Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La préparation des données est une étape cruciale avant de procéder à la validation croisée. Une préparation rigoureuse permet non seulement d'améliorer la performance du modèle, mais aussi de garantir la fiabilité des résultats obtenus. Voici les étapes à suivre pour une préparation optimale des données.
Tout d'abord, il est essentiel de nettoyer les données. Cela inclut la gestion des données manquantes, l'élimination des doublons et la correction des erreurs. Les techniques courantes pour traiter les données manquantes comprennent l'imputation par la moyenne, la médiane ou un modèle prédictif.
Ensuite, il est souvent nécessaire de normaliser ou de standardiser les données, surtout si elles contiennent des variables avec des échelles différentes. La normalisation met les données à une échelle de 0 à 1, tandis que la standardisation transforme les données pour qu'elles aient une moyenne de 0 et un écarttype de 1.
Pour les algorithmes de machine learning qui ne peuvent pas gérer directement les variables catégorielles, comme les arbres de décision ou les régressions linéaires, il est important de les encoder. Les techniques courantes comprennent l'encodage onehot et l'encodage étiqueté.
Une étape cruciale est la sélection des caractéristiques (ou feature selection). Cela implique de choisir les variables les plus pertinentes pour le modèle en terme de pouvoir prédictif. Des techniques comme la filtration (sélection basée sur des tests statistiques), l'emballage (sélection basée sur un modèle) ou la technique intégrée (où le modèle sélectionne les caractéristiques) peuvent être utilisées.
Avant de lancer la validation croisée, il est conseillé de diviser les données en deux ensembles : d'entraînement et de test. Cela permet de garder un ensemble de données pour évaluer le modèle de manière indépendante après l'entraînement.
En préparant soigneusement les données selon ces étapes, vous assurez que la validation croisée fournira des résultats fiables et représentatifs de la performance réelle du modèle sur des données non vues.