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.

1. Encodage des variables catégorielles

Les variables catégorielles sont des variables qui prennent des valeurs discrètes, souvent sous forme de catégories ou de classes. Par exemple, une variable « Couleur » pourrait prendre des valeurs telles que « Rouge », « Bleu », ou « Vert ». La plupart des modèles d’apprentissage automatique ne peuvent pas traiter directement ces variables sous forme de texte, c’est pourquoi il est nécessaire de les transformer en formats numériques par un processus appelé encodage.

Il existe plusieurs méthodes d’encodage des variables catégorielles :

• Encodage par étiquettes (Label Encoding) : Ce type d’encodage attribue un entier unique à chaque catégorie. Par exemple, si la variable « Couleur » a les valeurs « Rouge », « Bleu », et « Vert », on pourrait les encoder comme 0, 1, et 2 respectivement.

  • Avantages :

    • Simple à mettre en œuvre.

    • Utile lorsque les catégories ont un ordre naturel (par exemple, « Petit », « Moyen », « Grand »).

  • Inconvénients :

    • Ne convient pas aux variables catégorielles sans ordre (par exemple, « Rouge », « Bleu », « Vert »), car l’algorithme pourrait interpréter ces entiers comme ayant une relation ordinale.

• Encodage One-Hot (One-Hot Encoding) : Dans cette méthode, chaque catégorie d’une variable est convertie en une nouvelle colonne binaire (0 ou 1). Par exemple, pour la variable « Couleur », on pourrait créer trois nouvelles colonnes : « Couleur_Rouge », « Couleur_Bleu », et « Couleur_Vert ». Chaque observation aura un 1 dans la colonne correspondant à sa catégorie et un 0 ailleurs.

  • Avantages :

    • Pas d’ordre implicite entre les catégories.

    • Adapté pour les algorithmes qui ne tolèrent pas de variables ordinales.

  • Inconvénients :

    • Augmente le nombre de variables (risque de dimensionnalité élevée si la variable catégorielle a beaucoup de catégories).

    • Peut mener à une matrice creuse (avec beaucoup de zéros), ce qui peut être inefficace en termes de stockage et de calcul.

• Encodage d’ordre (Ordinal Encoding) : Si les catégories de la variable ont un ordre naturel (par exemple, « Faible », « Moyenne », « Haute »), l’encodage ordinal peut être utilisé pour attribuer des valeurs numériques croissantes selon cet ordre. Par exemple, « Faible » = 1, « Moyenne » = 2, « Haute » = 3.

  • Avantages :

    • Simple et adapté pour les variables ordinales.

  • Inconvénients :

    • Si les catégories sont mal ordonnées, cela pourrait induire un biais dans le modèle.

• Encodage avec fréquence (Frequency Encoding) : L’encodage basé sur la fréquence consiste à remplacer chaque catégorie par la fréquence (ou la probabilité) d’apparition de cette catégorie dans le dataset. Cela peut être utile pour des variables catégorielles ayant de nombreuses valeurs rares.

  • Avantages :

    • Peut être utile quand les catégories ont une grande variance en termes de fréquence.

  • Inconvénients :

    • Peut introduire des relations implicites entre les catégories.

2. Création de variables dérivées

La création de variables dérivées consiste à générer de nouvelles variables à partir des variables existantes. Ces variables peuvent être créées par transformation mathématique ou en appliquant des fonctions de regroupement pour extraire de nouvelles informations. Ces transformations peuvent rendre les modèles plus efficaces en capturant des relations complexes entre les données.

Quelques exemples de créations de variables dérivées :

• Variables numériques dérivées :

  • Calcul de nouvelles colonnes numériques à partir de colonnes existantes, par exemple, créer une variable « Âge » à partir de la colonne « Date de naissance » ou créer une variable de différence de dates entre « Date d’achat » et « Date de livraison ».

  • Agrégations statistiques sur des groupes de données, par exemple, calculer la moyenne, la somme, ou l’écart-type de valeurs sur un certain intervalle ou un groupe particulier.

  • Ratios : Calcul de ratios entre variables existantes, tels que « Prix/Valeur » ou « Revenu/Montant emprunté ».

• Binning ou Discrétisation : Cette technique consiste à diviser une variable numérique continue en catégories ou intervalles, afin de mieux comprendre la distribution des données. Par exemple, une variable « Âge » peut être transformée en catégories telles que « Jeune », « Adulte », et « Senior ».

  • Avantages :

    • Peut rendre les modèles plus simples à interpréter.

    • Utile lorsqu’une variable continue présente des relations non linéaires avec la variable cible.

  • Inconvénients :

    • La discrétisation peut entraîner une perte d’information.

    • Nécessite de définir un seuil pour chaque catégorie.

• Transformations mathématiques : Parfois, les variables doivent être transformées pour répondre aux hypothèses des modèles statistiques ou améliorer leur distribution. Cela inclut des transformations comme :

  • Logarithmique : $\log(x)$ pour rendre une distribution plus symétrique.

  • Racine carrée : $\sqrt{x}$ pour réduire l’effet des valeurs extrêmes.

  • Standardisation et normalisation : Transformation des variables pour les rendre de moyenne nulle et d’écart-type unitaire, ou pour les ramener dans un intervalle donné (par exemple, [0, 1]).

Conclusion

La transformation des variables est une étape essentielle dans le processus d’EDA. L’encodage des variables catégorielles permet de convertir des informations qualitatives en format numérique, facilitant ainsi leur utilisation dans des modèles d’apprentissage automatique. La création de variables dérivées, quant à elle, permet d’extraire des caractéristiques supplémentaires qui peuvent améliorer la performance du modèle et rendre l’analyse plus approfondie. Ces transformations doivent être choisies en fonction des objectifs de l’analyse et du type de modèle que l’on souhaite utiliser.