Selección de modelos

Introducción

La selección de modelos es una etapa crítica en el proceso de aprendizaje supervisado. A menudo, después de entrenar varios modelos con diferentes técnicas y parámetros, se necesita determinar cuál es el mejor para aplicar a nuevos datos. Esta elección puede resultar en un modelo que mejor esté adaptado al conjunto de entrenamiento, pero también debe considerarse su capacidad para generalizar a nuevas observaciones, lo que implica prevenir el sobreajuste.

Explicación principal

La validación cruzada (CV) es una técnica comúnmente utilizada para evaluar y comparar diferentes modelos. Divide los datos en varias particiones y se realiza la validación múltiples veces, cada vez con un conjunto diferente de datos utilizado para validar el modelo entrenado en las demás particiones.

Por ejemplo, si usamos una validación cruzada (k-fold) con 5 pliegues:

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Supongamos que X es nuestro conjunto de características y y son los labels.
model = LogisticRegression()
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)
print(f"Promedio de puntuaciones: {scores.mean()}")

Errores típicos / trampas

1. Sobreajuste en la validación cruzada: Al evaluar modelos con validación cruzada, es tentador ajustar los hiperparámetros a cada pliegue. Esto puede llevar al modelo a "sobreaprender" las particiones específicas de validación, lo que no reflejaría su rendimiento real en datos desconocidos.

1. No tomar en cuenta el bias-variance trade-off: La elección del número de pliegues (k) es una decisión crucial. Un valor muy pequeño puede subestimar el bias y sobreestimar la varianza, mientras que un valor muy grande puede al revés.

1. Evaluación con métricas incorrectas: Algunos modelos pueden tener mejores resultados en una métrica pero no necesariamente ser los más generalizables. Por ejemplo, un modelo que predice 0 o 1 podría obtener un accuracy del 95% en un conjunto de datos equilibrado, pero esto no implica que esté bien ajustado si la mayoría de las observaciones son de clase 0.

Checklist accionable

Para seleccionar modelos con éxito, sigue estos pasos:

1. Establece claramente los objetivos del proyecto: ¿Qué tipo de rendimiento esperas? ¿Es más importante minimizar el error o maximizar la precisión?

1. Entrena varios modelos diferentes: No limites tu elección a un solo algoritmo; experimenta con diferentes tipos de modelos, como lineales y no lineales.

1. Usa validación cruzada adecuadamente: Elige el número de pliegues (k) basándote en la complejidad del problema y el tamaño del conjunto de datos.

1. Analiza las métricas pertinentes para tu caso: No solo considera el accuracy, sino también otras métricas como precision, recall, F1-score, ROC-AUC, etc., dependiendo del problema que estés resolviendo.

1. Revisa la importancia de las variables y los errores sistemáticos: Identifica qué características son más importantes para tu modelo y cómo puede afectar el rendimiento al cambiar estas características.

1. Evalúa con datos reales o ficticios: Antes de implementar el modelo en producción, asegúrate de probarlo con conjuntos de datos que no hayan sido vistos antes por los modelos.

1. Mantén un registro detallado del proceso: Documenta todos los modelos probados, sus parámetros, métricas y conclusiones.

1. Realiza una validación final: Antes de producir el modelo, realiza una validación final en datos desconocidos para asegurarte de que tiene buena generalización.

Siguientes pasos

• Ajusta los hiperparámetros del modelo seleccionado a través de métodos como búsqueda exhaustiva o optimización de enmascaramiento.
• Implementa el modelo en producción, monitoreando continuamente su rendimiento y ajustándolo según sea necesario para asegurar que sigue siendo relevante y preciso.

La selección de modelos es una tarea compleja pero fundamental en el aprendizaje supervisado. Al seguir los pasos descritos, podrás tomar decisiones informadas sobre cuál modelo será más efectivo para tu proyecto específico.