Transformation des variables
La transformation des variables est une étape cruciale dans l’Exploration des Données (EDA) qui permet d’améliorer la qualité des données et de faciliter les analyses ultérieures. Deux techniques courantes de transformation des variables sont l’encodage des variables catégorielles et la création de variables dérivées. Ces processus aident à rendre les données plus adaptées aux modèles statistiques et d’apprentissage automatique.
Encodage des variables catégorielles
L’encodage consiste à transformer les variables catégorielles (textes ou labels) en valeurs numériques exploitables par les algorithmes de machine learning. Cette étape est essentielle, car la majorité des modèles statistiques ne peuvent traiter directement des chaînes de caractères.
On distingue plusieurs méthodes d’encodage :
Label Encoding : chaque catégorie est remplacée par un entier.
One-Hot Encoding : chaque catégorie devient une colonne binaire (0 ou 1).
Ordinal Encoding : les catégories sont ordonnées et codées selon un rang logique.
Frequency Encoding : chaque catégorie est remplacée par sa fréquence d’apparition.
Création de variables dérivées
Créer des variables dérivées consiste à générer de nouvelles colonnes à partir des données existantes, afin de révéler des relations cachées ou d’enrichir l’analyse. Ces transformations peuvent être mathématiques (ex : ratio, différence, somme), temporelles (ex : jour de la semaine, âge) ou basées sur des règles métiers. Cette étape améliore souvent la performance des modèles en fournissant des signaux plus explicites.