« Sélection de caractéristiques » : différence entre les versions

Dernière version du 23 juillet 2025 à 10:45

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

Source : Wikipedia IA

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

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-==Domaine==
-[[category:Vocabulaire]]
-[[Catégorie:Wikipedia-IA]]
-[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
-[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
-[[Catégorie:scotty]]
-<br>
 ==Définition==
-La sélection de caractéristique (ou sélection d'attribut ou de variable) est un processus utilisé en apprentissage automatique et en traitement de données. Il consiste, étant donné des données dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-sensemble de variables pertinentes1. C'est-à-dire que l'on cherche à minimiser la perte d'information venant de la suppression de toutes les autres variables. C'est une méthode de réduction de la dimensionnalité1.
+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 [[Variable|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:
-Dans l'apprentissage automatique et les statistiques, la sélection de caractéristiques, également appelée sélection de variables, sélection d'attributs ou sélection de sous-ensembles de variables, est le processus de sélection d'un sous-ensemble de caractéristiques pertinentes (variables, prédicteurs) à utiliser dans la construction du modèle. Les techniques de sélection des caractéristiques sont utilisées pour quatre raisons:
-simplification des modèles pour faciliter leur interprétation par les chercheurs / utilisateurs,
-réduction des temps de formation, afin d’éviter le fléau de la dimension,
-amélioration de la généralisation en réduisant les surajustements
+*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.
-variance [1])
+Voir aussi [[attribut]] et [[caractéristique]]
+==Français==
+'''sélection de caractéristiques'''
-==Français     >>>>>>>>>>redirections==
+'''sélection d'attributs'''
-'''sélection de caractéristique'''  n.f.
-'''sélection d'attributs'''  n.f.
+'''sélection de variables'''
-'''sélection de variables'''  n.f.
+==Anglais==
+'''feature selection'''
+==Español==
-==Anglais==
+''''' selección de característica '''''
-'''feature selection'''
+''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==
+[https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_selection Source : Wikipedia IA]
-[https://fr.wikipedia.org/wiki/S%C3%A9lection_de_caract%C3%A9ristique Source : Wikipedia IA]
+{{Modèle:101}}
+[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
+[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
+[[Catégorie:101]]

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