Encodage des variables catégorielles
L’encodage des variables catégorielles est essentielle dans la préparation des données, notamment pour les modèles de machine learning qui ne peuvent pas traiter directement des variables de type chaîne de caractères. Cette section explore les différentes méthodes d’encodage pour convertir les variables catégorielles en formats numériques tout en conservant l’information cruciale.
Vous découvrirez comment utiliser différentes techniques d’encodage selon le type de données et les besoins spécifiques de votre modèle.
Ce que vous allez apprendre dans cette section>
Encodage avec LabelEncoder
Utilisez LabelEncoder pour transformer des catégories en entiers, idéal pour des variables ordinales ou sans ordre particulier.
Encodage avec map() pour un mapping manuel
Contrôlez manuellement l’encodage de vos catégories en mappant chaque valeur à un nombre à l’aide de map().
Encodage avec pd.Categorical().codes
Encodez rapidement vos variables catégorielles avec pd.Categorical().codes, une méthode simple et efficace.
Encodage One-Hot avec pd.get_dummies()
Utilisez pd.get_dummies() pour créer un encodage One-Hot : chaque catégorie devient une colonne binaire.
Encodage One-Hot avec OneHotEncoder
Employez OneHotEncoder de Scikit-learn pour des encodages One-Hot flexibles, adaptés aux jeux de données complexes.
Encodage des variables ordinales avec OrdinalEncoder
Encodez des catégories ordonnées à l’aide de OrdinalEncoder, en respectant l’ordre hiérarchique des valeurs.
💡 Un bon encodage, c’est transformer les données catégorielles en informations exploitables pour vos modèles.