Data Reduction: What is it?
Data Reduction : Qu'est ce que c'est ?
Although it seems intuitive to imagine that a very large amount of data improves the performance of a model, it may be that too much data can make analysis more complicated. It can therefore sometimes be worthwhile to reduce the quantity or size of data, in order to improve storage capacities and reduce analysis costs, without losing performance (or, in some cases, even gaining it). There are a number of data reduction techniques, for example, we can choose a certain number of variables that we prefer to keep and drop others. The choice of relevant variables can be made by analysis of the variable's p-value, or by decision tree techniques which give us an estimate of the importance of the various descriptors.
Bien qu’il paraisse intuitif d’imaginer qu’une très grande quantité de données améliore la performance d’un modèle, il se peut qu’une masse de données trop importante puisse rendre l’analyse plus compliquée. Il peut donc parfois être intéressant de réduire la quantité ou la dimension des données, de manière à améliorer les capacités de stockage et réduire les coûts de l’analyse, sans pour autant perdre en performance (voire dans certains cas en gagner). Il existe plusieurs techniques de réduction de données, nous pouvons par exemple choisir un certain nombre de variables que nous préférons garder et en laisser tomber d’autres. Le choix des variables pertinentes peut se faire par l’analyse de la p-valeur de la variable, ou par des techniques d’arbres de décisions qui nous donne une estimation de l’importance des différents descripteurs.