Eliminación de registros

Introducción

En la ingeniería de características, una decisión tan fundamental como simple como eliminar registros con valores faltantes puede tener un impacto significativo en el rendimiento y la interpretabilidad de tus modelos de machine learning. Este proceso, conocido como "eliminación de registros", implica decidir qué hacer cuando se encuentra un valor nulo o indefinido en los datos brutos. En este artículo, exploraremos las razones por las que esta estrategia es una opción válida y útil, mostraremos ejemplos prácticos y discutiremos errores comunes para evitar. Además, proporcionaremos un checklist accionable para guiar a cualquier profesional de la ciencia de datos en la toma de decisiones informadas.

Explicación principal con ejemplos

La eliminación de registros es una estrategia simple pero efectiva para manejar valores faltantes en los datos. Sin embargo, antes de tomar esta decisión, es crucial entender el impacto que puede tener sobre tu modelo y tus datos.

Ejemplo práctico

Supongamos que estamos trabajando con un conjunto de datos que contiene información sobre propiedades inmobiliarias para predecir sus precios. Algunas casas pueden no tener información completa acerca de su tamaño total, ya sea porque la medida fue estimada o simplemente no se registró.

import pandas as pd

# Ejemplo de un DataFrame con datos faltantes
data = {
    'id': [1, 2, 3, 4],
    'price': [500000, None, 600000, 700000],
    'square_feet': [None, 1800, 2000, 2200]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

| id | price | square_feet | |-----:|-----------:|------------:| | 1 | 500000 | NaN | | 2 | NaN | 1800.0 | | 3 | 600000 | 2000.0 | | 4 | 700000 | 2200.0 |

En este ejemplo, podríamos decidir eliminar las filas donde tanto price como square_feet estén faltantes. Sin embargo, es importante recordar que esta decisión puede reducir significativamente el tamaño de nuestro conjunto de datos y posiblemente afectar la representatividad del mismo.

Ventajas

• Simplicidad: Es una opción rápida y directa para manejar valores faltantes.
• Reducir ruido: Elimina registros que podrían contener datos inconsistentes o incoherentes.

Desventajas

• Reducción de los datos: Puede reducir significativamente el tamaño del conjunto de datos, lo cual puede afectar la capacidad de tu modelo para aprender patrones.
• Riesgo de sesgo: Si los registros con valores faltantes son seleccionados por un factor no aleatorio, puedes introducir sesgos en tus modelos.

Errores típicos / trampas

Trampa 1: Eliminar datos sin pensar

Eliminar demasiados datos puede llevar a una pérdida significativa de información valiosa. Si los datos faltantes son solo un porcentaje pequeño del conjunto total, podría ser más efectivo usar otras técnicas como imputación.

Trampa 2: Ignorar la naturaleza de los datos

Es importante analizar cuál es el origen de los valores faltantes antes de decidir eliminarlos. Por ejemplo, si los datos faltantes son resultado de medidas erradas o no registradas por un motivo específico, simplemente eliminar esos registros puede ocultar información valiosa.

Trampa 3: Ignorar el contexto del modelo

La decisión sobre qué hacer con los valores faltantes debe basarse en la naturaleza del problema y las características del modelo. Por ejemplo, si estás trabajando con un modelo lineal, la escala de los datos es crucial; eliminar registros sin considerar esto puede afectar negativamente el rendimiento del modelo.

Checklist accionable

1. Analiza primero: Evalúa la cantidad y distribución de valores faltantes en tu conjunto de datos.
2. Determina la naturaleza de los datos faltantes: Usar técnicas como "missing completely at random (MCAR)", "missing at random (MAR)" o "not missing at random (NMAR)" puede ayudarte a tomar decisiones informadas.
3. Considere el contexto del modelo: Evalúa cómo afectará la eliminación de registros en tu conjunto de datos al rendimiento y la interpretabilidad del modelo.
4. Realiza pruebas comparativas: Experimenta con diferentes métodos para decidir cuál es mejor para tu caso específico.
5. Documenta tus decisiones: Mantén un registro claro de las decisiones que tomas durante el proceso de feature engineering.

Cierre

La eliminación de registros es una herramienta valiosa en la ingeniería de características, pero como cualquier otra técnica, requiere un uso cuidadoso y pensado. Al seguir los consejos proporcionados en este artículo, podrás tomar decisiones informadas sobre qué hacer con los valores faltantes en tus datos.

Siguientes pasos

• Explorar más técnicas de imputación: Aprende a usar métodos como la imputación simple, basada en modelo o K-nn.
• Refinar tu análisis exploratorio: Investiga más sobre el análisis del conjunto de datos para entender mejor los patrones y relaciones entre variables.
• Practica con diferentes conjuntos de datos: Asegúrate de que tus habilidades se aplican a una variedad de situaciones.

¡Esperamos que este artículo te haya proporcionado una visión valiosa sobre la eliminación de registros en el feature engineering. ¡Está listo para seguir perfeccionando tu proceso de modelado!