Comment gérer les valeurs manquantes et les caractéristiques catégoriques dans les méthodes de vecteurs de support et les réseaux neuronaux?

Lorsqu'on travaille avec les méthodes de vecteurs de support (SVM) et les réseaux neuronaux, il est important de traiter correctement les valeurs manquantes et les caractéristiques catégoriques :

• Valeurs manquantes :

  • En général, on les remplit (impute) avant l'entraînement. Pour les caractéristiques numériques, on peut utiliser la moyenne, la médiane ou des méthodes plus avancées (par exemple, l'imputation KNN).
  • Dans certains cas, on peut utiliser des indicateurs spéciaux pour les valeurs manquantes.

• Caractéristiques catégoriques :

  • Les méthodes SVM et réseaux neuronaux nécessitent des entrées numériques, donc les caractéristiques catégoriques sont codées.
  • On utilise souvent le codage one-hot — créer des caractéristiques binaires pour chaque valeur unique.
  • Pour de grandes catégories, on peut appliquer des représentations d'embedding (surtout dans les réseaux neuronaux), qui s'entraînent avec le modèle.

Exemple de codage one-hot en Python avec pandas :

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'color': ['red', 'blue', 'green', None]})
df['color'].fillna('missing', inplace=True)  # Remplir les valeurs manquantes
one_hot = pd.get_dummies(df['color'])

Ainsi, le prétraitement des données est une étape clé pour la réussite de l'application des SVM et des réseaux neuronaux.