Exploración y preparación de datos

Introducción

La exploración y la preparación de datos son fases cruciales en cualquier proyecto de machine learning. Estas etapas permiten entender los datos, limpiarlos y transformarlos a un formato adecuado para el entrenamiento del modelo. En esta guía te mostraremos cómo abordar estas tareas en detalle a través de un ejemplo práctico.

Explicación principal

Importancia de la exploración y preparación de datos

La exploración de datos nos permite identificar patrones, tendencias y problemas ocultos que podrían interferir con el rendimiento del modelo. La preparación de datos incluye limpieza, transformación y codificación, asegurando que los datos estén en un estado óptimo para el entrenamiento.

Ejemplo práctico

Supongamos que estamos trabajando en un proyecto donde queremos predecir el precio de una casa basándonos en sus características. Vamos a explorar y preparar nuestros datos paso a paso:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Cargamos los datos desde un archivo CSV
df = pd.read_csv('housing_data.csv')

# Vamos a ver las primeras filas del DataFrame
print(df.head())

# Verificamos el tipo de dato en cada columna
print(df.dtypes)

# Visualizamos la distribución de algunas variables importantes
plt.figure(figsize=(10, 6))
df['price'].hist(bins=50)
plt.title('Distribución del precio de las casas')
plt.xlabel('Precio ($)')
plt.ylabel('Frecuencia')
plt.show()

Errores típicos / trampas

Trampa 1: No explorar los datos suficientemente

A menudo, los desarrolladores saltean esta fase y van directamente a entrenar el modelo. Esto puede llevar a malentendidos sobre la naturaleza de los datos.

Trampa 2: Ignorar valores faltantes o outliers

Valores faltantes pueden distorsionar el análisis. Los outliers, si no están causados por errores, podrían contener información valiosa que se pierde al removerlos sin pensar.

Trampa 3: No normalizar los datos

Las características con escalas diferentes pueden afectar negativamente la precisión del modelo. Normalizar o estandarizar las características puede mejorar significativamente el rendimiento del modelo.

Checklist accionable

Aquí tienes un checklist detallado para exploración y preparación de datos:

1. Carga y visualización inicial de los datos:

• Verifica la estructura básica de los datos.
• Identifica las columnas numéricas y categóricas.

1. Análisis descriptivo:

• Calcula estadísticas básicas para todas las columnas (máximo, mínimo, media, mediana).
• Dibuja histogramas para visualizar la distribución de los datos.

1. Identificación y tratamiento de valores faltantes:

• Determina si los valores faltantes son reemplazables o no.
• Usa métodos apropiados como imputación (media, mediana) o remoción de filas con valores faltantes.

1. Manejo de outliers:

• Identifica y decide cómo manejarlos basándote en el contexto del problema.
• Considera removerlos, reemplazarlos o mantenerlos dependiendo de su significado.

1. Codificación de variables categóricas:

• Convierte las variables categóricas a numéricas usando técnicas como one-hot encoding o label encoding.

1. Transformación y normalización:

• Normaliza o estandariza las características para asegurar que no se sobrevaloren por su escala.
• Considera logaritmos para variables con distribuciones exponenciales.

1. Verificación final de los datos:

• Verifica que todos los pasos anteriores hayan sido correctamente implementados.
• Confirma que el conjunto de datos esté listo para ser usado en el entrenamiento del modelo.

Cierre

Siguientes pasos

• Ajuste y evaluación del modelo: Tras la exploración y preparación adecuadas, es hora de ajustar y evaluar tu modelo utilizando los datos limpios.
• Optimización: Basándote en el rendimiento inicial, realiza ajustes en el modelo para mejorar su precisión.
• Documentación: Documenta todos los pasos realizados durante la exploración y preparación de datos. Esto es crucial para la replicabilidad del proyecto.

Siguiendo estos pasos detalladamente, podrás asegurarte de que tu proyecto de regresión tiene las mejores bases posibles para lograr resultados precisos y confiables.