Des fonctionnalités aux performances : création de modèles prédictifs robustes

L’ingénierie des fonctionnalités et la formation des modèles sont au cœur de la transformation des données brutes en puissance prédictive, reliant l’exploration initiale aux informations finales. Ce guide explore les techniques permettant d'identifier les variables importantes, de créer de nouvelles fonctionnalités et de sélectionner les algorithmes appropriés. Nous aborderons également les techniques de prétraitement essentielles telles que la gestion des données manquantes et l'encodage des variables catégorielles. Ces approches s'appliquent à diverses applications, de la prévision des tendances à la classification des données. En perfectionnant ces compétences, vous améliorerez vos projets de science des données et débloquerez des informations précieuses à partir de vos données.

Commençons.

Sélection des fonctionnalités et ingénierie

La sélection et l’ingénierie des fonctionnalités sont des étapes critiques qui peuvent avoir un impact significatif sur les performances de votre modèle. Ces processus affinent votre ensemble de données en composants les plus précieux pour votre projet.

1. Identifier les fonctionnalités importantes : toutes les fonctionnalités de votre ensemble de données ne seront pas également utiles pour votre modèle. Des techniques telles que l'analyse de corrélation, les informations mutuelles et l'importance des caractéristiques issues de modèles arborescents peuvent aider à identifier les caractéristiques les plus pertinentes. Notre article « L'utilisation stratégique du sélecteur de caractéristiques séquentielles pour les prévisions des prix des logements » fournit un guide sur la façon d'identifier la caractéristique numérique la plus prédictive à partir d'un ensemble de données. Il montre également un exemple d'ingénierie de fonctionnalités et comment la fusion de deux fonctionnalités peut parfois conduire à un meilleur prédicteur unique.
2. Appliquer la mentalité du rapport signal/bruit : concentrez-vous sur les fonctionnalités qui vous fournissent un signal prédictif puissant tout en minimisant le bruit. Trop de fonctionnalités non pertinentes peuvent conduire à un surajustement, où votre modèle fonctionne bien sur les données d'entraînement mais mal sur les nouvelles données invisibles. Notre guide sur « La recherche du point idéal dans une régression linéaire » peut vous aider à trouver une combinaison efficace de fonctionnalités qui fournissent des signaux prédictifs puissants. Plus n'est pas toujours mieux, car l'introduction de fonctionnalités non pertinentes dans le modèle peut confondre le modèle et, par conséquent, le modèle peut nécessiter plus de données avant de pouvoir confirmer que la fonctionnalité n'est pas utile.
3. Gérer la multicolinéarité : lorsque les entités sont fortement corrélées, cela peut poser des problèmes pour certains modèles. Des techniques telles que VIF (Variance Inflation Factor) peuvent aider à identifier et à traiter la multicolinéarité. Pour en savoir plus, consultez notre article « Détecter et surmonter la multicollinéarité parfaite dans les grands ensembles de données ».

Préparation des données pour la formation du modèle

Avant d'entraîner votre modèle, vous devez préparer correctement vos données :

1. Mise à l'échelle et normalisation : de nombreux modèles fonctionnent mieux lorsque les caractéristiques sont à une échelle similaire, car cela évite que certaines variables n'influencent de manière disproportionnée les résultats. Des techniques comme StandardScaler ou MinMaxScaler peuvent être utilisées à cette fin. Nous abordons cela en profondeur dans « Scaling to Success : Implémentation et optimisation de modèles pénalisés ».
2. Imputation de données manquantes : si vous avez des données manquantes, vous devrez décider comment les gérer. Les options incluent l'imputation (remplir les valeurs manquantes) ou l'utilisation de modèles capables de gérer directement les données manquantes. Notre article « Combler les lacunes : un guide comparatif des techniques d'imputation dans l'apprentissage automatique » fournit des conseils sur ce sujet.
3. Gestion des variables catégorielles : les variables catégorielles doivent souvent être codées avant de pouvoir être utilisées dans de nombreux modèles. Une technique courante est l’encodage à chaud, que nous avons exploré dans « One Hot Encoding : Comprendre le « chaud » dans les données ». Si nos catégories ont un ordre significatif, nous pouvons également étudier l’utilisation du codage ordinal, que nous mettons en avant dans cet article.

Choisir votre modèle

Le choix du modèle dépend de votre type de problème et des caractéristiques des données :

1. Bases de la régression linéaire : pour les relations simples entre les caractéristiques et les variables cibles, la régression linéaire peut être un bon point de départ.
2. Techniques de régression avancées : pour des relations plus complexes, vous pouvez envisager une régression polynomiale ou d'autres modèles non linéaires. Voir « Capture de courbes : modélisation avancée avec régression polynomiale » pour plus de détails.
3. Modèles basés sur des arbres : les arbres de décision et leurs variantes d'ensemble peuvent capturer des relations non linéaires complexes et des interactions entre les fonctionnalités. Nous les avons explorés dans « Branching Out : Exploring Tree-Based Models for Regression ».
4. Méthodes d'ensemble : les techniques d'ensemble améliorent souvent les performances prédictives en combinant plusieurs modèles. Les méthodes d'ensachage telles que Random Forests peuvent améliorer la stabilité et réduire le surajustement. « Des arbres individuels aux forêts : améliorer les prévisions immobilières avec des ensembles » présente le saut de performance entre un simple arbre de décision et l'ensachage. Les algorithmes de boosting, en particulier le gradient boosting, peuvent encore améliorer la précision. Notre article « Boosting Over Bagging : Enhancing Predictive Accuracy with Gradient Boosting Regressors » illustre un scénario dans lequel les techniques de boosting surpassent les performances du bagging.

Évaluation des performances du modèle

Une fois votre modèle entraîné, il est crucial d’évaluer rigoureusement ses performances :

1. Répartitions des tests d'entraînement et validation croisée : pour évaluer correctement votre modèle, vous devez le tester sur des données qu'il n'a pas vues pendant l'entraînement. Cela se fait généralement via des fractionnements de tests de train ou une validation croisée. Nous avons exploré cela dans « Du test de train à la validation croisée : faire progresser l'évaluation de votre modèle ». La validation croisée K-fold peut fournir une estimation plus robuste des performances du modèle qu'une seule division de test de train.
2. Mesures de performance clés : la sélection des mesures appropriées est essentielle pour évaluer avec précision les performances de votre modèle. Le choix des métriques dépend si vous abordez un problème de régression ou de classification. Pour les problèmes de régression, les mesures courantes incluent l'erreur quadratique moyenne (MSE), l'erreur quadratique moyenne (RMSE), l'erreur absolue moyenne (MAE) et le R carré (R²). Pour les problèmes de classification, les mesures fréquemment utilisées incluent l'exactitude, la précision, le rappel, le score F1 et l'AUC ROC.
3. Courbes d'apprentissage : tracer les scores d'entraînement et de validation en fonction de la taille de l'ensemble d'entraînement peut aider à diagnostiquer un surapprentissage ou un sous-apprentissage. Ces courbes montrent comment les performances du modèle changent à mesure que vous augmentez la quantité de données d'entraînement. Si le score d’entraînement est bien supérieur au score de validation, surtout avec plus de données, cela suggère un surapprentissage. À l’inverse, si les deux scores sont faibles et proches l’un de l’autre, cela peut indiquer un sous-apprentissage. Les courbes d'apprentissage aident à déterminer si votre modèle est sur-ajusté, sous-ajusté ou s'il bénéficierait de davantage de données.

Conclusion

Le processus de sélection des fonctionnalités, de préparation des données, de formation des modèles et d'évaluation est au cœur de tout projet de science des données. En suivant ces étapes et en tirant parti des techniques dont nous avons discuté, vous serez sur la bonne voie pour créer des modèles efficaces et perspicaces.

N'oubliez pas que le parcours depuis les fonctionnalités jusqu'aux performances est souvent itératif. N'hésitez pas à revoir les étapes précédentes, à affiner votre approche et à expérimenter différentes techniques tout en travaillant pour obtenir des performances optimales du modèle. Avec de la pratique et de la persévérance, vous développerez les compétences nécessaires pour extraire des informations significatives à partir d'ensembles de données complexes, prenant ainsi des décisions éclairées par les données dans un large éventail d'applications.