Un fabricant d'appareils a plus de 1 000 fonctionnalités candidates et souhaite trouver les fonctionnalités les plus importantes qui influencent le prix de vente. Quelles techniques de sélection de fonctionnalités devraient être utilisées ? (Choisissez-en trois.)

Pour identifier les fonctionnalités les plus importantes influençant le prix de vente parmi plus de 1 000 candidats, plusieurs techniques de sélection de fonctionnalités sont efficaces. La création d'une matrice de corrélation visualisée sous forme de carte thermique permet de détecter les relations linéaires entre les fonctionnalités et la variable cible (prix), ainsi que les redondances entre les fonctionnalités. L'exécution d'une sélection statistique univariée, comme les tests F ou le chi-carré, évalue le pouvoir prédictif individuel de chaque fonctionnalité par rapport à la cible, aidant à filtrer les moins pertinentes. Enfin, l'utilisation de modèles basés sur des arbres (par exemple, Random Forest ou XGBoost) est très efficace car ils peuvent calculer des scores d'importance des fonctionnalités, identifiant ainsi les variables qui contribuent le plus à la prédiction du prix. Mettre à l'échelle les fonctionnalités numériques est une étape de prétraitement, pas une technique de sélection. Le binning de données transforme les fonctionnalités continues mais ne sélectionne pas les plus importantes. L'augmentation de l'ensemble de données est une technique pour gérer les données rares, pas pour la sélection de fonctionnalités.