La Réduction de Dimensionnalité en Machine Learning

Les algorithmes d’IA sont largement utilisés pour analyser et traiter des données complexes, en leur permettant de découvrir des tendances et des informations utiles. Cependant, lorsque les données deviennent trop complexes, ces algorithmes peuvent ne pas fonctionner correctement. C’est là que la réduction de dimensionnalité entre en jeu.

La réduction de dimensionnalité est une technique utilisée pour simplifier les données complexes avant qu‘elles ne soient traitées par l‘apprentissage automatique. Il s’agit du processus consistant à mapper les variables ou les caractéristiques présentes dans un jeu de données à un espace à plus faible dimension.

Dans un jeu de données volumineux, il peut y avoir une corrélation entre certaines variables qui peuvent être supprimées sans compromettre la précision et la qualité des résultats obtenus par l‘apprentissage automatique. La réduction de dimensionnalité permet aux algorithmes d’IA d’effectuer plus rapidement leurs calculs et d’obtenir des résultats plus précis.

Il existe différents types de techniques utilisés pour effectuer la réduction de dimensionnalité, notamment : l’analyse factorielle, la remise à l’ordre, le clustering hiérarchique, etc., chacune ayant ses propres avantages et inconvénients en termes d‘efficacité et de temps nécessaire pour obtenir un résultat satisfaisant. Par exemple, l‘analyse factorielle est généralement plus efficace mais prend également plus longtemps que certaines autres méthodes comme le clustering hiérarchique où une approche itérative est utilisée pour regrouper les caractères similaires entre eux afin qu‘ils puissent être traités comme un seul objet.

En outre, la réduction de dimensionnalité rend généralement les données plus faciles à visualiser car elle permet aux scientifiques informaticiens d’utiliser des techniques telles que le mapping multi–dimensionnel ou l’analyse factorielle afin d’illustrer visuellement comment chaque objet se rapporte aux autres objets du jeu de données ou comment chaque variable se rapporte aux autres variables du jeu de donnée.

Cette technique est essentielle car elle permet aux machines apprenantes d’analyser efficacement les grandes quantités de données sur lesquelles elles travaillent afin qu‘elles puissent produire des résultats pertinents tels que classifications corrects ou estimations pratiques sans compromettre la qualité ni la prise en compte des informations contenues dans cette masse importante de donnée complexe.

3 exemples de techniques de réduction de dimensionnalité

1. Analyse en Composantes Principales (ACP/PCA):

   L’ACP est une technique de réduction de dimensionnalité très populaire qui se base sur une transformation linéaire des variables pour trouver un sous-ensemble d’axes qui représente le mieux les données. L‘ACP est basée sur un modèle de covariance qui cherche les directions (les composantes principales) dans lesquelles les données ont le plus de variance. Les données sont transformées en une matrice dont chaque ligne représente une variable et chaque colonne représente une observation. Les composantes principales sont obtenues par la recherche des vecteurs qui maximisent la variance totale des données. La réduction de dimensionnalité se produit en conservant seulement les composantes principales avec la plus grande variance et en éliminant celles avec une plus faible variance. Les variables restantes peuvent alors être utilisées pour résumer le jeu de données d‘origine.
   Pour mettre en oeuvre l’ACP, vous pouvez utiliser la librairie scikit-learn: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html

2. Analyse Factorielle des Correspondances (AFC):

   L’AFC est une technique de réduction de dimensionnalité similaire à l’ACP, mais elle ajoute une certaine flexibilité en permettant aux variables d’avoir un poids différent et elle est plus adaptée aux données catégorielles que numériques. Elle fonctionne en identifiant les variables qui ont le plus grand impact sur la variabilité des données et en les utilisant pour créer un nouvel espace à plus faible dimensionnalité qui permet de conserver une partie de l‘information contenue dans les données d‘origine. Les variables sont alors classées en fonction de leur importance relative. Cela permet aux utilisateurs d‘identifier et d‘analyser plus facilement les relations entre les variables, ce qui peut être utile pour prendre des décisions importantes.
   Vous pouvez utiliser la librairie scikit-learn pour mettre en oeuvre l’AFC: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.FactorAnalysis.html

3. Analyse Canonique Discriminante (ACD):

   L’ACD est une technique de réduction de dimensionnalité couramment utilisée pour identifier et comparer les groupes et classer les observations, à partir des données multivariées ou catégorielles non supervisés ou supervisés. L’ACD est utilisée pour extraire une sous–structure des données, en réduisant le nombre de variables d‘entrée tout en conservant la variabilité et l‘information dans les données. L‘objectif principal de l‘ACD est de créer un certain nombre de composantes principales qui sont corrélées entre elles et qui représentent la majorité de la variance des données. Ces composantes peuvent ensuite être utilisées pour étudier les relations entre les variables, classer les observations et comparer les groupes.

   Vous pouvez mettre en oeuvre cette technique avec la librairie scikit-learn: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.discriminant_analysis .LinearDiscriminantAnalysis.html