Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
La transformation des données est une étape cruciale dans le cadre du machine learning et de l'analyse des données. Après la collecte et le nettoyage des données, il est souvent nécessaire de transformer ces données pour les rendre exploitables par les algorithmes de machine learning. Cette phase permet d'optimiser la qualité et l'efficacité des modèles prédictifs.
Normalisation et standardisation : Il est essentiel de redimensionner les valeurs des variables pour qu'elles aient la même échelle. La normalisation ajuste les valeurs entre 0 et 1, tandis que la standardisation ajuste les valeurs pour qu'elles aient une moyenne de 0 et un écart type de 1.
Encodage des variables catégorielles : Les algorithmes de machine learning nécessitent souvent des variables numériques, alors que les données brutes peuvent contenir des variables catégorielles. Les techniques d'encodage les plus courantes sont l'encodage onehot et l'encodage ordinal.
Gestion des valeurs manquantes : Les données réelles sont souvent incomplètes. Les approches pour gérer ces lacunes comprennent l'imputation (remplacer les valeurs manquantes par la moyenne/médiane/mode) ou la suppression des lignes/colonnes incomplètes.
Transformation des caractéristiques : Parfois, il est bénéfique de transformer les données existantes pour améliorer la performance du modèle. Les transformations courantes incluent l'application de logarithmes, la racine carrée ou l'inversion des valeurs.
Détection et transformation des valeurs aberrantes : Les outliers peuvent négativement impacter la performance du modèle. Des méthodes comme l'écart interquartile ou les méthodes statistiques robustes sont souvent employées pour identifier et traiter ces valeurs.
En somme, la transformation des données est une étape fondamentale qui garantit la qualité et l'efficacité des modèles. Une bonne préparation et transformation des données peuvent significativement améliorer les performances et la robustesse des algorithmes de machine learning.