« Sélection de caractéristiques » : différence entre les versions
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La sélection de caractéristiques (ou sélection d'attributs ou de variables) est une méthode de réduction de la dimensionnalité utilisée 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: | |||
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[https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_selection Source : Wikipedia IA] | |||
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Version du 1 février 2021 à 21:19
Définition
La sélection de caractéristiques (ou sélection d'attributs ou de variables) est une méthode de réduction de la dimensionnalité utilisée 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 la généralisation en réduisant les surajustements.
Français
sélection de caractéristiques
sélection d'attributs
sélection de variables
Anglais
feature selection
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
