1. Introduction

Cet article est un guide des étapes impliquées dans un projet d’apprentissage automatique. Il couvre différentes étapes telles que la préparation des données, l’analyse des données, la modélisation et la validation. L’étape de préparation des données implique le nettoyage et la préparation des données pour la modélisation, y compris le nettoyage des données, la sélection des caractéristiques, la transformation des variables et la division des données.

L’étape de modélisation comprend l’apprentissage supervisé et non supervisé, avec des algorithmes tels que la classification, la régression ou le regroupement, et nécessite une attention minutieuse pour éviter les fuites de données. L’étape de modélisation comprend la sélection des caractéristiques et des variables cibles, la division des données, la transformation des variables, la validation croisée et l’entraînement du modèle d’apprentissage automatique. La dernière étape consiste à choisir le bon algorithme de modélisation et à évaluer sa performance.

2. Importation des données

Charger les données depuis différentes sources telles que des fichiers CSV, JSON, Parquet, etc.

Vous pouvez charger un fichier CSV avec pandas en utilisant la méthode read_csv comme ceci :

import pandas as pd

df = pd.read_csv("file.csv")

Vous pouvez charger un fichier JSON avec pandas en utilisant la méthode read_json comme ceci :

df = pd.read_json("file.json")

Vous pouvez charger un fichier Parquet avec pandas en utilisant la méthode read_parquet comme ceci :

df = pd.read_parquet("file.parquet")

Il est important de noter que pour utiliser les méthodes read_parquet, vous devrez avoir installé la bibliothèque fastparquet en plus de pandas.

3. Nettoyage des données (Data Cleaning)

Supprimer les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et les lignes dupliquées, afin d’obtenir des données propres pour l’analyse.

Voici un exemple de code

import pandas as pd

# charger le fichier csv
df = pd.read_csv('data.csv')

# supprimer les valeurs manquantes
df = df.dropna()

# supprimer les valeurs aberrantes
df = df[(df - df.mean()).abs() <= 3 * df.std()]

# supprimer les lignes dupliquées
df = df.drop_duplicates()

4. Choix des features pertinents

Sélectionner les features (colonnes) qui seront les plus utiles pour l’analyse exploratoire.

Voici un exemple de code Python pour choisir les features pertinents avec Pandas :

import pandas as pd

# Charger les données dans un DataFrame
df = pd.read_csv("data.csv")

# Sélectionner un sous-ensemble de features (colonnes)
selected_features = ["feature1", "feature2", "feature3"]
df = df[selected_features]

# Vérifier les données pour vous assurer que les colonnes sont sélectionnées
print(df.head())

5. Ajout / Transformation des features (Features Engineering)

Créer de nouvelles features ou transformer les features existantes pour les rendre plus adaptées à l’analyse. L’ajout ou la transformation des features peut être fait avec le code suivant:

# Ajout de nouvelles features
df['new_feature'] = df['existing_feature_1'] + df['existing_feature_2']

# Transformation des features existantes
df['existing_feature'] = df['existing_feature'].apply(lambda x: np.log(x + 1))

6. (Optionnel) Réduction de dimension

Utiliser des techniques telles que l’analyse en composantes principales (ACP) pour réduire le nombre de features.

Voici un exemple de code Python pour effectuer la réduction de dimension par analyse en composantes principales (ACP) à l’aide de la bibliothèque scikit-learn :

from sklearn.decomposition import PCA

# Initialiser le modèle de réduction de dimension
pca = PCA(n_components=2)

# Ajuster le modèle sur les données d'entraînement
pca.fit(X_train)

# Appliquer la réduction de dimension aux données d'entraînement et de validation
X_train_pca = pca.transform(X_train)
X_valid_pca = pca.transform(X_valid)

Ici, nous initialisons le modèle PCA avec n_components=2 pour réduire les données à deux dimensions. Nous ajustons (entraînons) ensuite le modèle sur les données d’entraînement X_train et appliquons la réduction de dimension aux données d’entraînement et de validation X_train_pca et X_valid_pca.

7. Vérification de la qualité des données

Vérifier que les données sont fiables et complètes et corriger les erreurs ou les valeurs manquantes.

Voici un exemple de code Python pour vérifier la qualité des données et corriger les erreurs ou les valeurs manquantes :

import pandas as pd

# Charger le dataset
df = pd.read_csv("dataset.csv")

# Vérifier les valeurs manquantes
print("Valeurs manquantes avant nettoyage :")
print(df.isnull().sum())

# Supprimer les lignes avec des valeurs manquantes
df = df.dropna()

# Vérifier les valeurs manquantes après suppression
print("Valeurs manquantes après nettoyage :")
print(df.isnull().sum())

# Supprimer les doublons
df = df.drop_duplicates()

# Vérifier les valeurs aberrantes
print("Valeurs aberrantes avant nettoyage :")
print(df.describe())

# Supprimer les valeurs aberrantes
df = df[(df > df.mean() - 3*df.std()) & (df < df.mean() + 3*df.std())]

# Vérifier les valeurs aberrantes après suppression
print("Valeurs aberrantes après nettoyage :")
print(df.describe())

8. Exploration des données

Utiliser des méthodes telles que des graphiques, des statistiques descriptives, des corrélations, etc. pour comprendre les relations entre les features et les tendances dans les données.

Voici un code pour explorer les données avec des graphiques et des statistiques descriptives en utilisant le package pandas en Python:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Charger le jeu de données dans un dataframe
df = pd.read_csv("data.csv")

# Afficher les informations générales sur les données
print(df.info())

# Afficher les statistiques descriptives pour les features numériques
print(df.describe())

# Dessiner des histogrammes pour les features numériques
df.hist(bins=50, figsize=(20,15))
plt.show()

# Calculer la corrélation entre les features numériques
print(df.corr())

# Dessiner des graphiques de dispersion pour les paires de features numériques
pd.plotting.scatter_matrix(df, figsize=(12, 8))
plt.show()

Notez que les étapes décrites ci-dessus ne sont qu’un exemple et peuvent varier en fonction des données et des besoins de l’analyse. Il est important de s’assurer que les graphiques et les statistiques choisis sont pertinents pour le problème à résoudre et les données à explorer.

9. Résumé et visualisation des données

Visualiser les données pour comprendre les relations entre les variables et pour identifier des tendances ou des modèles cachés.

Voici un code simple en Python utilisant Pandas et Matplotlib pour effectuer un résumé et une visualisation des données:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Charger les données dans un DataFrame pandas
df = pd.read_csv('data.csv')

# Aperçu des données
print(df.head())

# Statistiques descriptives
print(df.describe())

# Visualisation de la distribution de la variable cible
plt.hist(df['target'])
plt.show()

# Visualisation de la relation entre 2 features numériques
plt.scatter(df['feature_1'], df['feature_2'])
plt.xlabel('feature_1')
plt.ylabel('feature_2')
plt.show()

Ce code lit un fichier CSV et utilise les méthodes head() et describe() de Pandas pour obtenir un aperçu des données et des statistiques descriptives. Il utilise également Matplotlib pour visualiser la distribution de la variable cible et la relation entre deux features numériques.