Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn : nettoyage et préparation des données

L'analyse exploratoire des données (EDA) est une étape cruciale dans le processus de Machine Learning et de Deep Learning. Avant d'alimenter un modèle en données, il est essentiel de comprendre, de nettoyer et de préparer ces données pour garantir une formation et des prédictions efficaces. Dans ce chapitre, nous expliquerons comment effectuer une EDA à l'aide des bibliothèques Matplotlib et Seaborn en Python, en nous concentrant sur le nettoyage et la préparation des données.

Nettoyage des données

Le nettoyage des données est le processus de détection et de correction (ou de suppression) des erreurs et des incohérences dans les données afin d'améliorer la qualité des données. Cela inclut la gestion des valeurs manquantes, la suppression des doublons, la correction des erreurs de format et la gestion des valeurs aberrantes.

Valeurs manquantes

Les valeurs manquantes sont courantes dans les ensembles de données réels et peuvent être dues à des erreurs de saisie de données, à des échecs de collecte ou à d'autres incohérences. La gestion des valeurs manquantes est essentielle car elles peuvent conduire à une analyse inexacte ou à des erreurs dans la formation du modèle.

Avec les pandas, nous pouvons utiliser des méthodes comme isnull() ou notnull() pour détecter les valeurs manquantes. Pour les gérer, nous pouvons choisir de supprimer les lignes ou colonnes avec des valeurs manquantes en utilisant dropna() ou d'imputer les valeurs manquantes avec des méthodes comme fillna(), qui peut remplir avec une constante, la moyenne, la médiane ou le mode des données.

Supprimer les doublons

Des doublons peuvent se produire en raison d'erreurs dans la collecte de données ou dans l'intégration de plusieurs sources de données. Nous pouvons utiliser la méthode pandas drop_duplicates() pour supprimer les entrées en double et garantir l'unicité des données.

Correction du format

Les erreurs de format peuvent inclure des variables catégorielles avec des catégories mal écrites ou des dates dans des formats incohérents. Nous utilisons des méthodes comme replace() pour corriger les fautes de frappe ou to_datetime() pour normaliser les formats de date.

Traitement des valeurs aberrantes

Les valeurs aberrantes sont des valeurs qui s'écartent considérablement du reste des données et peuvent indiquer des variations extrêmes ou des erreurs de mesure. Ils peuvent être identifiés grâce à des techniques telles que les boxplots, les histogrammes ou à l’aide de mesures telles que le score Z. Une fois identifiées, les valeurs aberrantes peuvent être supprimées ou corrigées selon les besoins dans l'analyse.

Préparation des données

Après le nettoyage, la préparation des données consiste à les transformer dans un format adapté à l'analyse ou à la modélisation. Cela inclut la normalisation, la standardisation, le codage des variables catégorielles et la sélection des fonctionnalités.

Normalisation et standardisation

La normalisation et la standardisation sont des techniques permettant de mettre à l'échelle les données numériques. La normalisation ajuste les données pour qu'elles soient sur une échelle comprise entre 0 et 1, tandis que la standardisation transforme les données pour avoir une moyenne de 0 et un écart type de 1. Ceci est important pour les algorithmes sensibles à l'échelle des données, tels que K -Moyens ou SVM .

Codage des variables catégorielles

Les modèles de Machine Learning nécessitent généralement que les données d'entrée soient numériques. Par conséquent, les variables catégorielles doivent être codées avant d’être utilisées dans la formation. Nous pouvons utiliser des techniques telles que One-Hot Encoding ou Label Encoding pour transformer des variables catégorielles en variables numériques.

Sélection des fonctionnalités

La sélection des fonctionnalités est le processus d'identification des variables les plus importantes pour le modèle. Des techniques telles que l'analyse de corrélation, des tests statistiques et des méthodes telles que l'importance des caractéristiques dans les modèles arborescents peuvent être utilisées pour sélectionner les caractéristiques les plus pertinentes.

Visualisation des données avec Matplotlib et Seaborn

La visualisation fait partie intégrante de l'EDA, car elle vous permet de mieux comprendre les données et d'identifier des modèles ou des problèmes. Matplotlib et Seaborn sont deux puissantes bibliothèques de visualisation de données en Python.

Matplotlib

Matplotlib est une bibliothèque de traçage 2D qui vous permet de créer des figures statiques, animées et interactives en Python. C'est un outil polyvalent qui peut être utilisé pour créer une grande variété de graphiques et de tracés.

Par exemple, pour créer un histogramme des données, nous pouvons utiliser :

```python importer matplotlib.pyplot en tant que plt plt.hist(données['fonctionnalité'], bacs=50) plt.title('Histogramme des fonctionnalités') plt.xlabel('Valeur') plt.ylabel('Fréquence') plt.show() ```

Né de mer

Seaborn est une bibliothèque de visualisation de données basée sur Matplotlib qui offre une interface de haut niveau pour dessiner des graphiques statistiques attrayants. Seaborn est livré avec une variété de types et de styles de graphiques prédéfinis, ce qui facilite la création de visualisations complexes avec moins de code.

Un exemple de boxplot avec Seaborn serait :

```python importer Seaborn en tant que SNS sns.boxplot(x='catégorie', y='valeur', data=data) plt.title('Boxplot de Catégorie par Valeur') plt.show() ```

Conclusion

EDA est une étape fondamentale dans le processus de développement de modèles de Machine Learning et de Deep Learning. Le nettoyage et la préparation des données garantissent que le modèle est formé de manière efficace et efficiente. Matplotlib et Seaborn sont des outils puissants qui facilitent la visualisation des données, vous permettant d'identifier des modèles, des valeurs aberrantes et de comprendre la distribution des données. Avec des données bien préparées et une solide compréhension de l'ensemble de données, nous pouvons créer des modèles plus précis et plus fiables.