Por qué escalar datos

Introducción

En la inteligencia artificial, especialmente en el machine learning y deep learning, los datos a menudo requieren ser escalados para mejorar la precisión de los modelos. La normalización o estandarización de los datos es un paso crucial que ayuda a nivelar las características del conjunto de datos, lo que puede tener un impacto significativo en el rendimiento del modelo. Este artículo explora por qué escalar los datos es importante y cómo hacerlo correctamente.

Explicación principal con ejemplos

La escalabilidad de datos se refiere al proceso de transformar los valores de las características para que tengan una distribución similar a la normal, o a un rango específico. Esto es especialmente útil cuando trabajamos con modelos de aprendizaje automático que son sensibles a la escala de entrada.

Ejemplo: Regresión Lineal

Imagina que estás trabajando en un modelo de regresión lineal donde tus características incluyen el precio de las casas y el número de habitaciones. El precio de las casas es una variable continua con valores altos (por ejemplo, desde $100,000 hasta $1,000,000), mientras que el número de habitaciones es una variable discreta con valores más bajos (como 1 a 5). Si no escalas estos datos antes de entrenar tu modelo, los valores del precio de las casas podrían dominar la regresión lineal y tener un impacto excesivo en la predicción.

import pandas as pd

# Ejemplo de dataset
data = {'precio': [100000, 250000, 375000, 450000],
        'habitaciones': [2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# Escalando los datos
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(df)

Errores típicos / trampas

1. Ignorar la escala de datos: A menudo, las características con valores más altos pueden dominar el modelo de aprendizaje automático si no se escalan adecuadamente.

1. Escalado incorrecto: Utilizar una técnica de normalización inadecuada para los tipos de datos específicos puede afectar negativamente la precisión del modelo.

1. Olvido de re-escalar datos de prueba: Asegurarse de que tanto el conjunto de entrenamiento como el conjunto de prueba se escalen en la misma forma es crucial, ya que cualquier cambio en la escala afectará los resultados.

Checklist accionable

1. Identificar las características relevantes: Determina cuáles son las características que necesitan ser escaladas y las que no.
2. Elegir el método de escalado adecuado: Utiliza MinMaxScaler para valores numéricos entre 0 y 1, o StandardScaler para hacer cero la media y escalar a una varianza unitaria.
3. Aplicar el escalador en ambos conjuntos (entrenamiento y prueba): Asegúrate de ajustar el escalador solo al conjunto de entrenamiento y luego aplicarlo a ambos conjuntos.
4. Revisar los resultados: Verifica si la escala ha mejorado la precisión del modelo antes de proceder con el entrenamiento.
5. Documentar las transformaciones: Mantén un registro detallado de cómo y cuándo se escalan los datos para futuras referencias.

Cierre

La normalización o estandarización de datos es una práctica fundamental en la inteligencia artificial que puede mejorar significativamente el rendimiento de tus modelos. Recuerda siempre considerar la escala de tus datos antes de entrenar cualquier modelo y aplicar los métodos de escalado adecuados para obtener los mejores resultados.

Siguientes pasos

• Aprende más sobre diferentes técnicas de escalado: Explora cómo MaxAbsScaler, RobustScaler y otros métodos pueden adaptarse a diferentes conjuntos de datos.
• Practica con distintos conjuntos de datos: Aplica los conceptos aprendidos en diversos proyectos para ganar experiencia.
• Explora modelos más avanzados: Una vez que domines la escalabilidad básica, avanza hacia técnicas más sofisticadas como normalización en redes neuronales.