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Extraction des Prédicteurs (vs. Sélection des

Prédicteurs)

Les termes extraction des prédicteurs et sélection des prédicteurs sont utilisés dans le cadre du data mining prédictif, lorsque l'objectif consiste à trouver un bon modèle prédictif d'un certain phénomène qui nous intéresse à partir d'un grand nombre de prédicteurs. Alors que les méthodes de sélection des prédicteurs (comme les méthodes de Sélection et Filtrage des Prédicteurs) cherchent à identifier les meilleurs prédicteurs parmi tous les prédicteurs possibles (qui peuvent parfois être plusieurs milliers), les techniques d'extraction des prédicteurs cherchent à agréger ou combiner les prédicteurs de telle sorte à extraire l'information commune qu'ils contiennent et qui est la plus pertinente dans la construction du modèle. Les méthodes les plus répandues d'extraction des prédicteurs sont l'Analyse Factorielle et l'ACP 'à la Française', l'Analyse des Correspondances, les méthodes PLS (Partial Least Squares), ou la décomposition en valeurs singulières, telle, par exemple, qu'elle est utilisée en text mining.