Ajout progressif d'attributs

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.

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Typiquement, on va ajouter les attributs qui contribuent le plus à l'erreur sur le modèle jusqu'à ce que l'on observe que l'erreur change très peu.

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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

forward step-by-step feature addition

step forward feature selection

forward selection

stepwise selection

Sources

Le monde informatqiue - sélection des fonctionnalités en mode ascendant

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