Standardisation et normalisation

La standardisation et la normalisation sont des techniques de mise à l’échelle des données utilisées pour garantir que les variables sont sur des échelles comparables. Ces méthodes sont cruciales lorsque vous travaillez avec des modèles de machine learning sensibles à l’échelle des données. Cette section vous présente les principales techniques pour appliquer ces transformations et leur impact sur vos modèles.

Vous découvrirez comment normaliser et standardiser vos données afin de rendre vos modèles plus efficaces et plus performants.

Ce que vous allez apprendre dans cette section :

• Différence entre standardisation et normalisation
  Apprenez à différencier la standardisation et la normalisation. La normalisation consiste à resserrer les valeurs dans une plage définie (généralement entre 0 et 1), tandis que la standardisation ajuste les données en les centrant autour de la moyenne avec un écart-type égal à 1.

• Normalisation des données avec MinMaxScaler
  Découvrez comment utiliser MinMaxScaler pour normaliser vos données et les ramener dans une plage spécifique, typiquement entre 0 et 1. Cette méthode est idéale lorsque vous avez besoin d’une échelle uniforme pour toutes les variables.

• Standardisation des données avec StandardScaler
  Apprenez à utiliser StandardScaler pour standardiser vos données en leur attribuant une moyenne de 0 et un écart-type de 1. Ce processus est souvent préférable pour les modèles qui supposent que les données suivent une distribution normale.

• Appliquer une transformation uniquement sur certaines colonnes
  Découvrez comment appliquer des transformations de mise à l’échelle à des colonnes spécifiques de votre DataFrame, tout en laissant les autres colonnes inchangées. Cela est utile lorsque vous avez différentes types de données nécessitant des traitements distincts.

• Inverser la transformation pour retrouver les valeurs originales
  Apprenez à inverser la normalisation ou la standardisation afin de retrouver les valeurs d’origine. Cela est particulièrement utile lorsque vous souhaitez interpréter ou présenter les résultats sur l’échelle d’origine.

• Standardisation et normalisation avec Pipeline
  Découvrez comment utiliser Pipeline de Scikit-learn pour enchaîner plusieurs étapes de traitement des données, y compris la standardisation ou la normalisation, afin de rendre le processus de prétraitement plus propre et plus cohérent.

• Utilisation de RobustScaler pour les données avec outliers
  Apprenez à utiliser RobustScaler pour standardiser les données tout en réduisant l’impact des valeurs aberrantes. Cette méthode est plus robuste que StandardScaler lorsqu’il existe des valeurs extrêmes dans votre dataset.

💡 Standardiser et normaliser, c’est assurer que vos modèles comprennent vos données de manière équitable.