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Feature engineering
Définition :
Le feature engineering est le processus de sélection, de transformation et de création de variables ou de caractéristiques (features) pertinentes à partir des données brutes afin d'améliorer les performances des modèles d'apprentissage automatique et de résoudre efficacement le problème à traiter.
Le concept de Feature Engineering
Le Feature Engineering, ou ingénierie des fonctionnalités en français, est un processus essentiel dans le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique. Il consiste à sélectionner, transformer et créer des caractéristiques (features) à partir des données brutes afin d'améliorer la performance des modèles prédictifs.
Pourquoi est-il important ?
Les données brutes ne sont pas toujours directement exploitables par les algorithmes d'apprentissage automatique. Le Feature Engineering permet de les rendre plus informatives en mettant en évidence des schémas, des relations et des structures présentes dans les données. Cela permet aux modèles d'apprentissage automatique de mieux comprendre le problème et de fournir des prédictions plus précises.
Quelques techniques de Feature Engineering :
1. Traitement des valeurs manquantes : remplacer les valeurs manquantes par la moyenne, la médiane ou d'autres méthodes adaptées.
2. Encodage des variables catégorielles : transformer les variables catégorielles en variables numériques à l'aide de techniques telles que le One-Hot Encoding ou le Label Encoding.
3. Création de nouvelles caractéristiques : combiner ou extraire des informations des caractéristiques existantes pour en créer de nouvelles plus pertinentes.
En conclusion, le Feature Engineering joue un rôle crucial dans la réussite des projets d'apprentissage automatique en permettant d'optimiser les données en amont du processus de modélisation. C'est une étape essentielle à ne pas négliger pour obtenir des modèles plus performants et plus fiables.
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