Construction d’un pipeline ML

La construction d’un pipeline de machine learning (ML) est une étape cruciale pour automatiser et structurer l’ensemble du processus d’analyse et de modélisation des données. Un pipeline ML comprend une série d’étapes intégrées allant de la collecte des données brutes à l’évaluation finale du modèle. L’objectif d’un pipeline est de rendre le processus reproductible, scalable et facilement modifiable, tout en assurant une gestion cohérente des différentes étapes du flux de travail.

Cette section explore les différentes phases de construction d’un pipeline ML, en mettant l’accent sur les étapes essentielles telles que le nettoyage, le traitement des données, la transformation des variables, et l’intégration de techniques avancées comme le feature engineering et la gestion des valeurs manquantes ou des outliers.

Nettoyage, traitement et transformation des données

Le nettoyage et la transformation des données constituent les premières étapes de la construction d’un pipeline ML, car des données brutes et mal préparées peuvent nuire gravement à la performance du modèle.

• Nettoyage des données : Cette étape consiste à identifier et corriger les erreurs ou incohérences dans les données. Cela inclut la suppression ou la correction de valeurs erronées (par exemple, des doublons ou des données hors de portée). Le nettoyage peut aussi impliquer la conversion des formats de données (par exemple, la transformation de chaînes de caractères en dates ou en variables numériques).

• Traitement des données : Cette étape porte sur la gestion des données dans leur format brut. Cela inclut la normalisation ou la standardisation des variables numériques, la transformation de variables catégorielles en variables numériques (via des méthodes comme le one-hot encoding ou le label encoding), ainsi que le traitement des valeurs non structurées (par exemple, les textes ou les images).

• Transformation des données : Cela consiste à appliquer des techniques de transformation pour rendre les données plus aptes à être traitées par des modèles d’apprentissage automatique. Par exemple, les transformations log, les transformations polynomiales, ou encore l’utilisation de fonctions trigonométriques peuvent être appliquées à des variables numériques pour mieux capturer les relations complexes.

Feature Engineering

Le feature engineering est un processus fondamental de création de nouvelles caractéristiques à partir des données existantes afin d’améliorer la performance du modèle. L’objectif est de rendre les données plus informatives, en extrayant des relations cachées ou en combinant des variables de manière pertinente.

• Création de nouvelles caractéristiques : Cela inclut la création de variables dérivées, telles que les ratios, les différences entre variables, ou des agrégats comme les moyennes ou les sommes sur des périodes temporelles. Par exemple, à partir d’une colonne indiquant les dates d’achat, on peut générer des caractéristiques comme le jour de la semaine ou la saison.

• Sélection de caractéristiques pertinentes : Le feature selection consiste à choisir les variables les plus influentes pour la prédiction et éliminer les variables redondantes ou sans utilité. Des techniques comme l’analyse de la corrélation, la sélection basée sur les arbres de décision (par exemple, les forêts aléatoires), ou l’utilisation de méthodes statistiques comme la régression Lasso peuvent être appliquées.

• Encodage des variables catégorielles : Les variables catégorielles doivent être transformées en variables numériques afin de pouvoir être utilisées dans un modèle. Des techniques comme le one-hot encoding, label encoding, ou l’utilisation de embeddings peuvent être employées selon la nature des données et le type de modèle.

Gestion des valeurs manquantes et outliers

Les valeurs manquantes et les outliers représentent deux défis majeurs dans la préparation des données, car elles peuvent introduire des biais ou altérer la précision des modèles d’apprentissage automatique.

• Valeurs manquantes : Les valeurs manquantes doivent être traitées avant d’entraîner un modèle, car la plupart des algorithmes d’apprentissage automatique ne peuvent pas gérer des valeurs absentes. Les principales stratégies de gestion des valeurs manquantes incluent :

  • Imputation : Remplacer les valeurs manquantes par la moyenne, la médiane ou le mode des variables concernées. Dans certains cas, des techniques d’imputation avancées, comme l’imputation par régression ou les modèles de KNN, peuvent être utilisées pour prédire les valeurs manquantes en fonction des autres variables.

  • Suppression : Si les valeurs manquantes sont rares et ne compromettent pas la qualité du modèle, elles peuvent être simplement supprimées. Cependant, cette approche doit être utilisée avec précaution pour ne pas réduire la quantité d’informations disponibles.

• Outliers (valeurs aberrantes) : Les outliers peuvent fausser les modèles de prédiction en exerçant une influence disproportionnée sur les estimations des paramètres. Il est essentiel d’identifier et de traiter les outliers dans les données. Les techniques de gestion des outliers incluent :

  • Méthodes statistiques : L’utilisation de critères comme l’écart interquartile (IQR) ou des seuils basés sur l’écart-type permet d’identifier les valeurs extrêmes.

  • Transformation des outliers : Parfois, les valeurs extrêmes peuvent être transformées (par exemple, par un logarithme) pour les rendre plus compatibles avec les autres données.

  • Suppression des outliers : Dans certains cas, il peut être pertinent de supprimer complètement les observations comportant des outliers, en particulier lorsqu’elles sont considérées comme erronées ou peu représentatives du phénomène étudié.