Ratios y diferencias: Creando nuevas features a partir de variables existentes

Introducción

En el campo del machine learning, la creación de nuevas características (features) desde datos existentes es una técnica fundamental para mejorar el rendimiento y la interpretabilidad de los modelos. Las ratios y las diferencias son dos estrategias poderosas que permiten transformar variables en relaciones más significativas o medidas útiles.

La importancia de estas técnicas radica en su capacidad para capturar relaciones no obvias entre las variables originales, lo cual puede mejorar la capacidad del modelo para hacer predicciones precisas. A continuación, exploraremos cómo crear ratios y diferencias a partir de variables existentes, proporcionando ejemplos prácticos y ofreciendo una guía detallada sobre errores comunes a evitar.

Explicación principal

Las ratios y las diferencias son técnicas simples pero efectivas para generar nuevas features. Las ratios se basan en la división entre dos o más variables, mientras que las diferencias implican restar una variable de otra.

Ejemplo práctico con ratios

Supongamos que trabajamos con un dataset sobre clientes de un banco y queremos crear una nueva feature basada en ratios:

import pandas as pd

# Suponemos que tenemos un DataFrame llamado 'df' con las columnas 'monto_saldo' y 'limite_credito'
df['ratio_saldo_credito'] = df['monto_saldo'] / df['limite_credito']

En este ejemplo, ratio_saldo_credito representa la proporción del saldo actual en relación al límite de crédito disponible. Esta nueva feature puede proporcionar información valiosa sobre el comportamiento financiero del cliente.

Ejemplo práctico con diferencias

Para crear una nueva feature basada en diferencias:

df['diferencia_saldo_ultimo_mes'] = df.groupby('cliente_id')['monto_saldo'].diff()

Aquí, diferencia_saldo_ultimo_mes mide la variación del saldo entre dos períodos de tiempo para cada cliente. Esto puede revelar cambios en el comportamiento financiero.

Errores típicos / trampas

Aunque las ratios y diferencias son técnicas simples, hay varios errores comunes que deben ser evitados:

1. División por cero: Es importante verificar si alguna de las variables en la división es cero antes de realizarlo. Una división por cero puede generar NaNs o excepciones.

    df['ratio_saldo_credito'] = df.apply(lambda row: row['monto_saldo'] / row['limite_credito'] if row['limite_credito'] != 0 else 0, axis=1)

1. Falta de contexto: Asegúrate de que la nueva feature tiene sentido en el contexto del problema. Por ejemplo, si estás trabajando con datos de ventas y creas una ratio entre dos productos, asegúrate de que esta relación tenga significado.

1. Inflación de características: La creación de nuevas features puede llevar a una inflación de características (feature explosion), lo cual puede complicar el modelo y aumentar la probabilidad de overfitting.

Checklist accionable

Para garantizar un uso eficaz de ratios y diferencias:

1. Verifica la coherencia: Asegúrate de que las variables utilizadas para crear las nuevas features son relevantes y coherentes con el problema.
2. Maneja los casos especiales: Verifica si alguna variable puede llevar a divisiones por cero o resultados inesperados, y maneja estos casos adecuadamente.
3. Interpreta los valores resultantes: Asegúrate de entender el significado de las nuevas features que generas. Una feature sin sentido no contribuirá al rendimiento del modelo.
4. Evita la redundancia: Verifica si las nuevas features pueden ser expresadas como combinaciones de otras existentes, lo cual puede conducir a inflación de características.
5. Mide el impacto: Evalúa cuidadosamente cómo cada nueva feature contribuye al rendimiento del modelo.

Cierre

La creación de ratios y diferencias es una técnica valiosa en la transformación de variables para modelos de machine learning. Asegúrate de aplicar estas técnicas con cuidado, evitando errores comunes y asegurándote de que las nuevas features generadas aporten valor al modelo.

Siguientes pasos

• Aprende sobre otras técnicas: Explora otros métodos para crear features derivadas, como combinaciones de variables o transformaciones no lineales.
• Practica con proyectos reales: Aplica estas técnicas en proyectos de machine learning prácticos para mejorar tus habilidades.
• Mantente actualizado: El campo del machine learning está en constante evolución. Mantente al día con las últimas técnicas y mejores prácticas.

¡Esperamos que esta guía te haya sido útil en tu viaje como científico de datos o ingeniero de IA!