Evitar data leakage: Por qué usar pipelines

Introducción

En el ámbito de la ciencia de datos, los data leaks son un problema grave que puede llevar a resultados engañosos y modelos con rendimiento suboptimo. Un data leak, también conocido como leakage, ocurre cuando información fuera del conjunto de entrenamiento se introduce inadvertidamente en el modelo durante su entrenamiento. Esto puede hacer que los algoritmos hagan predicciones demasiado optimistas, ya que no están generalizando correctamente a nuevos datos.

Los pipelines son una herramienta fundamental para evitar data leaks y garantizar un flujo de trabajo transparente e inmutable. En este artículo, exploraremos la importancia de usar pipelines en tu proyecto de machine learning y cómo estructurarlos para evitar estos problemas.

Explicación principal con ejemplos

Un pipeline en scikit-learn es una serie de transformaciones y modelos que se aplican a los datos de entrada para producir una salida. Los pasos del pipeline son:

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('classifier', LogisticRegression())
])

En este ejemplo, StandardScaler se aplica a los datos de entrenamiento antes de que se pasen al modelo LogisticRegression. Esto asegura que todos los datos, tanto del conjunto de entrenamiento como del conjunto de prueba, sean transformados de la misma manera.

Errores típicos / trampas

1. Usar el mismo conjunto de datos para calibrar y ajustar las transformaciones:

Es común escalar o codificar los datos basándose en el conjunto de entrenamiento. Sin embargo, esto puede introducir data leak si se aplican las mismas transformaciones al conjunto de prueba después.

1. Obligación de usar el mismo modelo para transformar los conjuntos de entrenamiento y prueba:

Si el modelo usado para transformar los datos (por ejemplo, OneHotEncoder) no es el mismo que se usa en producción o en un futuro conjunto de prueba, puede llevar a resultados inconsistentes.

1. Ignorar la validación cruzada al ajustar hiperparámetros:

Al ajustar hiperparámetros, es fácil olvidarse de aplicar las mismas transformaciones en cada fold de validación. Esto puede resultar en un sesgo hacia mejores resultados que el modelo real.

Checklist accionable

Para evitar data leaks y asegurar que tu pipeline funcione correctamente, sigue estos pasos:

1. Divide claramente los datos:

• Asegúrate de tener conjuntos de entrenamiento y prueba separados.

1. Define los transformadores y estimadores:

• Cada transformador debe aplicarse al conjunto de entrenamiento antes de ser usados en el modelo.

1. Evita calibrar transformadores con datos de prueba:

• Usa solo los datos del conjunto de entrenamiento para ajustar las transformaciones.

1. Usa ColumnTransformer para manejar diferentes tipos de datos:

• Asegúrate de que los transformadores adecuados se apliquen a las columnas correctas.

1. Ejecuta validación cruzada dentro del pipeline:

• Asegura que cada fold de la validación tenga el mismo flujo de trabajo para predecir y transformar los datos.

1. Mantén el pipeline inmutable:

• Evita modificar el pipeline después de su inicialización, ya que esto puede introducir data leaks.

Cierre

Siguientes pasos

1. Revisa tu flujo de trabajo actual: Analiza si tienes pipelines en tu proyecto y asegúrate de que estén diseñados para evitar data leaks.
2. Ejecuta validación cruzada exhaustiva: Asegúrate de que cada fold de la validación tenga el mismo proceso transformador y predicción.
3. Documenta las transformaciones aplicadas: Mantén un registro claro de qué transformadores se aplican a qué tipos de datos para evitar confusiones en futuras iteraciones.

Usar pipelines correctamente es una herramienta poderosa para garantizar que tu modelo sea fiel a los datos reales y evite sesgos causados por data leaks. Siguiendo estos pasos, puedes construir modelos más robustos y confiables.