Sélection d'attributs par Learning Tabu Search

Session : META / Métaheuristiques
Vendredi 12 février 10:30 - 11:50 Salle : RP7
Lucien Mousin, Laetitia Jourdan, Marie-Eléonore Marmion et Clarisse Dhaenens

Le problème de sélection d'attributs est un domaine de recherche très actif suite à l’apparition des systèmes gérants des bases de données de très grandes tailles. La sélection d'attributs consiste donc à réduire la taille des données pour permettre un apprentissage plus facile des données et faciliter la création d'un modèle permettant de faire de la prédiction sur les nouvelles données. Cela permet aussi de réduire le temps d'exécution des phases d'apprentissage, mais aussi généralement d'améliorer la qualité de classification des données. Pour ce problème, l'évaluation des différentes solutions est très coûteuse en temps et les méthodes de résolutions actuellement existantes sont généralement trop longues pour fournir de bons résultats. C'est pourquoi nous souhaitons intégrer de la connaissance dans ces approches de résolution afin d'accélérer la recherche et de gagner du temps sur l'évaluation des solutions grâce à des méthodes d'estimation des solutions possibles moins coûteuses en temps grâce à l'apprentissage.

Mots clés : Sélection d'attributs, méta-heuristique, apprentissage, optimisation