Sélection de variables

La Sélection de Variables est une méthode statistique et d'apprentissage automatique visant à identifier le sous-ensemble de variables candidates qui contribuent le plus à la puissance prédictive d'un modèle. Son objectif principal est d'améliorer l'interprétabilité et la précision prédictive du modèle tout en réduisant le risque de surapprentissage et les coûts computationnels. En optimisant la combinaison des variables, la Sélection de Variables peut améliorer la généralisation et la stabilité du modèle. Elle est largement appliquée dans l'exploration de données, la bioinformatique, l'analyse financière et d'autres domaines, ce qui en fait un élément crucial pour la construction de modèles prédictifs efficaces et fiables.