Feature Engineering
Le Feature Engineering est le processus de transformation des données brutes en caractéristiques exploitables par les modèles de machine learning. Il est essentiel pour améliorer la performance et la précision des modèles prédictifs.
De quoi parle-t-on ?
Le Feature Engineering est une étape cruciale dans le processus de préparation des données pour le machine learning. Il s'agit de créer de nouvelles caractéristiques ou de modifier les caractéristiques existantes afin de rendre les données plus pertinentes pour les modèles prédictifs. Cette étape intervient généralement après la collecte des données brutes et avant l'application des algorithmes d'apprentissage automatique.
Historiquement, le Feature Engineering est apparu avec l'émergence du machine learning, lorsque les scientifiques des données ont réalisé que la qualité des caractéristiques influençait considérablement les performances des modèles. Les principes fondamentaux du Feature Engineering incluent la génération de nouvelles caractéristiques à partir des données existantes, la sélection des caractéristiques les plus pertinentes, et la transformation des données pour les rendre compatibles avec les modèles.
Par exemple, dans un ensemble de données contenant des informations sur les transactions financières, des caractéristiques telles que le montant moyen des transactions ou la fréquence des transactions mensuelles peuvent être dérivées des données brutes pour enrichir le modèle prédictif. Le Feature Engineering implique également le traitement des valeurs manquantes, la normalisation des données et la gestion des variables catégorielles.