Vous êtes plongé jusqu’aux genoux dans un projet d’exploration de données. Comment abordez-vous l’étape cruciale du prétraitement des données ?

1 Nettoyage des données

Le nettoyage des données est votre première ligne de défense contre le dilemme des ordures dans les ordures et des sorties. Vous devez nettoyer votre ensemble de données des inexactitudes et des incohérences qui pourraient fausser votre analyse. Identifiez et corrigez les valeurs aberrantes, les valeurs manquantes et les enregistrements en double. Par exemple, utilisez df.drop_Doublons() dans la bibliothèque pandas de Python pour supprimer les entrées en double. Le nettoyage garantit la fiabilité de vos données, ce qui sous-tend la validité de vos résultats d’exploration de données.

3 Transformation des données

La transformation des données consiste à mouler vos données dans un format que les algorithmes peuvent digérer plus efficacement. Cela peut signifier normaliser ou mettre à l’échelle les données numériques pour réduire les biais en faveur de certaines caractéristiques. Par exemple, appliquer StandardScaler() de la bibliothèque scikit-learn pour standardiser les fonctionnalités en supprimant la moyenne et en mettant à l’échelle la variance unitaire. Cette étape est cruciale pour les algorithmes sensibles à l’échelle des données, tels que la SVM ou le clustering k-means.

4 Réduction des données

La réduction des données peut accélérer considérablement votre processus d’exploration de données. En réduisant le volume mais en produisant des résultats analytiques identiques ou similaires, vous rendez votre projet plus facile à gérer. Techniques telles que la réduction de la dimensionnalité, le binning, les histogrammes, le clustering et l’analyse en composantes principales (PCA) sont inestimables. Par exemple, l’ACP peut être implémentée avec PCA() Dans Scikit-apprenez à réduire la dimensionnalité de vos données tout en conservant la plupart des informations importantes.

5 Discrétisation des données

La discrétisation des données consiste à convertir des données continues en compartiments ou intervalles discrets, ce qui peut être particulièrement utile pour certains types d’analyse. Ce processus peut améliorer les performances des algorithmes de classification et rendre les modèles plus discernables. Vous pouvez discrétiser les données manuellement en définissant des groupes ou utiliser des méthodes automatisées telles que la discrétisation des k-moyennes. En Python, le pandas.cut() vous permet de segmenter et de trier les valeurs de données dans des bacs.

6 Déséquilibre de manipulation

Enfin, si vous rencontrez des problèmes de classification, vous devez vous attaquer au déséquilibre des classes. Une répartition inégale des classes peut conduire à des modèles biaisés qui favorisent la classe majoritaire. Des techniques telles que le suréchantillonnage de la classe minoritaire, le sous-échantillonnage de la classe majoritaire ou l’utilisation de la génération de données synthétiques avec SMOTE (Technique de suréchantillonnage des minorités synthétiques) peut aider à équilibrer votre ensemble de données. En Python, des bibliothèques comme imbalanced-learn fournissent des outils tels que SMOTE() pour traiter efficacement les données déséquilibrées.