Menor necesidad de escalado

Introducción

En la ingeniería de características, uno de los desafíos más comunes es escalar y normalizar las variables numéricas para mejorar el rendimiento de los modelos. Sin embargo, cuando se trabaja con modelos de árboles y ensembles (como Random Forest o Gradient Boosting), la necesidad de escalado disminuye significativamente. Esto se debe a que estos modelos son no lineales e invariables al escalamiento de las características. En este artículo exploraremos por qué esto es así, cómo afecta a la ingeniería de características y cuáles son los errores comunes a evitar.

Explicación principal con ejemplos

Los modelos de árboles de decisión y ensembles basados en árboles (como Random Forest o Gradient Boosting) no tienen restricciones sobre el escalamiento de las características. Esto se debe a que estos modelos utilizan divisiones binarias para separar los datos, lo cual no depende del valor absoluto de las características.

Ejemplo: Árbol de decisión simple

Consideremos un ejemplo sencillo con dos variables numéricas \(X_1\) y \(X_2\). En este caso, un árbol de decisión puede dividir los datos en subconjuntos según la condición:

\[ \text{Si } X_1 > \theta \]

o

\[ \text{Si } X_2 > \theta \]

donde \(\theta\) es un umbral de corte. La condición de división no depende del escalamiento relativo entre \(X_1\) y \(X_2\), sino de la relación entre los valores y el umbral.

Ejemplo: Random Forest

En un Random Forest, cada árbol en la bosque se construye de manera independiente. Si todas las características están escaladas por una constante (por ejemplo, multiplicadas por 10 o divididas por 10), esto simplemente cambiará el umbral de corte \(\theta\) en todos los árboles, pero no afectará la estructura del árbol. Esto se debe a que las divisiones binarias se basan en la relación entre los valores y el umbral, no en su escala absoluta.

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Generar un conjunto de datos sintético
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, random_state=42)

# Escalar las características por 10 (sin cambiar el modelo)
X_scaled = X * 10

# Entrenar Random Forest en los conjuntos no escalados y escalados
rf_unscaled = RandomForestClassifier(random_state=42).fit(X, y)
rf_scaled = RandomForestClassifier(random_state=42).fit(X_scaled, y)

print("Precisión sin escalar:", rf_unscaled.score(X, y))
print("Precisión escalado:", rf_scaled.score(X_scaled, y))

En este ejemplo, podríamos esperar que la precisión sea muy similar en ambos casos, lo cual confirma la menor necesidad de escalado para modelos basados en árboles.

Errores típicos / trampas

Aunque los modelos de árboles no requieren escalamiento, hay algunos errores comunes que deben ser evitados:

1. Variables con valores extremadamente grandes o pequeños: Si una variable tiene valores muy fuera del rango normal (por ejemplo, uno en un rango [0, 1] y otro en un rango [1e9, 1e12]), puede afectar a la estabilidad numérica del modelo. Esto no es exclusivo de los modelos escalados, pero es importante estar consciente.

1. Interacciones entre características: Algunas interacciones entre características pueden ser más fáciles de identificar si las características están en una escala similar (por ejemplo, logaritmo). En este caso, la elección del modelo y la necesidad de escalado deben considerarse conjuntamente.

1. Comparación directa: Si se comparan características de diferentes escalas en un modelo que no depende del escalamiento, puede dar lugar a interpretaciones erróneas o sesgos.

Checklist accionable

Para evitar estos errores y aprovechar al máximo la flexibilidad de los modelos basados en árboles:

1. Identificar variables con valores extremos: Analiza las distribuciones de tus características para identificar cualquier valor anormal.
2. Normalizar interacciones: Asegúrate de que todas las características involucradas en las interacciones estén en una escala similar para obtener interpretaciones válidas.
3. Comprobar estabilidad numérica: Verifica la estabilidad numérica del modelo al trabajar con valores extremadamente grandes o pequeños.
4. Evita comparaciones directas: Asegúrate de que todas las características a comparar sean de la misma escala para evitar interpretaciones erróneas.

Cierre: Siguientes pasos

• Optimización de hiperparámetros: Ahora que entiendes la menor necesidad de escalado, puedes concentrarte en optimizar otros aspectos del modelo.
• Combinación de modelos: Considera combinar los beneficios de los modelos basados en árboles con técnicas de escalado para mejorar aún más el rendimiento.
• Profundizar en MLOps: Aprende sobre las mejores prácticas de implementación y mantenimiento de modelos, incluyendo la gestión del ciclo de vida de las características.

Siguiendo estos consejos, podrás aprovechar al máximo los beneficios de trabajar con modelos basados en árboles sin preocuparte innecesariamente por el escalamiento.