La sélection de variables: un levier pour la robustesse des modèles

Qu'est ce que la sélection de variable (ou feature selection)?

La feature selection (sélection de variables) constitue une étape cruciale du feature engineering puisqu'elle agit comme un véritable mécanisme de filtrage.

Dans un jeu de données, toutes les variables ne contribuent pas de manière égale à la prédiction. En effet, certaines variables sont redondantes, d’autres peu informatives et parfois même nuisibles. En les éliminant, on réduit la complexité du modèle, ce qui se traduit par un entraînement plus rapide, une consommation de ressources moindre et une meilleure capacité de généralisation.

Se concentrer sur les caractéristiques les plus pertinentes permet non seulement d’améliorer la performance du modèle, mais aussi de renforcer son interprétabilité. En pratique, un excès de variables peut introduire du bruit, favoriser le sur-apprentissage (overfitting) et rendre les résultats difficiles à expliquer. La sélection judicieuse des features agit donc comme un filtre intelligent car elle met en avant les signaux utiles, minimise les distractions et garantit des modèles plus robustes, plus efficaces et plus compréhensibles.

Au-delà de l’aspect technique, la feature selection joue également un rôle stratégique. En effet, elle aide le data scientist à mieux comprendre la structure des données et à identifier les variables réellement porteuses d’information. C’est une étape qui rapproche la modélisation de la logique métier en donnant du sens aux résultats et en facilitant leur communication auprès d’un public non technique.

Techniques derrière la feature selection

Méthode de la variance

La méthode de la variance consiste à éliminer les variables dont la variance est trop faible, c’est-à-dire celles qui ne présentent quasiment aucune variation entre les observations.

Une variable avec une variance proche de zéro apporte très peu d’information au modèle, car elle reste presque constante et ne contribue pas à différencier les classes ou à expliquer la cible.

Par exemple, si dans un dataset toutes les valeurs d’une colonne sont identiques (ou presque), cette colonne n’a aucun pouvoir prédictif. En pratique, on fixe un seuil de variance (par exemple 0.01) et on supprime toutes les variables en dessous de ce seuil. Cette approche est rapide, intuitive et permet de réduire le bruit dès le début du processus de sélection. Cependant, cette technique ne tient pas compte des relations entre variables et la cible.

Méthodes par filtre (Filter Methods)

Les méthodes par filtre constituent la famille la plus simple et la plus intuitive de techniques de sélection de variables. Elles reposent sur des critères statistiques indépendants du modèle. En effet, au lieu d’entraîner un algorithme d’apprentissage pour tester l’impact de chaque variable, elles évaluent directement la pertinence des features en fonction de leur relation avec la variable cible.

Concrètement, chaque variable est analysée individuellement :

• Pour les variables numériques, on utilise souvent le coefficient de corrélation de Pearson (linéaire) ou de Spearman (monotone) afin de mesurer la force et la direction de la relation avec la cible.
• Pour les variables catégorielles, des tests statistiques comme le chi² ou l’ANOVA permettent d’évaluer si une variable a un pouvoir discriminant significatif.

L’avantage majeur de ces méthodes est leur rapidité et simplicité car elles ne nécessitent pas d’entraîner un modèle complexe et peuvent être appliquées dès la phase exploratoire. Elles sont donc idéales comme première étape de tri afin de réduire le nombre de variables avant de passer à des techniques plus sophistiquées.

Cependant, la limite des méthodes par filtre est importante. En effet, elles ne tiennent pas compte des interactions entre variables. Une feature peut sembler peu informative seule, mais devenir cruciale lorsqu’elle est combinée avec une autre. C’est pourquoi les méthodes par filtre sont souvent utilisées en complément d’approches plus avancées.

Méthodes par wrapper (Wrapper Methods)

Les méthodes par wrapper testent directement l’impact des variables sur la performance du modèle. Elles construisent et évaluent plusieurs modèles en ajoutant ou retirant des variables, puis sélectionnent celles qui maximisent la précision.

La technique la plus connue est le Recursive Feature Elimination (RFE) qui élimine progressivement les variables les moins utiles.

Bien que ces méthodes soient plus coûteuses en temps de calcul, elles offrent une sélection plus fine car elles tiennent compte des interactions entre variables.

Méthodes intégrées (Embedded Methods)

Les méthodes intégrées exploitent les mécanismes internes des algorithmes pour sélectionner les variables. Par exemple, la régression Lasso (L1 regularization) pénalise les coefficients des variables peu pertinentes jusqu’à les réduire à zéro, ce qui équivaut à une sélection automatique. Les arbres de décision et les forêts aléatoires fournissent également une mesure d’importance des variables. Ces méthodes sont efficaces car elles combinent l'apprentissage et la sélection en une seule étape tout en restant adaptées à des datasets de grande taille.

Sélection basée sur l’importance des features (Feature Importance)

Certains modèles comme les Random Forests ou XGBoost calculent directement l’importance relative de chaque variable en fonction de sa contribution aux prédictions.

L'approche basée sur Feature Importance est intuitive et permet de visualiser rapidement quelles variables dominent le modèle. Elle est particulièrement utile pour interpréter les résultats et communiquer avec un public non technique. Toutefois, elle dépend du modèle choisi et peut varier selon l’algorithme utilisé.

Méthodes hybrides

Les méthodes hybrides combinent plusieurs approches pour tirer parti de leurs avantages respectifs. Par exemple, on peut commencer par un filtre statistique pour éliminer les variables manifestement inutiles, puis appliquer un wrapper ou une méthode intégrée pour affiner la sélection. Cette stratégie permet de réduire le coût computationnel tout en garantissant une sélection robuste et pertinente.