Cardinalidad alta: ¿Qué es y cómo abordarla en tu feature engineering?

Introducción

En el mundo de la ingeniería de características, una de las cuestiones más importantes a considerar es la cardinalidad de las variables categóricas. La cardinalidad se refiere al número total de valores distintos que puede tomar una variable. Cuando hablamos de "cardinalidad alta," nos referimos a variables con una gran cantidad de valores únicos. Este problema es especialmente relevante en el contexto del feature engineering, ya que puede desafiar directamente la capacidad de un modelo para aprender y generalizar.

Explicación principal

Las variables categóricas con cardinalidad alta pueden ser desafiantes porque:

1. Espacio de características elevado: Cada valor único se transforma en una nueva característica, lo que puede aumentar exponencialmente el espacio de características del modelo.
2. Falta de generalización: Si la variable tiene demasiados valores únicos no comunes o insuficientemente representados, el modelo puede sobreajustarse a estos casos específicos y fallo al enfrentarse a nuevos datos.

Para ilustrar esto, consideremos un ejemplo con una base de datos de clientes donde la variable "ciudad" podría tener miles de valores únicos, cada uno correspondiendo a diferentes ciudades del mundo. Este escenario es común en datos de usuarios o transacciones, donde se registran detalles específicos.

import pandas as pd

# Ejemplo de DataFrame con una variable categórica de alta cardinalidad
df = pd.DataFrame({
    'ciudad': ['Ciudad A', 'Ciudad B', 'Ciudad C', 'Ciudad D', 'Ciudad E'] * 100,
    'edad': [25, 30, 40, 28, 35] * 100
})

# Mostrar las primeras filas del DataFrame
print(df.head())

En este ejemplo, "ciudad" tiene una cardinalidad alta con varias ciudades únicas.

Errores típicos / trampas

La gestión de variables categóricas de alta cardinalidad puede ser engañosa. Aquí te presentamos algunos errores comunes:

1. Directo one-hot encoding: Usar directamente one-hot encoding en una variable con alta cardinalidad puede resultar en un espacio de características desproporcionado, reduciendo la eficiencia del modelo.
2. Ignorar correlaciones : Olvidar que ciertas ciudades pueden tener patrones comunes entre ellas (por ejemplo, ciudades turísticas o regiones económicamente similares). Ignorar estas relaciones puede impedir que el modelo capture las tendencias importantes.
3. Desconsiderar la rareza: Si ciertos valores son extremadamente raros y no tienen suficientes muestras para entrenar adecuadamente, el modelo puede malinterpretar estos datos como outliers o ruido.

Checklist accionable

Para manejar eficazmente las variables categóricas de alta cardinalidad, sigue estas sugerencias:

1. Análisis exploratorio: Realiza un análisis exhaustivo para entender la distribución y correlaciones entre los valores únicos.
2. Clustering: Utiliza técnicas de agrupamiento (como k-means o DBSCAN) para agrupar ciudades similares en clusters, y luego codifica cada cluster con una sola característica.
3. Target encoding (o frecuencia): En lugar de one-hot encoding, usa el promedio del target como valor categórico. Esto puede capturar relaciones entre la variable categórica y el objetivo.
4. Dimensionalidad reducida: Considera técnicas avanzadas como t-SNE o PCA para reducir la dimensionalidad del espacio de características.
5. One-hot encoding selectivo: En lugar de one-hot encoding todo, considera solo las variables con un número razonable de valores únicos y usar codificación numérica directamente para los más comunes.

Siguientes pasos

Ahora que has aprendido sobre cardinalidad alta en variables categóricas, aquí te presentamos algunos pasos siguientes:

• Experimenta: Aplica diferentes técnicas y ve cuáles funcionan mejor en tu conjunto de datos específico.
• Aprende más: Explora otras técnicas como feature importance para identificar las ciudades más importantes.
• Practica: Trabaja en proyectos reales donde tengas variables categóricas con alta cardinalidad.

La ingeniería de características es una habilidad crítica en el camino hacia un modelo de machine learning eficaz. Conocer y manejar bien las variables categóricas de alta cardinalidad puede marcar la diferencia entre un modelo mediocre y uno excepcional.