Hachage de fonctionnalités

term_id: feature_hashing

Category: basic_concepts

Definition

Le hachage de fonctionnalités, également connu sous le nom d’astuce de hachage (hashing trick), permet aux modèles d’apprentissage automatique de gérer de grands espaces de fonctionnalités creux sans maintenir de mappage explicite entre les fonctionnalités et leurs indices. En appliquant une fonction de hachage, on réduit la dimensionalité tout en préservant les relations statistiques, ce qui optimise l’utilisation de la mémoire.

Summary

Une technique qui mape des fonctionnalités creuses de haute dimension vers un vecteur de taille fixe à l’aide d’une fonction de hachage.

Key Concepts

  • Fonction de hachage
  • Vecteurs creux
  • Réduction de dimensionalité
  • Efficacité mémoire

Use Cases

  • Classification de texte avec de grands vocabulaires
  • Systèmes de recommandation avec d’immenses ensembles d’articles
  • Traitement de données en streaming en temps réel

Code Example

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from sklearn.feature_extraction import FeatureHasher
import numpy as np

# Example: Hashing text features
hasher = FeatureHasher(n_features=10, input_type='string')
docs = ['hello world', 'hello python', 'world python']
hashed = hasher.transform(docs)
print(hashed.toarray())

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