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Le prétraitement est une étape cruciale dans la préparation des données et est couramment appliqué avant la modélisation ou la création d'algorithmes d'apprentissage automatique. Il s’agit de transformer des données brutes sous une forme adaptée à l’analyse. Voici une explication améliorée et plus complète :
1. Nettoyage des données :
Le prétraitement commence souvent par le nettoyage des données, où les données sont inspectées pour identifier et corriger les erreurs, les incohérences ou les valeurs manquantes. Cela peut inclure la suppression des points de données en double, la gestion des valeurs manquantes (par exemple, par imputation ou suppression) et la correction des erreurs de saisie des données.
2. Intégration des données :
Si plusieurs ensembles de données ou sources de données sont impliqués, l'intégration des données les combine dans un format cohérent et cohérent. Cela peut impliquer de fusionner des ensembles de données avec des identifiants ou des caractéristiques communs et de résoudre tout conflit dans les définitions ou les formats de données.
3. Transformation des données :
La transformation des données implique de modifier le format ou la structure des données pour les rendre plus adaptées à l'analyse. Les transformations de données courantes incluent :
- Mise à l'échelle des fonctionnalités :Transformer les caractéristiques numériques pour avoir une échelle ou une plage cohérente, les rendant comparables et empêchant une caractéristique de dominer l'analyse.
- Normalisation :Transformation des caractéristiques numériques pour avoir une moyenne de 0 et un écart type de 1, ce qui contribue à obtenir de meilleures performances et stabilité du modèle.
- Transformation du journal :application de la fonction logarithmique aux caractéristiques numériques pour réduire l'asymétrie ou compresser leur plage.
- Encodage à chaud :Conversion de variables catégorielles avec plusieurs catégories en vecteurs binaires, où chaque colonne représente une catégorie.
- Regroupage :Regroupement des fonctionnalités continues en intervalles discrets (bacs) pour réduire la dimensionnalité et améliorer l'interprétabilité.
4. Sélection des fonctionnalités :
La sélection de fonctionnalités vise à identifier et à sélectionner les fonctionnalités les plus pertinentes et informatives qui contribuent à la variable cible. Cela permet de réduire la dimensionnalité des données, d'améliorer les performances du modèle et de réduire les coûts de calcul. Des techniques telles que l'analyse de corrélation, les informations mutuelles et les scores d'importance des fonctionnalités peuvent être utilisées pour la sélection des fonctionnalités.
5. Équilibrage des données :
Dans les cas où l'ensemble de données est déséquilibré (c'est-à-dire qu'une classe est nettement plus nombreuse que les autres), des techniques d'équilibrage des données peuvent être appliquées pour résoudre ce problème. Le suréchantillonnage (réplication des points de données de la classe minoritaire) ou le sous-échantillonnage (suppression des points de données de la classe majoritaire) sont des techniques d'équilibrage couramment utilisées.
6. Détection et traitement des valeurs aberrantes :
Les valeurs aberrantes, qui sont des points de données très différents des autres, peuvent avoir un impact sur les résultats de l'analyse. Le prétraitement peut impliquer l'identification et le traitement des valeurs aberrantes en les supprimant, en plafonnant leurs valeurs ou en les transformant pour réduire leur influence.
En effectuant un prétraitement, les données sont préparées pour être plus précises, cohérentes et adaptées aux tâches d'analyse et de modélisation ultérieures. Un prétraitement approprié améliore les performances globales et la fiabilité des algorithmes d'apprentissage automatique, conduisant à des informations plus efficaces et plus significatives.
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