🏠 Home
Benchmark Hub
📊 All Benchmarks 🦖 Dinosaur v1 🦖 Dinosaur v2 ✅ To-Do List Applications 🎨 Creative Free Pages 🎯 FSACB - Ultimate Showcase 🌍 Translation Benchmark
Models
🏆 Top 10 Models 🆓 Free Models 📋 All Models ⚙️ Kilo Code
Resources
💬 Prompts Library 📖 AI Glossary 🔗 Useful Links

AI Glossary

The complete dictionary of Artificial Intelligence

162
categories
2,032
subcategories
23,060
terms
📖
terms

Encodage Target-wise

Technique d'encodage des variables catégorielles utilisant les statistiques de la variable cible pour créer des représentations numériques informatives.

📖
terms

Boosting Ordonné

Stratégie d'entraînement séquentiel où les observations sont ordonnées temporellement pour éviter le data leakage dans l'encodage des variables catégorielles.

📖
terms

Symmetric Trees

Structure d'arbres de décision où chaque niveau utilise la même condition de division pour tous les nœuds, optimisant les prédictions et réduisant le surapprentissage.

📖
terms

Ordered Target Encoding

Méthode d'encodage qui calcule les statistiques de la variable cible uniquement sur les observations précédentes dans l'ordre d'entraînement.

📖
terms

CatBoost Encoder

Encodeur intégré qui transforme automatiquement les variables catégorielles en features numériques en utilisant des statistiques de la cible avec régularisation.

📖
terms

Overfitting Detector

Mécanisme intégré qui surveille les performances sur un jeu de validation et arrête l'entraînement lorsque le surapprentissage est détecté.

📖
terms

Border Count

Paramètre contrôlant le nombre de points de分割 utilisés pour discrétiser les variables numériques en features catégorielles binaires.

📖
terms

Categorical Features Declaration

Processus de spécification des colonnes catégorielles dans le dataset, permettant à CatBoost d'appliquer automatiquement les traitements appropriés.

📖
terms

Model Shrinkage

Méthode de régularisation qui réduit l'impact des arbres individuels en appliquant un facteur de pondération pour prévenir le surapprentissage.

📖
terms

Prediction Type Change

Capacité de CatBoost à modifier dynamiquement le type de prédiction (probabilités ou classes) pendant l'entraînement pour optimiser les métriques.

📖
terms

Feature Combinations

Génération automatique de nouvelles features par combinaison de variables catégorielles, améliorant la capacité du modèle à capturer les interactions.

📖
terms

Monotonic Constraints

Restrictions imposées sur les features pour garantir que les prédictions du modèle respectent des relations monotones avec certaines variables.

📖
terms

CatBoost Pool

Structure de données optimisée contenant les features, labels, et métadonnées spécifiques pour un entraînement efficace avec CatBoost.

🔍

No results found