Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Pour obtenir des résultats optimaux en Machine Learning, il est essentiel de préparer correctement les données avant d’entraîner un modèle. La bibliothèque Scikitlearn offre une variété d'outils et de techniques pour effectuer ce prétraitement.
La normalisation consiste à ajuster les valeurs des variables pour qu'elles se situent dans une plage donnée, généralement entre 0 et 1. Cela est crucial lorsque les modèles de machine learning sont sensibles à l'échelle des données, comme le sont les algorithmes de calcul de distances (exemple : Kmeans).
```python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler() donnéesnormalisées = scaler.fittransform(données) ```
La standardisation redimensionne les données pour qu'elles aient une moyenne de zéro et un écart type de un. Cela convient bien aux algorithmes qui supposent que les données sont distribuées suivant une loi normale, comme les réseaux de neurones et les modèles linéaires.
```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler() donnéesstandardisées = scaler.fittransform(données) ```
Les algorithmes de machine learning nécessitent des données numériques. Pour les convertir, nous utilisons des techniques comme l’encodage « onehot » ou l’encodage ordinal.
L’encodage onehot transforme les variables catégorielles en un vecteur binaire. Par exemple, une variable avec trois catégories différentes sera représentée par trois colonnes binaires.
```python from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder() donnéesencodées = encoder.fittransform(donnéescatégorielles) ```
L’encodage ordinal attribue un entier unique à chaque catégorie, et est utilisé lorsque les catégories ont un ordre implicite.
```python from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
encoder = OrdinalEncoder() donnéesordinales = encoder.fittransform(donnéescatégoriellesordinales) ```
Les valeurs manquantes peuvent fausser les résultats des modèles de machine learning. Pour les traiter, Scikitlearn propose plusieurs stratégies, comme l'imputation par la moyenne ou la médiane.
```python from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(strategy='mean') donnéesimputées = imputer.fittransform(donnéesincomplètes) ```
La réduction de la dimensionnalité permet de simplifier le modèle tout en conservant l'essentiel de l'information. La méthode la plus courante est l'Analyse en Composantes Principales (PCA).
```python from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(ncomponents=2) donnéesréduites = pca.fittransform(données) ```
En conclusion, les techniques de prétraitement des données avec Scikitlearn sont cruciales pour rendre les modèles de machine learning précis et efficaces. La normalisation, la standardisation, l’encodage des variables catégorielles, la gestion des valeurs manquantes et la réduction de la dimensionnalité sont des étapes incontournables pour préparer les données de manière optimale.