Preprocesado de datos tabulares para TensorFlow

Introducción

El preprocesado es una etapa crucial en el uso de TensorFlow con datos tabulares. Este proceso implica transformar y preparar los datos brutos, como valores numéricos o categóricas, para que sean adecuados para su entrada a un modelo de aprendizaje profundo. El preprocesado bien realizado asegura que los modelos entrenados sean más precisos y eficientes.

Explicación principal con ejemplos

El preprocesado de datos tabulares en TensorFlow se realiza típicamente en varios pasos, desde la lectura del conjunto de datos hasta su normalización y codificación. Vamos a explorar estos pasos utilizando un ejemplo práctico.

Lectura del Conjunto de Datos

Primero, cargamos los datos. Supongamos que tenemos un archivo CSV con columnas numéricas y categóricas:

import pandas as pd

# Cargar el conjunto de datos
df = pd.read_csv('data.csv')

# Mostrar las primeras filas del DataFrame
print(df.head())

Manejo de Datos Faltantes

Uno de los errores más comunes es no manejar correctamente los valores faltantes. Podemos reemplazarlos con el valor medio o la moda, dependiendo del tipo de dato:

# Reemplazar valores faltantes en columnas numéricas
df['columna_numérica'].fillna(df['columna_numérica'].mean(), inplace=True)

# Reemplazar valores faltantes en columnas categóricas
df['columna_categórica'].fillna(df['columna_categórica'].mode()[0], inplace=True)

Normalización Numérica

Es esencial normalizar los datos numéricos para mejorar la convergencia del entrenamiento y reducir el riesgo de saturación en las capas de neuronas:

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# Crear un scaler
scaler = MinMaxScaler()

# Ajustar y transformar los datos numéricos
df['columna_numérica'] = scaler.fit_transform(df[['columna_numérica']])

Codificación Categórica

Para convertir las variables categóricas en valores numéricos, utilizamos técnicas como one-hot encoding:

# One-hot encoding de una columna categórica
df = pd.get_dummies(df, columns=['columna_categórica'])

Truncamiento y Escalamiento

Algunos datos pueden tener valores extremadamente altos o bajos que afectan negativamente al entrenamiento. Podemos aplicar un límite a estos valores:

# Limitar valores extremos en una columna numérica
df['columna_numérica'] = np.clip(df['columna_numérica'], df['columna_numérica'].quantile(0.01), df['columna_numérica'].quantile(0.99))

Ejemplo Completo de Preprocesado

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, OneHotEncoder
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# Cargar el conjunto de datos
df = pd.read_csv('data.csv')

# Manejo de valores faltantes
df['columna_numérica'].fillna(df['columna_numérica'].mean(), inplace=True)
df['columna_categórica'].fillna(df['columna_categórica'].mode()[0], inplace=True)

# Normalización numérica
scaler = MinMaxScaler()
df['columna_numérica'] = scaler.fit_transform(df[['columna_numérica']])

# Codificación categórica (One-hot encoding)
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
encoded_data = encoder.fit_transform(df[['columna_categórica']])
df = pd.concat([df, pd.DataFrame(encoded_data)], axis=1).drop('columna_categórica', axis=1)

# Limitar valores extremos
df['columna_numérica'] = np.clip(df['columna_numérica'], df['columna_numérica'].quantile(0.01), df['columna_numérica'].quantile(0.99))

# Separar características y etiquetas
X = df.drop('etiqueta', axis=1)
y = to_categorical(df.pop('etiqueta'))

# Verificar el DataFrame resultante
print(X.head(), y[:5])

Errores típicos / trampas

1. No manejar valores faltantes: Los valores faltantes pueden distorsionar los resultados del modelo.
2. No normalizar datos numéricos: La falta de normalización puede llevar a la saturación de las capas y al mal entrenamiento.
3. Ignorar la codificación categórica: Las variables categóricas no se pueden introducir directamente en los modelos de aprendizaje profundo, requieren una transformación adecuada.

Checklist accionable

1. Identificar y manejar los valores faltantes.
2. Normalizar todos los datos numéricos.
3. Codificar todas las variables categóricas.
4. Limitar los valores extremos en datos numéricos.
5. Separar características y etiquetas.

Cierre: Siguientes pasos

• Explorar más técnicas de preprocesado: Experimente con diferentes métodos para normalización y codificación.
• Optimizar el rendimiento: Pruebe diferentes enfoques para reducir la latencia en inferencias.
• Documentar todo el proceso: Mantenga un registro detallado del preprocesamiento realizado.

Siguiendo estos pasos, puede preparar datos tabulares de manera efectiva para su uso en modelos de aprendizaje profundo con TensorFlow.