Nominales: Un tipo de variable categórica esencial para feature engineering

Introducción

Las variables nominales son una parte integral del conjunto de variables categóricas que se utilizan en la ingeniería de características. Estas variables representan categorías sin orden inherente, lo que significa que no pueden ser clasificadas en un orden lógico. En el contexto del machine learning y el análisis de datos, comprender las variables nominales es crucial para mejorar significativamente el rendimiento y la interpretación de modelos. Este artículo explora la naturaleza única de estas variables y ofrece una guía práctica sobre cómo manejarlas en tu flujo de trabajo.

Explicación principal con ejemplos

Las variables nominales son útiles cuando queremos categorizar datos sin orden lógico, como el color de los vehículos (rojo, azul, verde) o la ciudad donde una persona vive (Madrid, Barcelona, Valencia). En Python, puedes representar estas variables en un DataFrame usando Pandas:

import pandas as pd

# Ejemplo de datos con variables nominales
datos = {
    'color': ['rojo', 'azul', 'verde'],
    'ciudad': ['Madrid', 'Barcelona', 'Valencia']
}
df_nominales = pd.DataFrame(datos)
print(df_nominales)

Codificación de variables nominales

La mayoría de los algoritmos de machine learning no pueden trabajar directamente con datos categóricos. Por lo tanto, es necesario convertir estas variables en una forma numérica que el modelo pueda entender. La codificación más común para variables nominales es la codificación label:

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# Crear un objeto LabelEncoder
le_color = LabelEncoder()
le_ciudad = LabelEncoder()

# Aplicar la codificación a las columnas de interés
df_nominales['color_num'] = le_color.fit_transform(df_nominales['color'])
df_nominales['ciudad_num'] = le_ciudad.fit_transform(df_nominales['ciudad'])

print(df_nominales)

Esta codificación asigna un número a cada categoría, lo que puede llevar a interpretaciones erróneas en algunos casos. Por ejemplo, si el modelo interpreta 0 como "rojo" y 1 como "azul", puede asumir una relación ordinal que no existe.

Errores típicos / trampas

Cuando se trabaja con variables nominales, es fácil caer en algunas trampas comunes:

1. Crear relaciones ordinales no existentes

Como mencionamos anteriormente, el modelo puede interpretar la codificación numérica como una relación ordinal. Por ejemplo, si tienes categorías de color "rojo", "verde" y "azul", un modelo podría asumir que "rojo" es menor que "verde".

2. Ignorar cardinalidad alta

Variables nominales con muchas categorías (high-cardinality) pueden introducir un gran número de características en el modelo, lo cual puede complicarlo y aumentar el overfitting.

3. No considerar la relación entre las variables categóricas

Las relaciones entre diferentes variables categóricas pueden ser cruciales para predecir la variable objetivo. Ignorar estas relaciones puede llevar a una pérdida de información valiosa.

Checklist accionable

Para manejar eficazmente las variables nominales en tu proyecto, sigue estos pasos:

1. Identifica y categoriza: Asegúrate de que todas tus variables categóricas se clasifiquen correctamente como nominales.
2. Explora la cardinalidad: Evalúa cuántas categorías tiene cada variable nominal. Si hay muchas, considera reducirlas o usar técnicas de agrupamiento.
3. Codifica las variables: Utiliza la codificación label para transformar tus datos categóricos en numéricos.
4. Evita interpretaciones erróneas: Asegúrate de que el modelo no interprete automáticamente una relación ordinal en tu codificación numérica.
5. Analiza relaciones entre variables: Explora las posibles interacciones y relaciones entre diferentes variables nominales.

Siguientes pasos

Ahora que has aprendido sobre las variables nominales, sigue estos pasos para mejorar aún más tus habilidades en feature engineering:

• Practica con nuevos conjuntos de datos: Aplica lo que has aprendido a diferentes conjuntos de datos para mejorar tu entendimiento.
• Explora otras técnicas: Aprende sobre la codificación One-Hot y Target Encoding, y decide cuándo es más adecuado usar cada una.
• Utiliza modelos especializados: Considera el uso de algoritmos que manejen variables categóricas de manera nativa, como CatBoost o LightGBM.

Siguiendo estos pasos, podrás mejorar significativamente tu capacidad para transformar datos brutos en información útil y valiosa para tus modelos de machine learning.