 Décrire les étapes de prétraitement des données dans un projet d'apprentissage automatique
Le prétraitement des données est une étape importante dans tout projet d'apprentissage automatique. Cela implique de transformer des ensembles de données brutes sous une forme prête à l'emploi afin que les modèles puissent être entraînés avec. Les étapes courantes du prétraitement des données comprennent le nettoyage des données, l'ingénierie des fonctionnalités, la normalisation des données et la sélection des fonctionnalités. Le nettoyage des données implique l'identification et le traitement des erreurs, des valeurs aberrantes ou des valeurs manquantes. L'ingénierie des fonctionnalités est le processus de transformation des fonctionnalités existantes pour créer de nouvelles fonctionnalités qui capturent mieux les informations contenues dans les données brutes. La normalisation des données est utilisée pour remettre à l'échelle les valeurs de certaines caractéristiques à une plage standard qui permet des comparaisons plus significatives entre les caractéristiques. Dans la sélection des fonctionnalités, les fonctionnalités non pertinentes et redondantes sont supprimées pour réduire la complexité du modèle et améliorer sa précision.