🔧 Les Outils Nécessaires

Pour commencer, assurez-vous d’avoir les bibliothèques Python nécessaires. Voici ce dont vous avez besoin :

• NumPy
• Pandas
• Scikit-Learn

📊 Création d’un Dataset Exemple

Créez un dataset exemple pour illustrer le processus d’ingénierie de fonctions :

Un exemple de dataset pourrait inclure des colonnes comme l’âge, le revenu, le genre et la ville.

🔄 Utilisation de Pipeline et ColumnTransformer

Utilisez les objets `Pipeline` et `ColumnTransformer` de Scikit-Learn pour effectuer une ingénierie de fonctions avancée :

Ces outils vous permettent de traiter des features de différents types de manière efficace.

🎯 Avantages de la Méthode

L’utilisation de pipelines et de ColumnTransformer simplifie le processus d’ingénierie de fonctions et améliore la cohérence des données.

Cela permet également d’ajouter des éléments interactifs et de personnaliser le traitement des données selon vos besoins.