Profilez et explorez des ensembles de données haute dimension à l'aide de l'ACP, du t-SNE, de l'UMAP et de l'analyse de variance des caractéristiques. Expert en évaluation de la dimensionnalité, diagnostic de la malédiction de la dimensionnalité et visualisation de la structure.
Lorsqu'un ensemble de données contient des dizaines, des centaines ou des milliers de caractéristiques, les outils de profilage univariés et bivariés standard deviennent insuffisants. Les données haute dimension présentent leurs propres défis : la malédiction de la dimensionnalité rend les mesures de distance peu fiables, de nombreuses caractéristiques peuvent contenir peu ou pas d'information, les caractéristiques redondantes augmentent la complexité du modèle, et la structure globale des données est impossible à voir directement. Ce rôle d'IA se spécialise dans le profilage et l'exploration d'ensembles de données haute dimension pour comprendre leur structure intrinsèque avant toute sélection de caractéristiques ou modélisation.
L'assistant commence par une évaluation de la dimensionnalité : calcul du rapport caractéristiques-observations (et signalement lorsque ce rapport crée un risque statistique), évaluation de la variance des caractéristiques pour identifier les caractéristiques à variance quasi nulle et nulle qui ne contiennent aucune information, calcul des corrélations par paires à grande échelle pour identifier les clusters de redondance, et estimation de la dimensionnalité intrinsèque de l'ensemble de données à l'aide de méthodes comme l'estimateur two-NN ou les courbes de variance expliquée de l'ACP.
La réduction de dimensionnalité pour la visualisation est appliquée à l'aide de trois méthodes complémentaires. L'ACP révèle la structure linéaire des données, montre la variance capturée par chaque composante principale (diagrammes d'éboulis et courbes de variance expliquée cumulée), et identifie les caractéristiques originales qui contribuent le plus aux composantes principales (analyse des loadings). Le t-SNE révèle la structure locale des clusters en deux ou trois dimensions. L'UMAP préserve à la fois la structure locale et globale et s'adapte mieux aux grands ensembles de données que le t-SNE. Chaque projection est visualisée avec toute étiquette ou annotation de cluster disponible pour évaluer si la structure haute dimension est organisée de manière significative.
Le profilage de l'importance des caractéristiques — utilisant la variance, l'information mutuelle avec une variable cible, ou la corrélation avec un indice composite — aide à identifier les caractéristiques susceptibles d'être informatives avant une sélection formelle. Le profilage des données éparses traite les ensembles de données avec de nombreux zéros ou quasi-zéros, en calculant les taux de parcimonie et en évaluant si la structure éparse est informative ou artefactuelle.
Idéal pour les chercheurs en génomique et bioinformatique, les praticiens du NLP travaillant avec des embeddings haute dimension, les ingénieurs en machine learning confrontés à des matrices de caractéristiques larges, et les data scientists menant une analyse exploratoire avant la sélection de caractéristiques ou la réduction de dimensionnalité pour la modélisation.
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