L’apprentissage supervisé est une technique de machine learning qui repose sur l’utilisation de données étiquetées pour entraîner des modèles capables de faire des prédictions. La qualité des données joue un rôle crucial dans le succès de ces modèles. Cet article vise à fournir un guide étape par étape pour préparer des données de manière efficace, essentielle pour obtenir des résultats précis et fiables.
Comprendre les Données
Types de Données : catégorielles, numériques, textuelles, etc.
Avant de commencer la préparation des données, il est indispensable de comprendre les types de données que vous allez manipuler. Les données peuvent être catégorielles (ex. : couleur, genre), numériques (ex. : âge, salaire), textuelles (ex. : commentaires, articles), et plus encore. Chacun de ces types de données nécessite des approches de préparation spécifiques.
Collecte de Données : sources de données, formats, etc.
Les données peuvent provenir de diverses sources comme les bases de données, les APIs web, ou des fichiers CSV. La qualité des sources et des formats de données (structured, semi-structured, unstructured) influence directement l’efficacité de la préparation des données.
Objectifs de l’Apprentissage Supervisé et Impact sur la Préparation des Données
L’objectif de l’apprentissage supervisé est de créer un modèle qui peut prédire une sortie basée sur des entrées. La compréhension claire des objectifs vous aide à choisir les bonnes techniques de préparation des données, variables cibles et types de modèles.
Nettoyage des Données
Gestion des Valeurs Manquantes
La gestion des valeurs manquantes est une étape cruciale dans la préparation des données. Vous pouvez choisir de supprimer les lignes ou colonnes avec trop de valeurs manquantes, ou bien, imputer ces valeurs manquantes en utilisant la moyenne, la médiane ou des techniques plus complexes comme l’imputation basé sur d’autres caractéristiques de l’ensemble de données.
Détection et Suppression des Doublons
Les doublons peuvent biaiser le modèle et doivent être détectés et supprimés. La suppression des doublons permet de garantir que chaque observation est unique, ce qui est essentiel pour l’authenticité de l’analyse.
Correction des Erreurs et des Incohérences
Vérification des Anomalies
Les anomalies peuvent conduire à de mauvaises prédictions et doivent être identifiées et corrigées. Par exemple, un âge de 150 ans dans une base de données démographique devrait être traité comme une anomalie.
Correction des Erreurs Typographiques
Les erreurs typographiques peuvent introduire des incohérences dans les données. Une vérification manuelle ou des scripts automatisés peuvent être utilisés pour identifier et corriger ces erreurs.
Transformation et Préparation des Données
Conversion des Types de Données
Encodage des Variables Catégorielles (One-Hot Encoding, Label Encoding)
Les variables catégorielles doivent souvent être converties en formats numériques. Le One-Hot Encoding et le Label Encoding sont des techniques couramment utilisées pour cette conversion.
Normalisation et Standardisation des Données Numériques
Les données numériques doivent souvent être normalisées ou standardisées pour améliorer la performance des algorithmes d’apprentissage. La normalisation met les données dans un intervalle spécifique, tandis que la standardisation transforme les données pour qu’elles aient une moyenne de zéro et une variance de un.
Création de Nouvelles Fonctionnalités (Feature Engineering)
Extraction des Informations Pertinentes
L’extraction de fonctionnalités pertinentes, comme la saisonnalité des données temporelles, est cruciale pour l’efficacité du modèle.
Combinaison de Plusieurs Fonctionnalités
Parfois, la combinaison de plusieurs fonctionnalités peut délivrer des informations supplémentaires qui peuvent améliorer la performance du modèle.
Division des Données
Définir l’Ensemble d’Entraînement et de Test
La division des données en ensembles d’entraînement et de test est essentielle pour évaluer la performance du modèle. Une répartition courante est de 80% des données pour l’entraînement et 20% pour le test.
Utilisation de la Validation Croisée pour une Meilleure Évaluation
La validation croisée est une méthode pour évaluer la performance du modèle de manière plus robuste en utilisant différentes partitions des données pour l’entraînement et la validation.
Gestion du Déséquilibre des Classes dans les Données (si applicable)
Dans les situations où les classes sont déséquilibrées, des techniques comme le suréchantillonnage des classes minoritaires ou le sous-échantillonnage des classes majoritaires peuvent être utilisées.
Visualisation et Analyse Exploratoire des Données
Utilisation de Graphiques pour Comprendre la Distribution des Données
Les graphiques tels que les histogrammes et les boxplots aident à comprendre la distribution des données et à identifier les anomalies.
Identification des Relations entre les Variables
Les scatter plots et les matrices de corrélation peuvent être utilisés pour identifier les relations entre les variables.
Utilisation des Matrices de Corrélation
Les matrices de corrélation permettent de comprendre la relation linéaire entre les différentes variables, ce qui peut aider à identifier les variables les plus pertinentes pour la modélisation.
Prétraitement Spécifique à Certaines Formes de Données
Préparation des Données Textuelles
Tokenization
La tokenization divise le texte en mots ou phrases.
Stop Words
Les mots courants (« stop words ») peuvent être supprimés pour réduire la taille des données.
Stemming et Lemmatization
Ces techniques réduisent les mots à leur racine ou forme de base.
Préparation des Données d’Image
Redimensionnement
Les images peuvent être redimensionnées pour uniformiser les dimensions.
Augmentation des Données
L’augmentation des données peut générer de nouvelles images à partir des existantes en appliquant des transformations comme la rotation ou le zoom.
Validation Finale avant Modélisation
Vérification de la Qualité et de la Pertinence des Données Transformées
Une dernière vérification de la qualité et de la pertinence des données assure que vous travaillez avec des informations précises et utilisables.
Identification des Potentielles Dérives de Données ou Biais
Il est crucial de détecter les dérives ou biais dans les données qui pourraient affecter la performance du modèle.
Documentation et Sauvegarde de la Version Finale des Données Préparées
Enfin, documenter et sauvegarder la version finale des données préparées garantit la traçabilité et la réplicabilité des résultats.
L’importance d’une préparation minutieuse des données ne saurait être sous-estimée. Chaque étape, de la compréhension initiale des données à leur validation finale, contribue à la création de modèles de machine learning performants et fiables.
Call to Action
N’hésitez pas à consulter d’autres ressources sur l’apprentissage supervisé et la préparation des données pour approfondir vos connaissances. Partagez cet article et laissez vos commentaires ou questions pour aider la communauté à améliorer ses pratiques en matière de préparation des données.
