Featuretools : Qu’est-ce que c’est ? À quoi ça sert en Machine Learning ?

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Featuretools est une bibliothèque Python open source créée par Alteryx afin d’automatiser l’ingénierie de fonctionnalités dans le Machine Learning. Découvrez tout ce qu’il faut savoir : présentation, fonctionnement, avantages, cas d’usage…

Dans le domaine du Machine Learning, l’ingénierie des fonctionnalités ou des caractéristiques est une pratique incontournable. La qualité et la pertinence des fonctionnalités extraites à partir des données peuvent faire toute la différence entre un modèle pertinent et un modèle inefficace.

Cependant, ce processus est souvent très laborieux. Il nécessite une expertise approfondie et des efforts considérables.

Afin de remédier à ce problème, l’entreprise Alteryx a créé une solution open source innovante permettant d’automatiser le Feature Engineering.

Lancé fin 2017, cet outil permet de découvrir automatiquement des relations complexes dans les données, de générer des fonctionnalités significatives et de libérer les Data Scientists des tâches les plus fastidieuses. Son nom ? Featuretools.

À travers ce dossier, vous allez découvrir tout ce qu’il faut savoir sur cette bibliothèque Python qui révolutionne le domaine du Machine Learning. Avant toute chose, revenons sur l’importance de l’ingénierie des fonctionnalités.

L’ingénierie des fonctionnalités : un pilier de la réussite du Machine Learning

Le Feature Engineering peut être considéré comme l’art de transformer les données brutes en informations exploitables et constitue le fondement de la modélisation en apprentissage automatique.

Pour cause, la capacité des algorithmes de Machine Learning à extraire des motifs significatifs lors de la capture des relations entre les données dépend de la qualité des fonctionnalités qui leur sont présentées.

Ces fonctionnalités, ou variables, font office de caractéristiques discriminantes pour guider le modèle dans sa quête de compréhension ou de prédiction.

Si elles sont pertinentes et informatives, elles permettent au modèle de généraliser à partir des données d’entraînement tout en évitant le surajustement. Au contraire, des fonctionnalités mal conçues ou redondantes peuvent introduire du bruit et l’induire en erreur.

Et cette tâche d’ingénierie ne se limite pas à la sélection des variables pertinentes, mais implique aussi la création de nouvelles fonctionnalités dérivées souvent cruciales pour exprimer des relations complexes.

Néanmoins, à mesure que les ensembles de données deviennent plus vastes et plus complexes, la création manuelle des fonctionnalités devient rapidement une tâche herculéenne exigeant des heures de manipulation minutieuse. Le potentiel des modèles s’en trouve amoindri.

C’est dans ce contexte que l’outil Featuretools créé par Alteryx émerge comme une solution providentielle, promettant d’automatiser le processus et de libérer les experts en Machine Learning pour leur permettre de se focaliser sur des tâches plus stratégiques.

Qu’est-ce que Featuretools ?

À la croisée de l’apprentissage automatique et de la science des données, Featuretools est une bibliothèque Python open-source offrant des outils avancés d’automatisation de l’ingénierie des fonctionnalités.

Son objectif principal est de permettre la capture automatique des relations complexes entre les données, éliminant le besoin de spécifier manuellement chaque fonctionnalité.

Cette approche s’avère particulièrement bénéfique dans les situations où les relations entre les entités sont non triviales ou difficiles à appréhender manuellement.

L’utilisation de Featuretools permet d’accélérer le processus d’ingénierie des fonctionnalités via en automatisant la création de nouvelles variables, mais permet aussi la création de fonctionnalités complexes difficiles à identifier manuellement.

En exploitant les relations entre entités, il permet de générer des fonctionnalités riches en informations améliorant potentiellement la capacité du modèle à généraliser à des données non vues lors de l’entraînement.

Comment ça fonctionne ? Quels sont les composants clés ?

Le fonctionnement de Featuretools repose sur plusieurs concepts fondamentaux. Les « EntitySets » fournissent un moyen de gérer les données entité-relation de manière structurée.

Chaque EntitySet est une structure de données qui contient un ensemble d’entités (tables) et les relations entre ces entités. Ainsi, il devient possible de modéliser les données complexes où plusieurs entités sont liées les unes aux autres.

Par exemple, dans un scénario de prédiction de défauts de produits, un EntitySet pourrait contenir des entités telles que « Commandes », « Produits » et « Clients ».

Les relations entre ces entités telles que les commandes liées aux produits et les clients liés aux commandes sont définies de manière à permettre à Featuretools de comprendre la structure sous-jacente des données.

Au cœur du processus d’automatisation de Featuretools, se trouve le « Deep Feature Synthesis » (DFS) : un mécanisme permettant de créer automatiquement des fonctionnalités en combinant des informations provenant de multiples entités.

Ce processus explore les relations définies dans l’EntitySet, afin de créer des fonctionnalités plus complexes. Plutôt que de se contenter de fonctionnalités simples, DFS aide à capturer des motifs plus profonds.

Supposons par exemple qu’un EntitySet contienne des entités « Clients » et « Transactions ». Le DFS pourrait automatiquement créer une fonctionnalité représentant la somme des montants des transactions pour chaque client.

Sans aucune intervention manuelle, Featuretools est donc capable de générer des fonctionnalités significatives qui captent les relations entre les entités.

De leur côté, les Primitives sont les opérations de base pouvant être appliquées lors de la création de nouvelles fonctionnalités. Il en existe deux catégories différentes.

Les primitives d’agrégation incluent des opérations telles que la somme, la moyenne, le minimum ou le maximum. Les primitives de transformation, quant à elles, permettent des manipulations plus complexes comme la normalisation ou l’extraction de parties d’une date.

C’est l’utilisation judicieuse de ces primitives qui permet à Featuretools de générer un large éventail de fonctionnalités à partir des données existantes, sans que l’utilisateur ait à spécifier manuellement chaque opération.

Ceci simplifie considérablement le processus d’ingénierie, en rendant accessible une variété d’opérations sophistiquées sans nécessiter d’expertise approfondie.

Maintenance prédictive, marketing… un outil idéal pour plusieurs cas d’usage

Il s’agit par ailleurs d’un outil particulièrement puissant pour résoudre des problèmes spécifiques. Par exemple, pour la prédiction de défaillance d’équipements industriels, il permet d’extraire automatiquement des fonctionnalités temporelles complexes à partir des données de capteurs.

De même, dans le domaine du marketing ou du e-commerce, il peut être utilisé pour créer des fonctionnalités personnalisées basées sur le comportement passé des clients. La précision des modèles de recommandation et de segmentation s’en trouve renforcée.

L’intégration de Featuretools dans le flux de travail Machine Learning

En tant qu’outil d’apprentissage automatique, Featuretools est directement conçu pour s’intégrer harmonieusement avec d’autres bibliothèques populaires telles que Pandas et Scikit-learn.

Ceci permet de tirer parti de ses capacités d’automatisation tout en continuant à utiliser des outils familiers, notamment pour la manipulation des données ou pour la construction et l’évaluation des modèles.

Cette facilité d’intégration simplifie la transition des praticiens vers l’utilisation de Featuretools dans leurs projets, sans nécessiter une refonte complète de leur workflow actuel.

En comparaison avec les approches manuelles d’ingénierie des fonctionnalités, l’automatisation accélère considérablement le processus et réduit les potentielles erreurs humaines.

Conclusion : Featuretools, un véritable allié pour les Data Scientists

En automatisant les différentes étapes de l’ingénierie de fonctionnalités, Featuretools permet de gagner un temps précieux et d’accroître les performances des modèles de Machine Learning.

Après seulement quelques années, cette bibliothèque Python s’est imposée comme l’une des solutions open source incontournables pour les professionnels de l’apprentissage automatique.

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Vous savez tout sur Featuretools. Pour plus d’informations sur le même sujet, consultez notre dossier sur le Machine Learning et notre article consacré à l’ingénierie de caractéristiques !

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