L'apprentissage supervisé repose fortement sur la qualité des données fournies aux algorithmes. Le prétraitement des données et l'ingénierie des fonctionnalités sont des étapes essentielles qui influencent la précision et l'efficacité des modèles d'apprentissage automatique.

Prétraitement des données

Le prétraitement des données consiste à nettoyer et à transformer les données brutes en un format approprié pour la modélisation. Cette étape aborde des questions telles que les valeurs manquantes, le bruit et les incohérences.

Ingénierie des fonctionnalités

L'ingénierie des caractéristiques crée de nouvelles fonctionnalités ou modifie celles existantes pour améliorer les performances des modèles. Elle aide à mettre en évidence les informations pertinentes et à réduire la dimensionnalité.

Techniques clés en ingénierie des caractéristiques

  • Sélection des caractéristiques:[ Choix des caractéristiques les plus pertinentes pour le modèle.
  • Extraction des caractéristiques:[ Création de nouvelles fonctionnalités à partir de données existantes, comme l'analyse des composantes principales (APC).
  • Encodage: Conversion des données catégorisées en format numérique.
  • Transformation: Appliquer des fonctions mathématiques aux caractéristiques pour améliorer la linéarité.