La sélection de caractéristiques identifie les variables les plus pertinentes et élimine les redondantes. Moins de caractéristiques signifient entraînement plus rapide et moindre risque de surapprentissage. Techniques : corrélation, information mutuelle, élimination récursive, régularisation L1.
Data ScienceFeature Selection
Sélection de caractéristiques
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