Apprenez à préparer des données brutes pour l'apprentissage automatique en maîtrisant les techniques clés de transformation des données. Cette leçon couvre des étapes essentielles telles que la gestion des valeurs manquantes, la normalisation des caractéristiques, la standardisation et l'encodage des variables catégorielles. Vous verrez des exemples pratiques utilisant le jeu de données Titanic, garantissant que vos données sont prêtes pour une modélisation précise et efficace.
Suivez-nous alors que nous démontrons des méthodes pratiques pour mettre à l'échelle et encoder les caractéristiques, construire des pipelines de prétraitement et diviser les données pour l'entraînement et le test. À la fin, vous comprendrez l'importance de données propres et bien transformées et serez capable d'appliquer ces compétences à vos propres projets.
00:00 Introduction à la transformation des données
00:18 Mise en place d'un environnement propre
00:46 Qu'est-ce que la transformation des données
01:51 Chargement et exploration du jeu de données Titanic
02:55 Pourquoi transformer les caractéristiques
03:21 Identification et gestion des valeurs manquantes
04:47 Normalisation vs standardisation expliquée
05:18 Sélection des colonnes pour la mise à l'échelle
06:06 Application de la normalisation aux caractéristiques
07:12 Standardisation des données numériques
08:13 Encodage des colonnes de texte
08:29 Exemple d'encodage par étiquette
09:40 Exemple d'encodage one-hot
10:36 Automatisation du prétraitement avec des pipelines
13:08 Importance de la mise à l'échelle des caractéristiques
13:35 Mini projet : flux de travail complet de prétraitement
15:22 Pratique de normalisation manuelle
16:24 Démonstration de normalisation par saisie utilisateur
17:32 Conseils pour la mise à l'échelle des caractéristiques
18:00 Identification des colonnes à encoder
18:45 Récapitulatif et points clés
19:13 Prochaines étapes et appel à l'action
#DataScience #MachineLearning #PythonTutorial