Que faire avec le jeu de données avant de former le modèle?

Avant de former un modèle avec un ensemble de données, il est nécessaire d’effectuer plusieurs étapes importantes de prétraitement des données:

1. Nettoyage des données — suppression ou correction des valeurs manquantes, incorrectes ou aberrantes.
2. Normalisation ou standardisation — mettre les caractéristiques numériques à une échelle commune pour améliorer la convergence des algorithmes.
3. Encodage des caractéristiques catégoriques — transformer les catégories en format numérique (encodage one-hot, encodage par étiquette).
4. Division en ensembles d’entraînement et de test — pour évaluer la qualité du modèle sur de nouvelles données.
5. Gestion du déséquilibre des classes — si les classes sont déséquilibrées, on peut appliquer des méthodes de suréchantillonnage, de sous-échantillonnage ou utiliser des métriques spécifiques.
6. Sélection de caractéristiques — supprimer les caractéristiques non pertinentes ou redondantes pour améliorer l’efficacité du modèle.

Ces étapes aident à améliorer la qualité et la stabilité du modèle, ainsi qu’à prévenir le surapprentissage.