Souier, ImaneYoubi, Fatiha2017-10-252017-10-252016-05-29https://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/10838La sélection des variables est un sujet de recherche très actif dans différents domaines tel que l’apprentissage artificiel, la fouille de données et l’analyse de données en bioinformatique. Cette recherche d’un sous ensemble d’attributs pertinents est un problème d’optimisation qui peut être résolu par les méta -heuristiques.Dans le cadre de ce mémoire de master, nous proposons une approche enveloppante pour la sélection des variables pertinentes en classification supervisée. Le système développé, nommé Op-Var (OPtimisation des VARiables), est basé sur la combinaison d’une métaheuristique à base d’algorithme génétique et d’un classifieur SVM (Support Vector Machine). Les performances de notre système ont été évaluées sur trois jeux de données de l’UCI ( Pima, heartstatlog,hepatitis). Les résultats obtenus indiquent que le modèle proposé est très prometteux.frSélection des variables, Métaheuristique, Algorithme génétique.SVM, Problème d’optimisation, classification.Thesis