Élimination progressive d'attributs

Définition

Dans le domaine de l'apprentissage automatique et de la statistique, l'élimination progressive d'attributs est une méthode qui sélectionne les attributs les moins pertinents pour un modèle en les retirant un par un, en fonction de leur plus faible contribution à la performance du modèle.

Compléments

Voir le processus inverse, l'ajout progressif d'attributs.

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Typiquement, on va éliminer les attributs qui contribuent le moins à l'erreur sur le modèle jusqu'à ce que l'on observe que l'erreur change beaucoup.

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L'élimination progressive d'attributs peut avoir du mal à gérer les situations où il existe une forte corrélation, des relations non-linéaires ou des interactions complexes entre les attributs.

La méthode est sensible à l'ordre dans lequel les attributs sont choisis, ce qui peut conduire à des résultats sous-optimaux.

Cette méthode peut passer à côté d'informations importantes contenues dans des combinaisons de variables qui ne se retrouvent pas ensemble.

Français

élimination progressive d'attributs

élimination graduelle d'attributs

retrait progressif d'attributs

retrait graduel d'attributs

Anglais

backward feature elimination

Sources

Le monde informatique - élimination progressive des variables les moins discriminantes

- Analytics Vidhya - Forward Feature Selection in Machine Learning: A Comprehensive Guide