Feature Engineering

Le Feature Engineering est l’art de transformer des données brutes en caractéristiques utiles qui aident à améliorer la performance des modèles d’apprentissage machine. Cela peut impliquer la création de nouvelles caractéristiques à partir des existantes, la sélection des caractéristiques les plus importantes, ou la transformation des données pour les rendre plus adaptées à un modèle. Imaginez que vous sculptiez une statue à partir d’un bloc de marbre brut; le feature engineering est le processus de façonnage de ce bloc en une forme qui met en valeur le meilleur des données.

Exemple : Dans un projet de prédiction de prix de maison, le feature engineering pourrait inclure la création d’une nouvelle caractéristique basée sur la distance de la maison aux écoles locales, en partant de l’hypothèse que cette distance peut influencer le prix d’une maison. Un autre exemple serait de transformer une variable continue, comme la superficie d’une maison, en catégories ou tranches de superficie, si cela s’avère plus pertinent pour le modèle.

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