Standardisation

Prétraitement pour le Machine Learning en Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Qu'est-ce que la standardisation ?

 

Standardisation : transformer des données continues pour qu'elles suivent une loi normale

  • Les modèles scikit-learn supposent des données normales
  • Utiliser des données d'entraînement non normales peut introduire un biais
  • Normalisation logarithmique et mise à l'échelle dans ce cours
  • S'applique aux données numériques continues
Prétraitement pour le Machine Learning en Python

Quand standardiser : distances linéaires

  • Modéliser dans un espace linéaire

 

Exemples :

  • k-Nearest Neighbors (kNN)
  • Régression linéaire
  • Regroupement K-Means

Un exemple kNN.

Prétraitement pour le Machine Learning en Python

Quand standardiser : forte variance

  • Modéliser dans un espace linéaire

 

Exemples :

  • k-Nearest Neighbors (kNN)
  • Régression linéaire
  • Regroupement K-Means

 

  • Les variables du jeu de données ont une forte variance

Un exemple kNN.

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Quand standardiser : échelles différentes

 

  • Variables sur des échelles différentes

 

Exemple :

  • Prédire le prix d'une maison avec nb. de chambres et dernier prix de vente

 

  • Hypothèses de linéarité
Prétraitement pour le Machine Learning en Python

Passons à la pratique !

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