Data & ML
Feature (ML)
Aussi : feature vector · feature engineering
En clair
En apprentissage automatique classique, une feature est une variable d’entrée que le modèle utilise pour décider : montant, âge du compte, nombre de connexions, catégorie produit. On les construit souvent à la main à partir des données brutes. Ce n’est pas la même chose qu’un système qui apprend tout seul une représentation du texte ou de l’image, sans variables préparées à l’avance.
Concrètement
Pour scorer un risque d’impayé, le délai moyen de paiement des trois derniers mois est une feature typique.
Pourquoi ça compte
Le choix et la qualité des features déterminent souvent plus le résultat que le type d’algorithme. Des variables mal définies faussent toute la chaîne.
Définition technique
Variable d’entrée utilisée par un modèle classique de ML (à distinguer des embeddings bout-en-bout).