [http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=26503619 Source : Le grand dictionnaire terminologique] |
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| </small><br> <div style="border:2px solid #336699; background: #f6f6f6; padding: 1em; margin-bottom:1em; width: 90%;"><html><a href="https://datafranca.org/wiki/Cat%C3%A9gorie:101"><img src="https://datafranca.org/images/icone-101-mots.png" width="250"></a></html>
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| ===Complément audio===
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| [https://datafranca.org/quest-ce-que-les-attributs/ Qu’est-ce que les attributs?]
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Définition
Un jeu de données est un ensemble d’exemples où chaque exemple regroupe des attributs qui qualifient différents aspects. En français, pour traduire le terme feature, on utilise les termes attribut, caractéristique, propriété, trait, ou parfois, en France, variable explicative.
Français
attribut
caractéristique
propriété
trait
variable explicative
Anglais
feature
attribute
Source : Le grand dictionnaire terminologique
