Dans ce tutoriel francais de machine learning avec python, je vous présente le module Impute de Sklearn (scikit-learn). Ce module permet de nettoyer votre dataset des valeurs manquantes qui le composes. Pour ça, différents transformer sont disponibles :
- SimpleImputer : qui remplace toute valeur manquante par une statistique ou une constante donnée
- KNNImputer : Nouvelle fonctionnalité qui remplace les valeurs manquantes d'un échantillon par les valeurs de ses plus proches voisin
- MissingIndicator, qui nous indique la présence ou non de valeur manquantes dans une variable. Ce dernier peut sembler inutile, mais il peut dans certains cas booster la performance de votre modèle de machine learning. En effet, le manque d'information représente parfois une information lui-même...
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► Qui suis-je ?
Je m’appelle Guillaume Saint-Cirgue et je suis Data Scientist au Royaume Uni. Après avoir suivi un parcours classique maths sup maths spé et avoir intégré une bonne école d’ingénieur, je me suis tourné vers l’intelligence artificielle de ma propre initiative et j’ai commencé à apprendre tout seul le machine learning et le deep learning en suivant des formations payantes, en lisant des articles scientifiques, en suivant les cours du MIT et de Stanford et en passant des week end entier à développer mes propres codes.
Aujourd’hui, je veux vous offrir ce que j’ai appris gratuitement car le monde a urgemment besoin de se former en Intelligence Artificielle.
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