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La acción `binning` del conjunto de acciones `dataPreprocess` realiza una discretización no supervisada de variables. Este proceso, también conocido como agrupamiento, consiste en convertir variables continuas en un número finito de intervalos o 'bins'. Es una técnica fundamental en la preparación de datos para mejorar la robustez de los modelos, manejar valores atípicos y adaptar los datos a algoritmos que requieren entradas categóricas.
L'action `dataPreprocess.binning` est un outil fondamental en préparation de données (Data Preprocessing) pour le Machine Learning. Elle permet de réaliser une discrétisation non supervisée, c'est-à-dire de transformer des variables continues en variables catégorielles (ou 'bins'). Cette technique est essentielle pour simplifier les modèles, gérer les non-linéarités et améliorer la robustesse des algorithmes face aux valeurs aberrantes (outliers).
L'action `catTrans` du set `dataPreprocess` est un outil fondamental en préparation de données (feature engineering). Elle permet de transformer des variables catégorielles en représentations numériques, ce qui est indispensable pour la plupart des algorithmes de machine learning. Cette action offre plusieurs stratégies, allant du simple regroupement de modalités rares (non supervisé) à des techniques d'encodage supervisées sophistiquées comme le 'Weight of Evidence' (WOE) ou le regroupement par arbre de décision, qui utilisent une variable cible pour créer des groupes optimaux.