Résumé | Cette publication décrit une technique de prétraitement permettant de normaliser des données liées au contexte, par l'application d'algorithmes d'apprentissage machine. Contrairement à de nombreuses méthodes précédentes, notre méthode de normalisation ne présuppose pas que la tâche d'apprentissage est une tâche de classification. Nous proposons un algorithme de prétraitement des données, qui modifie les attributs pertinents de façon à annuler les effets des attributs contextuels sur les attributs pertinents. Ces effets sont modélisés selon une méthode nouvelle, fondée sur l'analyse de la variance des attributs contextuels. La méthode s'applique à un volumineux dépôt de données dans le domaine de la maintenance des aéronefs. |
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