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AI-ordlista

Den kompletta ordlistan över AI

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2 032
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23 060
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Encodage Target-wise

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

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Boosting Ordonné

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

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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.

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Ordered Target Encoding

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

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CatBoost Encoder

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

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Overfitting Detector

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

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Border Count

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

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Categorical Features Declaration

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

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Model Shrinkage

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

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Prediction Type Change

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

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Feature Combinations

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

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Monotonic Constraints

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

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CatBoost Pool

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

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