Combinaciones de variables

Introducción

En el mundo del feature engineering, las combinaciones de variables son una técnica poderosa que permite crear nuevas características a partir de la interacción entre dos o más variables existentes. Estas nuevas características pueden capturar relaciones complejas y potencialmente mejorar significativamente el rendimiento de los modelos predictivos. Sin embargo, su correcta implementación requiere un análisis cuidadoso para evitar errores comunes.

Explicación principal con ejemplos

Las combinaciones de variables se basan en la idea de que las interacciones entre dos o más variables pueden llevar a una nueva característica que es más relevante para predecir el objetivo. Por ejemplo, si estás trabajando con datos de ventas de un supermercado, podrías crear una combinación entre el precio del producto y su calificación por parte de los clientes:

# Ejemplo en Python usando Pandas

import pandas as pd

# Supongamos que tenemos un DataFrame 'df' con las columnas 'precio' y 'calificación'
df = pd.DataFrame({
    'precio': [10, 20, 30],
    'calificación': [4.5, 3.8, 4.9]
})

# Crear una nueva columna que es el producto de precio * calificación
df['interacción'] = df['precio'] * df['calificación']
print(df)

En este ejemplo, la nueva columna interacción podría proporcionar información valiosa para predecir las ventas o el comportamiento del cliente.

Las combinaciones de variables pueden ser más complejas y variadas. Por ejemplo, si trabajas en un proyecto de predicción de precios en el mercado inmobiliario:

# Ejemplo en Python

df = pd.DataFrame({
    'superficie': [50, 100, 200],
    'habitaciones': [1, 2, 3],
    'edad_casa': [10, 20, 30]
})

# Crear una combinación de superficie * habitaciones
df['interacción_superficie_habitaciones'] = df['superficie'] * df['habitaciones']
print(df)

En este caso, la nueva característica interacción_superficie_habitaciones podría capturar mejor el valor percibido del espacio en términos de habitaciones y superficie.

Errores típicos / trampas

1. Interacciones no significativas: Una combinación de variables puede ser innecesaria o incluso perjudicial si la interacción entre las variables no aporta información relevante para predecir el objetivo.
2. Overfitting: Las combinaciones de variables complejas pueden overfitter, especialmente si se crea una gran cantidad de nuevas características sin controlar el riesgo de sobreajuste. Es importante validar estas características en un conjunto de prueba independiente.
3. Interacciones inapropiadas: Crear combinaciones basadas solo en la intuición sin analizar previamente si realmente son relevantes puede llevar a resultados subóptimos.

Checklist accionable

1. Analiza las distribuciones: Antes de combinar variables, asegúrate de entender cómo se distribuyen y cuáles son las relaciones entre ellas.
2. Evalúa la relevancia: Verifica si la nueva combinación de variables mejora el rendimiento del modelo en un conjunto de validación.
3. Mantén el sencillo: Combinaciones complejas no siempre mejoran el rendimiento y pueden aumentar el riesgo de overfitting.
4. Evita las redundancias: Asegúrate de que la nueva característica no es una simple combinación lineal de otras características existentes.
5. Utiliza técnicas correctas: Dependiendo del tipo de datos, algunas técnicas de combinación pueden ser más efectivas que otras.

Cierre con "Siguientes pasos"

• Explora más profundamente las relaciones entre tus variables: Utiliza análisis exploratorio para identificar posibles interacciones.
• Agrega nuevas características a tu modelo y evalúa el impacto: Asegúrate de que la nueva característica mejora significativamente el rendimiento del modelo.
• Mantén un enfoque iterativo: Experimenta con diferentes combinaciones y analiza su impacto en el rendimiento del modelo.

Siguiendo estos pasos, podrás mejorar significativamente tus modelos predictivos mediante la creación de nuevas características a través de la combinación de variables existentes.