Méthodes de sélection des variables : Approches par sous-ensemble ou par conteneur

Cette séance de cours couvre le concept de sélection de variables dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la sélection de sous-ensembles et les méthodes de conteneur. La sélection de sous-ensembles consiste à déterminer le meilleur sous-ensemble de variables pour un algorithme d'apprentissage, tandis que les méthodes de conteneur utilisent des algorithmes pour sélectionner des variables. L'instructeur explique la méthode naïve, qui essaie de manière exhaustive toutes les combinaisons de variables, et les méthodes non exhaustives comme la recherche en avant et en arrière. La séance de cours introduit également la recherche flottante, une procédure gourmande pour sélectionner des variables. Des exemples et des scénarios d'entraînement sont fournis pour illustrer les différentes approches de sélection.