Features y labels

Introducción

En la preparación para Machine Learning, una de las etapas más fundamentales es comprender cómo se definen los features (características) y labels (etiquetas). Estos términos son cruciales porque representan el núcleo de cualquier modelo predictivo. En esta unidad del curso de Python intermedio para IA, exploraremos en profundidad qué son estas dos entidades, por qué son importantes y cómo trabajar con ellas.

Explicación principal

Los features son las variables que utilizamos para predecir un valor o una categoría. Por ejemplo, si estamos intentando predecir el precio de una casa, los features podrían incluir el tamaño del terreno, la ubicación, el número de habitaciones y baños, etc.

Los labels, por otro lado, son las variables que queremos predecir. En nuestro ejemplo anterior, el label sería el precio de la casa.

Ejemplo práctico

Supongamos que trabajamos con un conjunto de datos sobre vehículos usados. Podríamos definir los features como:

features = [
    'cilindros',  # Número de cilindros en el motor
    'kilometraje',  # Kilómetros recorridos hasta ahora
    'edad'        # Año del vehículo (2023 - año de fabricación)
]

Y el label podría ser:

label = 'valor_ajustado_de_seguro'  # Cálculo del valor ajustado para el seguro

Errores típicos / trampas

1. Confusión entre features y labels: Es común mezclar los features con los labels, especialmente en principiantes o cuando se trabaja con conjuntos de datos complejos.

1. No tener una variable clara para el label: En algunos casos, puede ser difícil definir un label claro. Por ejemplo, si estamos analizando sentimientos en texto, podríamos necesitar identificar el contexto y la intención del usuario antes de seleccionar el label adecuado.

1. Omitir variables importantes como features o labels: A veces, se omite considerar una variable importante que podría mejorar significativamente las predicciones. Esto puede llevar a modelos menos precisos.

Checklist accionable

1. Identificar claramente los features y labels en el conjunto de datos.
2. Revisar la documentación del conjunto de datos para comprender mejor las variables involucradas.
3. Analizar el contexto del problema para definir correctamente los features y labels.
4. Comprobar que no haya confusión entre features y labels en el código.
5. Validar que todas las variables pertinentes sean incluidas como features o labels según corresponda.

Cierre

Ahora que hemos explorado lo esencial sobre features y labels, es importante recordar su importancia para la preparación de datos en Machine Learning. Estos elementos forman la base del modelo predictivo y cualquier error en su identificación puede llevar a modelos con desempeño deficiente.

Siguientes pasos

• Revisar los conjuntos de datos: Analiza varios conjuntos de datos para entender mejor cómo se definen los features y labels.
• Probar diferentes enfoques: Experimenta con diferentes selecciones de features y labels para ver cuál proporciona mejores resultados.
• Consultar expertos: Si te encuentras confundido, no dudes en buscar la ayuda de un experto o una comunidad online.

Siguiendo estos pasos, podrás mejorar tu comprensión del análisis de datos y fortalecer tus habilidades en Machine Learning.