Comment aborder le prétraitement du jeu de données?

L'approche pour le prétraitement du jeu de données comprend plusieurs étapes clés:

1. Analyse des données — étude de la structure, des types de données, des valeurs manquantes, des valeurs aberrantes.
2. Nettoyage des données — suppression ou remplissage des valeurs manquantes, correction des erreurs.
3. Transformation des caractéristiques:
   • Normalisation ou standardisation des données numériques.
   • Encodage des caractéristiques catégoriques (one-hot, encodage par étiquette).
   • Création de nouvelles caractéristiques (ingénierie des caractéristiques).
4. Gestion des valeurs aberrantes — suppression ou ajustement des valeurs anormales.
5. Équilibrage des classes — si la tâche est de classification avec des classes déséquilibrées, on applique le suréchantillonnage, le sous-échantillonnage ou la génération de données synthétiques.
6. Division en ensembles d'entraînement et de test — en tenant compte de la stratification, si nécessaire.

Il est également important de prendre en compte la performance:

• Utiliser des bibliothèques efficaces (par exemple, pandas, NumPy, Dask pour de grands ensembles de données).
• Appliquer un traitement par lots et le parallélisme.
• Mettre en cache les résultats des étapes intermédiaires.

Exemple de normalisation des caractéristiques numériques en Python:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)