« Ajout progressif d'attributs » : différence entre les versions
(Page créée avec « ==Définition== Dans le domaine de l'apprentissage automatique et de la statistique, l'ajout progressif d'attributs est une méthode qui sélectionne les attributs les plus pertinents pour un modèle en les ajoutant un par un, en fonction de leur contribution à la performance du modèle. == Compléments == Voir le processus inverse, l'élimination progressive d'attributs. <hr/> L'ajout progressif d'attributs peut avoir du mal à gérer les situations o... ») |
m (Claude COULOMBE a déplacé la page Forward Feature Selection vers Ajout progressif d'attributs) |
(Aucune différence)
| |
Version du 23 mars 2025 à 06:04
Définition
Dans le domaine de l'apprentissage automatique et de la statistique, l'ajout progressif d'attributs est une méthode qui sélectionne les attributs les plus pertinents pour un modèle en les ajoutant un par un, en fonction de leur contribution à la performance du modèle.
Compléments
Voir le processus inverse, l'élimination progressive d'attributs.
L'ajout progressif 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 sont pas sélectionnées ensemble.
Français
ajout progressif d'attributs
ajout graduel d'attributs
sélection progressive d'attributs
sélection graduelle d'attributs
Anglais
forward feature selection
Sources
Le monde informatqiue - sélection des fonctionnalités en mode ascendant
- Analytics Vidhya - Forward Feature Selection in Machine Learning: A Comprehensive Guide
Contributeurs: Claude Coulombe, wiki
