Transformation des données (normalisation, standardisation)

Avant d’entamer des analyses statistiques ou d’entraîner des modèles de machine learning, il est souvent nécessaire de transformer vos données numériques pour les rendre comparables et adaptées aux algorithmes. Deux des transformations les plus courantes sont la normalisation et la standardisation.

La normalisation consiste à ramener toutes les valeurs d’une variable dans une même plage, généralement entre 0 et 1. Cela permet de supprimer l’effet d’échelle et d’assurer que chaque variable contribue de manière équilibrée à l’analyse.

La standardisation, quant à elle, transforme les données pour qu’elles aient une moyenne nulle et un écart-type égal à 1. Cette transformation est particulièrement utile lorsque les variables suivent une distribution proche de la normale, et qu’on souhaite rendre les données comparables tout en conservant leur forme relative.

Ce chapitre vous présentera les méthodes pour appliquer ces transformations à l’aide des classes MinMaxScaler et StandardScaler de la bibliothèque scikit-learn. Vous apprendrez à choisir la méthode adaptée à votre cas d’usage et à préparer vos données pour optimiser la performance de vos modèles.