Preparar datos

Introducción

En el ecosistema de machine learning, la preparación de datos es una fase crucial que determina directamente el rendimiento final de los modelos. Scikit-learn proporciona herramientas potentes para manejar y preparar datos en Python, pero su uso efectivo requiere un entendimiento claro del flujo estándar y las mejores prácticas. Este artículo abordará cómo preparar datos con Scikit-learn y discutirá errores comunes a evitar.

Explicación principal

Flujo estándar de trabajo con Scikit-learn

El flujo típico para trabajar con datos en Scikit-learn sigue estos pasos:

1. Carga del dataset: Utiliza load_<dataset> o carga manualmente tus datos.
2. Preparación de los datos: Preprocesamiento, transformaciones y ajustes según sea necesario.
3. Entrenamiento del modelo: Entrena el modelo con los datos preparados.
4. Evaluación: Evalúa el rendimiento del modelo.

A continuación, se muestra un ejemplo simplificado:

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Cargar dataset
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target

# Separar datos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Escalado de características
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# Entrenar modelo
model = LogisticRegression(random_state=42)
model.fit(X_train_scaled, y_train)

# Evaluar modelo
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = model.predict(X_test_scaled)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

Errores típicos / trampas

1. Omisión de la separación en conjuntos de entrenamiento y prueba: No separamos los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba puede llevar a un modelo que no generaliza bien.

1. Aplicar transformaciones en todo el conjunto de datos antes de dividirlo en entrenamiento y prueba: Esto resulta en data leakage, donde la información del conjunto de prueba se usa para formar el modelo, lo cual infla los resultados.

1. No utilizar un scaler o utilizar uno inapropiadamente: Scaler incorrecto puede distorsionar las relaciones entre características y afectar negativamente a algunos modelos, como regresión lineal.

Checklist accionable

1. Carga de datos correctamente: Utiliza load_<dataset> para datasets predefinidos o carga tus propios datos asegurándote de que están en el formato correcto.
2. Separación en conjuntos de entrenamiento y prueba: Utiliza train_test_split con parámetros adecuados, como test_size=0.2.
3. Elegir el transformador adecuado según la distribución de los datos:

• Para características numéricas no normales: StandardScaler
• Para características categóricas o binarias: OneHotEncoder o OrdinalEncoder

1. Evitar data leakage: Asegúrate de aplicar transformaciones solo en el conjunto de entrenamiento.
2. Evaluar el modelo adecuadamente: Utiliza métricas relevantes y considera la validación cruzada para obtener una evaluación más precisa.

Cierre

Siguientes pasos

• Continua con la Unidad 4 sobre preprocesado de datos donde aprenderás a manejar variables categóricas y escalados.
• Ejercita tu conocimiento practicando con diferentes conjuntos de datos en Scikit-learn para mejorar tus habilidades.
• Reflexiona sobre los modelos que has creado, considera cómo podrías optimizarlos o aplicar técnicas más avanzadas.

Preparar datos adecuadamente es el primer paso crucial hacia un modelo efectivo. Siguiendo estas prácticas, puedes asegurarte de que tu modelo esté bien preparado para aprender y generalizar correctamente.