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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.
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).
The `binning` action in the `dataPreprocess` action set is a powerful tool for unsupervised variable discretization. It groups continuous numerical variables into a smaller number of 'bins'. This is a common data preparation step for many machine learning algorithms, as it can help manage outliers, reduce noise, and handle non-linear relationships. The action supports several methods for creating bins, such as equal-width (bucket), equal-frequency (quantile), or user-defined cutpoints.