Lexique : Feature Engineering

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Lexique : Feature Engineering

Le Feature Engineering est une étape cruciale dans le processus de création de modèles de machine learning. Il consiste à transformer les données brutes en caractéristiques (features) qui peuvent être utilisées pour améliorer les performances des modèles.

Définition

Le Feature Engineering est l’art de créer de nouvelles variables à partir des données existantes pour améliorer la prédiction des modèles. Cela inclut la sélection, la transformation et la création de nouvelles features.

Pourquoi est-ce important ? 🤔

Les modèles de machine learning sont aussi bons que les données que vous leur fournissez. Un bon Feature Engineering peut transformer des données brutes en informations précieuses, augmentant ainsi la précision et la robustesse des modèles.

Étapes du Feature Engineering

1. Sélection des Features

Choisir les variables les plus pertinentes pour le modèle. Cela peut inclure l’élimination des variables redondantes ou non informatives.

2. Transformation des Features 🔄

Appliquer des transformations mathématiques ou statistiques pour rendre les données plus adaptées aux modèles. Par exemple, la normalisation ou la standardisation des données.

3. Création de nouvelles Features 🛠️

Générer de nouvelles variables à partir des données existantes. Par exemple, créer une variable “âge” à partir d’une date de naissance.

Techniques courantes

Encodage des variables catégorielles

Transformer les variables catégorielles en variables numériques. Par exemple, utiliser l’encodage one-hot.

Imputation des valeurs manquantes

Remplacer les valeurs manquantes par des estimations raisonnables, comme la moyenne ou la médiane.

Normalisation et standardisation 📊

Mettre les données à une échelle commune pour améliorer la performance des modèles.

FAQ

Qu’est-ce que le Feature Engineering ?

Le Feature Engineering est le processus de transformation des données brutes en caractéristiques utilisables pour les modèles de machine learning.

Pourquoi est-il important ?

Il permet d’améliorer la précision et la robustesse des modèles en fournissant des données de meilleure qualité.

Quelles sont les techniques courantes ?

Les techniques courantes incluent l’encodage des variables catégorielles, l’imputation des valeurs manquantes, et la normalisation/standardisation.

Conclusion

Le Feature Engineering est une compétence essentielle pour tout data scientist. Il permet de transformer des données brutes en informations précieuses, améliorant ainsi la performance des modèles de machine learning.

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