Sélection de caractéristiques

Processus de sélection des variables d’entrée les plus significatives pour construire des modèles d’apprentissage machine. Cela permet de simplifier le modèle, de réduire le surapprentissage, et d’améliorer la performance en éliminant les données superflues.

Exemple : Dans une étude médicale visant à prédire le risque de maladies cardiaques, la sélection de caractéristiques pourrait aider à identifier les facteurs de risque les plus critiques, comme le niveau de cholestérol et la pression artérielle, en écartant les variables moins importantes comme la couleur des yeux.

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