Feature engineering en R

Les données brutes ne se présentent pas toujours sous la forme la plus adaptée à l’analyse. Dans ce premier chapitre, vous verrez comment transformer et créer des variables qui améliorent les performances et l’interprétabilité de votre modèle.

Dans ce chapitre, vous verrez qu’au‑delà des transformations manuelles, vous pouvez exploiter les outils du tidyverse pour créer automatiquement de nouvelles variables. Vous découvrirez en quoi cette approche améliore la reproductibilité de vos modèles et se révèle particulièrement utile avec des jeux de données comportant de nombreuses variables.

Vous allez maintenant apprendre que les modèles bénéficient souvent d’une réduction de dimension et de l’extraction de variables à partir de données de grande dimension, notamment en convertissant des textes en valeurs numériques, en encodant des catégories et en classant la puissance prédictive des variables. Vous explorerez des méthodes comme l’analyse en composantes principales, l’analyse en composantes principales à noyau, l’extraction numérique à partir de textes, les encodages catégoriels et les scores d’importance des variables.

Vous terminerez le cours en découvrant des techniques de feature engineering et de Machine Learning. Vous commencerez par vous concentrer sur les problèmes liés à l’utilisation de toutes les variables disponibles dans un modèle et sur l’importance d’identifier les variables non pertinentes ou redondantes, puis d’apprendre à les supprimer à l’aide de méthodes intégrées comme le lasso et l’elastic‑net. Ensuite, vous explorerez des méthodes de rétrécissement comme le lasso, la ridge et l’elastic‑net, qui permettent de régulariser les poids des variables ou de sélectionner des variables en annulant certains coefficients. Enfin, vous construirez un flux de travail de feature engineering de bout en bout et réviserez les notions et fonctions vues précédemment dans un petit projet.