Charger des informations sur une fonctionnalité

Qu’est-ce que la sélection de caractéristiques pour la prévision de la charge ?

La sélection de caractéristiques est le processus de sélection d’un sous-ensemble de caractéristiques pertinentes afin d’améliorer l’efficacité du calcul et d’éviter les surajustements lors du développement du modèle. Il s’agit d’une approche axée sur les données pour extraire automatiquement des caractéristiques significatives, ce qui permet d’améliorer considérablement la prévision de la charge.

Comment extraire des caractéristiques d’un ensemble de données en Python ?

Le sklearn. Le module EXTRACTION DE FEATUTS peut être utilisé pour extraire des fonctionnalités dans un format pris en charge par des algorithmes d’apprentissage automatique à partir de jeux de données composés de formats tels que du texte et de l’image.



Ce dernier est une technique d’apprentissage automatique appliquée sur ces fonctionnalités.

1. Chargement des fonctionnalités des dicts.
2. Hachage des fonctionnalités.
3. Extraction de fonctionnalités du texte.





Quelle est la différence entre l’extraction de caractéristiques et la sélection de caractéristiques ?

Qu’est-ce que l’extraction/sélection de caractéristiques ? Allez droit au but : L’extraction : Obtenir des caractéristiques utiles à partir de données existantes. Sélection : Choix d’un sous-ensemble de l’ensemble original de caractéristiques.