« Attribut » : différence entre les versions

Dernière version du 21 juillet 2025 à 15:33

Définition

En science des données et en apprentissage automatique, les attributs sont les variables attachées aux objets et servant à les décrire.

Un jeu de données est un ensemble d'exemples où chaque exemple regroupe des attributs qui qualifient différents aspects d'un exemplaire d’un objet. Cet objet peut être physique ou conceptuel.

Par exemple, pour décrire un arbre, on peut identifier 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.

Compléments

Nous recommandons l'emploi du mot « attribut » plutôt que « caractéristique » par cohérence terminologique, afin de s'harmoniser avec la représentation des connaissances et son fameux triplet « objet, attribut, valeur » dont l’emploi remonte aux philosophes grecs.

De plus, les deux termes ne sont pas des synonymes puisqu’une caractéristique est un type d’attribut distinctif, un attribut qui permet par exemple à lui seul de distinguer une classe d’une autre. Mais dans beaucoup de situations, aucun attribut n’est distinctif en soi, c’est plutôt la combinaison des attributs qui est distinctive.

Selon la discipline, une grandeur qui varie (ou quantité mesurée) est appelée variable en statistique, attribut (ou caractéristique) dans le langage de la science des données.

Aussi, le nombre d'attributs correspond à la dimension de chaque points de données dans le langage de l’apprentissage automatique. Un exemplaire de données qui comporte deux attributs sera de dimension 2, trois attributs de dimensions 3, ainsi de suite jusqu'aux milliers d'attributs et même des millions pour une image couleur 4K.

Attributs quantitatifs : Valeurs continues, Valeurs discrètes
Attributs qualitatifs ou catégoriels
Attributs spéciaux : date ou heure sont des attributs spéciaux convertibles en attributs discrets numériques

Français

attribut

caractéristique

descripteur

propriété

trait

variable explicative (Surtout utilisé en France)

Anglais

feature

attribute

property

variable

Español

atributo

característica

En la ciencia de datos y el aprendizaje automático, los atributos son las variables utilizadas para representar un objeto. Un conjunto de datos es un conjunto de ejemplos donde cada ejemplo agrupa atributos que califican diferentes aspectos de una copia de un objeto. Este objeto puede ser físico o conceptual.

Por ejemplo, para describir un árbol, podemos identificar diferentes atributos como: la forma de sus hojas, su tamaño, el diámetro de su tronco, el color de su corteza, el color de sus hojas, etc.

Sources

Livre - Aurélien Géron, trad. Anne Bohy - Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets - attribut, caractéristique, variable explicative

Le grand dictionnaire terminologique - attribut

101 MOTS DE L' IA - Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »

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 ==Définition==
+En '''[[science des données]]''' et en '''[[apprentissage automatique]]''', les attributs sont les variables attachées aux objets et servant à les décrire.
-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.
+Un '''[[jeu de données]]''' est un ensemble d'exemples où chaque exemple regroupe des attributs qui qualifient différents aspects d'un exemplaire d’un objet. Cet objet peut être physique ou conceptuel.
-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).
+Par exemple, pour décrire un arbre, on peut identifier 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.
-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.
+== Compléments ==
+Nous recommandons l'emploi du mot « attribut » plutôt que « caractéristique » par cohérence terminologique, afin de s'harmoniser avec la [[représentation des connaissances]] et son fameux triplet « objet, attribut, valeur » dont l’emploi remonte aux philosophes grecs.
-==Compléments==
+De plus, les deux termes ne sont pas des synonymes puisqu’une caractéristique est un type d’attribut distinctif, un attribut qui permet par exemple à lui seul de distinguer une classe d’une autre. Mais dans beaucoup de situations, aucun attribut n’est distinctif en soi, c’est plutôt la combinaison des attributs qui est distinctive.
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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.).
+Selon la discipline, une grandeur qui varie (ou quantité mesurée) est appelée variable en statistique, attribut (ou caractéristique) dans le langage de la science des données.
-Les attributs qualitatifs sont le plus souvent des attributs catégoriels et des valeurs discrètes comme par exemple, la couleur: bleu, blanc rouge, vert, etc.
-<hr />
-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.
-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.
+Aussi, le nombre d'attributs correspond à la dimension de chaque points de données dans le langage de l’apprentissage automatique. Un exemplaire de données qui comporte deux attributs sera de dimension 2, trois attributs de dimensions 3, ainsi de suite jusqu'aux milliers d'attributs et même des millions pour une image couleur 4K.
+<hr/>
+* Attributs quantitatifs : Valeurs continues, Valeurs discrètes
+* Attributs qualitatifs ou catégoriels
+* Attributs spéciaux : date ou heure sont des attributs spéciaux convertibles en attributs discrets numériques
 ==Français==
 '''attribut'''
 '''caractéristique'''
+'''descripteur'''
 '''propriété'''
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 '''trait'''
-'''variable explicative'''
+'''variable explicative''' <small>(Surtout utilisé en France)</small>
 ==Anglais==
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 '''attribute'''
-<small>
+'''property'''
-[http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=26503619 Source : Le grand dictionnaire terminologique]
+'''variable'''
+==Español==
+'''''atributo'''''
+'''''característica'''''
+''En la ciencia de datos y el aprendizaje automático, los atributos son las variables utilizadas para representar un objeto.
+Un conjunto de datos es un conjunto de ejemplos donde cada ejemplo agrupa atributos que califican diferentes aspectos de una copia de un objeto. Este objeto puede ser físico o conceptual.''
+''Por ejemplo, para describir un árbol, podemos identificar diferentes atributos como: la forma de sus hojas, su tamaño, el diámetro de su tronco, el color de su corteza, el color de sus hojas, etc.''
+==Sources==
+[https://www.dunod.com/sciences-techniques/machine-learning-avec-scikit-learn-mise-en-oeuvre-et-cas-concrets-1 Livre - Aurélien Géron, trad. Anne Bohy - ''Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets'' - ''attribut'', ''caractéristique'', ''variable explicative'']
+[http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=26503619 Le grand dictionnaire terminologique - '''attribut''']
-</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>
+{{Modèle:101}}
-===Complément audio===
-[https://datafranca.org/quest-ce-que-les-attributs/ Qu’est-ce que les attributs?]
-<br></div><br><br>
 [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 [[Catégorie:101]]

« Attribut » : différence entre les versions