Sélection de caractéristiques
Définition
La sélection de caractéristiques, aussi nommée sélection d'attributs ou sélection 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.
Voir aussi attribut et caractéristique
Français
sélection de caractéristiques
sélection d'attributs
sélection de variables
Anglais
feature selection
Español
selección de característica
La selección de características, también conocida como selección de atributos o selección de variables, es un método de reducción de la dimensionalidad utilizado en el aprendizaje automático y el tratamiento de datos. Consiste, en un espacio altamente dimensional, en encontrar un subconjunto de variables relevantes. En otras palabras, el objetivo es minimizar la pérdida de información causada por la eliminación de todas las demás variables.
Sources
101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »
Contributeurs: Arianne Arel, Jacques Barolet, Espanol: Jean-Sébastien Zavalone, wiki
