Pipeline paso a paso

Introducción

En la unidad 8 de nuestro curso sobre Scikit-learn, se enfatiza la importancia de los pipelines. Un pipeline es una forma eficiente y reproducible para organizar y automatizar el flujo completo del proceso de aprendizaje automático, desde la preparación de datos hasta la evaluación y entrenamiento de modelos. Este enfoque no solo ayuda a evitar problemas como el data leakage, sino que también facilita la documentación y mejora la legibilidad del código.

Explicación principal con ejemplos

Un pipeline en Scikit-learn es una secuencia de pasos donde cada paso es un transformador o estimador. La idea es combinar varios procesos en uno solo para simplificar el flujo de trabajo. Vamos a ver cómo construir un pipeline paso a paso.

Ejemplo: Pipeline básico

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

# Definir los pasos del pipeline
pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),  # Escalado de características
    ('regressor', LinearRegression())  # Modelo de regresión lineal
])

# Entrenar el modelo usando el pipeline
X_train, y_train = cargar_datos()  # Función ficticia para cargar datos
pipeline.fit(X_train, y_train)

# Realizar predicciones
y_pred = pipeline.predict(X_test)  # X_test es el conjunto de prueba

Ejemplo: Pipeline con transformadores personalizados

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from feature_engine.creation import Dummyer  # Transformador personalizado

# Definir los pasos del pipeline
pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),  # Escalado de características
    ('dummyer', Dummyer()),  # Transformación personalizada para variables categóricas
    ('regressor', LinearRegression())  # Modelo de regresión lineal
])

# Entrenar el modelo usando el pipeline
pipeline.fit(X_train, y_train)

# Realizar predicciones
y_pred = pipeline.predict(X_test)

Ejemplo: Pipeline con ColumnTransformer

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Definir los transformadores para columnas categóricas y numéricas
preprocessor = ColumnTransformer(
    transformers=[
        ('num', StandardScaler(), ['columna_num_1', 'columna_num_2']),
        ('cat', OneHotEncoder(), ['columna_cat'])
    ])

# Definir el pipeline con el preprocesador
pipeline = Pipeline([
    ('preprocessor', preprocessor),
    ('regressor', LinearRegression())
])

# Entrenar el modelo usando el pipeline
X_train, y_train = cargar_datos()  # Función ficticia para cargar datos
pipeline.fit(X_train, y_train)

# Realizar predicciones
y_pred = pipeline.predict(X_test)

Errores típicos / trampas

1. Data leakage: Es una de las trampas más comunes al usar pipelines. Si los pasos en el pipeline usan información del conjunto de prueba durante la fase de entrenamiento, se produce data leakage. Por ejemplo, si escalamos todas las características antes de dividir el conjunto de datos en training y test.

1. No inicializar correctamente los transformadores: Algunas transformaciones requieren ajustes específicos para funcionar correctamente. Por ejemplo, OneHotEncoder necesita saber cuántos valores tiene cada columna categórica.

1. Ignorar la importancia de feature engineering: Los pipelines pueden simplificar el proceso de trabajo, pero no quitan la necesidad de realizar análisis previos y feature engineering adecuados.

Checklist accionable

1. Verifica que todos los pasos del pipeline estén inicializados correctamente.
2. Asegúrate de no usar información del conjunto de prueba durante el entrenamiento.
3. Elije los transformadores y modelos apropiados para tu problema específico.
4. Documenta cada paso en el pipeline.
5. Realiza validación cruzada para evaluar la robustez del modelo.

Cierre: Siguientes pasos

• Explora más sobre feature engineering: Aprende a crear nuevas características que puedan mejorar el rendimiento de tus modelos.
• Aprende sobre validación y evaluación de modelos: Conoce más técnicas para validar y evaluar la calidad de los modelos construidos en pipelines.
• Implementa MLOps: Asegúrate de tener procesos automatizados para despliegue, monitoreo y mantenimiento de tus modelos.

¡Ya estás listo para aplicar pipelines en tus proyectos de machine learning con confianza!