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Comment préparer ses données pour l’apprentissage supervisé
L’apprentissage supervisé est une méthode d’intelligence artificielle qui nécessite des données bien préparées pour produire des résultats fiables et précis. La qualité des données influe directement sur la performance des modèles. Dans cet article, nous allons explorer les étapes essentielles pour préparer vos données avant de les utiliser dans un algorithme d’apprentissage supervisé.
1. Comprendre vos données
Avant de plonger dans la préparation des données, il est crucial de bien comprendre le type de données que vous avez. Cela inclut la nature des variables (numériques, catégorielles, textuelles), la distribution des valeurs, et la présence de valeurs manquantes. Une analyse exploratoire des données (AED) peut vous aider à visualiser ces aspects et à identifier les problèmes potentiels.
2. Nettoyer les données
Le nettoyage des données est une étape fondamentale. Cela implique de traiter les valeurs manquantes, les doublons et les erreurs. Les valeurs manquantes peuvent être gérées de plusieurs manières : suppression des lignes concernées, imputation par la moyenne ou la médiane, ou encore utilisation de modèles prédictifs pour estimer les valeurs manquantes. Il est également important de vérifier la cohérence des données et de corriger les anomalies.
3. Normaliser et standardiser les données
Les algorithmes d’apprentissage supervisé, tels que les réseaux de neurones ou les k-plus proches voisins, sont sensibles à l’échelle des données. La normalisation (mise à l’échelle des données entre 0 et 1) et la standardisation (transformation des données pour qu’elles aient une moyenne de 0 et un écart-type de 1) sont des techniques courantes pour garantir que toutes les variables contribuent de manière équitable à l’apprentissage du modèle.
4. Encoder les variables catégorielles
Les modèles d’apprentissage supervisé ne peuvent pas traiter directement les variables catégorielles. Il est donc nécessaire de les encoder. Les techniques courantes incluent le codage one-hot, qui crée des colonnes binaires pour chaque catégorie, et le codage ordinal, qui attribue des valeurs numériques aux catégories en fonction de leur ordre. Le choix de la méthode dépend du type de variable et du modèle utilisé.
5. Diviser les données en ensembles d’entraînement et de test
Enfin, il est essentiel de diviser vos données en ensembles d’entraînement et de test. Cela permet d’évaluer la performance du modèle sur des données qu’il n’a pas vues auparavant. Une répartition courante est de 70 % pour l’entraînement et 30 % pour le test, mais cela peut varier en fonction de la taille de votre jeu de données.
En conclusion, la préparation des données est une étape cruciale dans le processus d’apprentissage supervisé. En suivant ces étapes, vous maximiserez les chances de succès de votre modèle et obtiendrez des résultats plus fiables. Prenez le temps nécessaire pour bien préparer vos données, car cela en vaut la peine !
