Sélection de Fonctionnalités
Identifier et sélectionner les fonctionnalités les plus pertinentes pour l'entraînement du modèle afin de réduire la complexité et améliorer la précision.
Un processus qui classe ou filtre les caractéristiques en fonction de métriques statistiques (information mutuelle, corrélation), de scores d'importance basés sur le modèle ou de méthodes d'enveloppement (élimination récursive des caractéristiques). Une bonne sélection des caractéristiques réduit le surapprentissage, accélère l'entraînement et simplifie l'explicabilité. Les directives de gouvernance exigent de documenter les critères de sélection, de s'assurer qu'aucun attribut sensible ne fuit involontairement et de réévaluer la sélection à mesure que les données évoluent.
Dans la modélisation du risque de crédit, une équipe de data science utilise la régularisation L1 et l'analyse de l'importance par permutation pour éliminer 40 % des variables à faible impact (par exemple, les champs démographiques mineurs). Le modèle ainsi obtenu s'entraîne 30 % plus rapidement, maintient ses performances et est plus facile à examiner pour les auditeurs.
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