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Guides pratiques

Du plus récent au plus ancien · dernier article le 16 décembre 2025

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Encodage de Variables Catégorielles : Du Texte aux Nombres pour le Machine Learning

Les algorithmes de Machine Learning ne comprennent que les nombres. Comment transformer des catégories textuelles (« Jeune », « Adulte », « Mature ») en valeurs numériques exploitables ? Ce guide pratique détaille trois techniques d'encodage essentielles : le mapping binaire simple (OUI/NON → 0/1), l'encodage ordinal pour les progressions logiques, et l'encodage binaire pour les variables nominales à haute cardinalité. Basé sur un dataset réel de 42 588 arbres parisiens, ce tutoriel illustre les pièges à éviter (hiérarchies artificielles, double encodage) et fournit des analogies concrètes (interrupteurs, niveaux scolaires, codes-barres) pour comprendre le « pourquoi » derrière chaque méthode. Un incontournable pour maîtriser le preprocessing des données catégorielles avant l'entraînement de modèles ML.

10 min de lecture⚜Guides pratiques

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