Recalibrage des attributs

Définition

Pratique couramment utilisée dans l'extraction d'attributs pour faire correspondre la plage de valeurs d'un attribut à celle d'autres attributs de l'ensemble de données.

Compléments

Supposons que vous souhaitiez que la plage de tous les attributs à virgule flottante de l'ensemble de données s'étende de 0 à 255. Si la plage d'un attribut particulier s'étend de 0 à 500, vous pouvez mettre à l'échelle cette valeur par une simple règle de trois (ou produit croisé). Dans un tel cas, l'opération se nomme transformation min-max.

Dans le cas où les valeurs sont ramenées sur une échelle de -1 à 1 ou de 0 à 1, on parle plutôt de normalisation.

Dans le contexte des performances d'un modèle d'apprentissage voir loi d'échelle.

Français

recalibrage des attributs

mise à l'échelle des attributs

changement d'échelle des attributs

Anglais

feature scaling

scaling

Sources

Livre - Aurélien Géron, trad. Anne Bohy - Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets - recalibrage des attributs

Source : Google machine learning glossary