Dans le domaine du machine learning, la préparation des données joue un rôle crucial dans la réussite de la formation d’un modèle. Lors de l'utilisation de la bibliothèque Pandas, plusieurs étapes sont impliquées dans la préparation des données pour la formation d'un modèle d'apprentissage automatique. Ces étapes incluent le chargement des données, le nettoyage des données, la transformation des données et le fractionnement des données.
La première étape de la préparation des données consiste à les charger dans un Pandas DataFrame. Cela peut être fait en lisant les données d'un fichier ou en interrogeant une base de données. Pandas fournit diverses fonctions telles que `read_csv()`, `read_excel()` et `read_sql()` pour faciliter ce processus. Une fois les données chargées, elles sont stockées sous forme de tableau, ce qui facilite leur manipulation et leur analyse.
L'étape suivante est le nettoyage des données, qui implique la gestion des valeurs manquantes, la suppression des doublons et le traitement des valeurs aberrantes. Les valeurs manquantes peuvent être comblées à l’aide de techniques telles que l’imputation moyenne ou le remplissage avant/arrière. Les doublons peuvent être identifiés et supprimés à l'aide des fonctions `duplicate()` et `drop_duplicates()`. Les valeurs aberrantes peuvent être détectées à l'aide de méthodes statistiques telles que le score Z ou l'intervalle interquartile (IQR) et peuvent être traitées soit en les supprimant, soit en les transformant en une valeur plus appropriée.
Après avoir nettoyé les données, l’étape suivante est la transformation des données. Cela implique de convertir des variables catégorielles en représentations numériques, de mettre à l'échelle les variables numériques et de créer de nouvelles fonctionnalités. Les variables catégorielles peuvent être transformées à l'aide de techniques telles que le codage à chaud ou le codage par étiquettes. Les variables numériques peuvent être mises à l'échelle à l'aide de techniques telles que la standardisation ou la normalisation. De nouvelles fonctionnalités peuvent être créées en combinant des fonctionnalités existantes ou en leur appliquant des opérations mathématiques.
Enfin, les données doivent être divisées en ensembles de formation et de test. Ceci est fait pour évaluer les performances du modèle formé sur des données invisibles. La fonction `train_test_split()` dans Pandas peut être utilisée pour diviser aléatoirement les données en ensembles d'entraînement et de test en fonction d'un ratio spécifié. Il est important de s'assurer que les données sont divisées de manière à préserver la distribution de la variable cible.
Pour résumer, les étapes impliquées dans la préparation des données pour la formation d'un modèle d'apprentissage automatique à l'aide de la bibliothèque Pandas comprennent le chargement des données, le nettoyage des données, la transformation des données et le fractionnement des données. Ces étapes sont essentielles pour garantir que les données sont dans un format adapté à l'entraînement du modèle et à l'obtention de résultats fiables.
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