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==Définition==
==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:
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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==Français==
==Français==
'''sélection de caractéristiques'''  n.f.
'''sélection de caractéristiques'''   


'''sélection d'attributs'''  n.f.
'''sélection d'attributs'''   


'''sélection de variables'''  n.f.
'''sélection de variables'''   
   
   
==Anglais==
==Anglais==
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[https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_selection Source : Wikipedia IA]
[https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_selection Source : Wikipedia IA]
[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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


Source : Wikipedia IA



Contributeurs: Jacques Barolet, wiki