Guide EDA-ML — Exploration des données pour le Machine Learning

Guide structuré et complet pour réaliser une Exploration des Données (EDA) dans un projet de Machine Learning, avec des étapes détaillées et des exemples de code Python.

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Contenu

Le guide EDA_guide.md couvre 10 étapes essentielles :

Étape	Description
1. Comprendre le problème	Objectif métier, variables clés, contraintes, hypothèses
2. Chargement & exploration	df.head(), df.shape, df.info(), cardinalité
3. Qualité des données	Valeurs manquantes, doublons, types, outliers
4. Analyse univariée	Statistiques descriptives, distributions numériques et catégorielles
5. Analyse bivariée & multivariée	Corrélations, scatter plots, heatmaps, VIF, PCA
6. Feature engineering	Nouvelles variables, encodage, transformations (log, Box-Cox)
7. Détection des anomalies	Boxplots, Z-score, IQR, Isolation Forest, DBSCAN, LOF
8. Gestion des valeurs manquantes	Imputation simple (médiane, mode) et avancée (KNN, EM)
9. Validation & sauvegarde	Récapitulatif des transformations, vérifications finales
10. Synthèse & prochaines étapes	Découvertes, points de vigilance, sélection de modèles

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Utilisation

Ce guide est conçu comme une checklist de référence à suivre au début de tout projet ML.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Étape 2 — Exploration initiale
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.shape)
print(df.info())
print(df.describe())

# Étape 3 — Valeurs manquantes
print(df.isnull().sum())
sns.heatmap(df.isnull(), cbar=False)

# Étape 5 — Corrélations
sns.heatmap(df.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')

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Structure du repo

EDA-ML-Process/
├── EDA_guide.md    # Guide complet EDA en 10 étapes
└── README.md

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Stack technique

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Auteur

Emmanuel KOURAOGO GitHub · Email