Comprendre le prétraitement dans l'apprentissage automatique : un guide complet

Le prétraitement est une étape de l'apprentissage automatique qui implique le nettoyage et la préparation des données avant de former un modèle. Il comprend des tâches telles que :

1. Gestion des valeurs manquantes : remplacement ou suppression des valeurs manquantes dans l'ensemble de données.
2. Normalisation des données : mise à l'échelle des caractéristiques numériques vers une plage commune pour éviter tout biais en faveur d'une fonctionnalité particulière.
3. Sélection des fonctionnalités : sélection d'un sous-ensemble de fonctionnalités pertinentes à utiliser dans le modèle, plutôt que d'utiliser toutes les fonctionnalités disponibles.
4. Transformation des données : transformation de caractéristiques catégorielles en caractéristiques numériques à l'aide de techniques telles que l'encodage à chaud ou l'encodage d'étiquettes.
5. Suppression des valeurs aberrantes : suppression des points de données qui sont significativement différents du reste des données, ce qui peut améliorer les performances du modèle.
6. Gestion des ensembles de données déséquilibrés : gérer le déséquilibre des classes dans l'ensemble de données, où une classe a un nombre d'instances nettement plus grand que les autres.
7. Gestion des données bruyantes : nettoyer les données pour supprimer le bruit et les valeurs aberrantes qui peuvent affecter les performances du modèle.
8. Ingénierie des fonctionnalités : création de nouvelles fonctionnalités à partir de fonctionnalités existantes pour améliorer les performances du modèle.

L'objectif du prétraitement est de préparer les données afin qu'elles soient dans un format approprié pour la formation d'un modèle d'apprentissage automatique et de réduire le risque de biais ou d'erreurs dans le modèle.