El análisis de datos exploratorios (EDA) es un paso crucial en el proceso de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Antes de alimentar datos a cualquier modelo, es esencial comprenderlos, limpiarlos y prepararlos para garantizar un entrenamiento y predicciones efectivos. En este capítulo, cubriremos cómo realizar EDA utilizando las bibliotecas Matplotlib y Seaborn en Python, centrándonos en la limpieza y preparación de datos.
Limpieza de datos
La limpieza de datos es el proceso de detectar y corregir (o eliminar) errores e inconsistencias en los datos para mejorar su calidad. Esto incluye manejar valores faltantes, eliminar duplicados, corregir errores de formato y manejar valores atípicos.
Valores faltantes
Los valores faltantes son comunes en conjuntos de datos reales y pueden deberse a errores de entrada de datos, fallas en la recopilación u otras inconsistencias. Manejar los valores faltantes es esencial ya que pueden conducir a análisis inexactos o errores en el entrenamiento del modelo.
Con pandas, podemos usar métodos como isnull() o notnull() para detectar valores faltantes. Para manejarlos, podemos optar por eliminar las filas o columnas con valores faltantes usando dropna() o imputar los valores faltantes con métodos como fillna(), que se puede completar con una constante, la media, la mediana o la moda de los datos.
Eliminar duplicados
Pueden ocurrir duplicados debido a errores en la recopilación de datos o en la integración de múltiples fuentes de datos. Podemos utilizar el método pandas drop_duplicates() para eliminar entradas duplicadas y garantizar la unicidad de los datos.
Corrección de formato
Los errores de formato pueden incluir variables categóricas con categorías mal escritas o fechas en formatos inconsistentes. Usamos métodos como replace() para corregir errores tipográficos o to_datetime() para estandarizar los formatos de fecha.
Tratamiento de valores atípicos
Los valores atípicos son valores que se desvían significativamente del resto de los datos y pueden indicar variaciones extremas o errores de medición. Se pueden identificar mediante técnicas como boxplots, histogramas o utilizando medidas como el Z-score. Una vez identificados, los valores atípicos se pueden eliminar o corregir según sea necesario en el análisis.
Preparación de datos
Después de la limpieza, la preparación de los datos implica transformarlos a un formato adecuado para el análisis o modelado. Esto incluye normalización, estandarización, codificación de variables categóricas y selección de características.
Normalización y Estandarización
La normalización y la estandarización son técnicas para escalar datos numéricos. La normalización ajusta los datos para que estén en una escala entre 0 y 1, mientras que la estandarización transforma los datos para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1. Esto es importante para algoritmos que son sensibles a la escala de los datos, como K -Medios o SVM.
Codificación de variables categóricas
Los modelos de aprendizaje automático generalmente requieren que los datos de entrada sean numéricos. Por lo tanto, las variables categóricas deben codificarse antes de usarse en el entrenamiento. Podemos utilizar técnicas como One-Hot Encoding o Label Encoding para transformar variables categóricas en numéricas.
Selección de funciones
La selección de características es el proceso de identificar las variables más importantes para el modelo. Se pueden utilizar técnicas como el análisis de correlación, pruebas estadísticas y métodos como la importancia de las características en modelos de árbol para seleccionar las características más relevantes.
Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn
La visualización es una parte integral de EDA, ya que le permite comprender mejor los datos e identificar patrones o problemas. Matplotlib y Seaborn son dos potentes bibliotecas de visualización de datos en Python.
Matplotlib
Matplotlib es una biblioteca de trazado 2D que le permite crear figuras estáticas, animadas e interactivas en Python. Es una herramienta versátil que se puede utilizar para crear una amplia variedad de gráficos y diagramas.
Por ejemplo, para crear un histograma de los datos, podemos usar:
```pitón importar matplotlib.pyplot como plt plt.hist(datos['característica'], contenedores=50) plt.title('Histograma de funciones') plt.xlabel('Valor') plt.ylabel('Frecuencia') plt.mostrar() ```Nacido en el mar
Seaborn es una biblioteca de visualización de datos basada en Matplotlib que ofrece una interfaz de alto nivel para dibujar gráficos estadísticos atractivos. Seaborn viene con una variedad de tipos y estilos de gráficos predefinidos, lo que facilita la creación de visualizaciones complejas con menos código.
Un ejemplo de diagrama de caja con Seaborn sería:
```pitón importar seaborn como sns sns.boxplot(x='categoría', y='valor', datos=datos) plt.title('Boxplot de Categoría por Valor') plt.mostrar() ```Conclusión
EDA es un paso fundamental en el proceso de desarrollo de modelos de Machine Learning y Deep Learning. La limpieza y preparación de datos garantiza que el modelo se entrene de manera eficiente y eficaz. Matplotlib y Seaborn son herramientas poderosas que facilitan la visualización de datos, lo que le permite identificar patrones, valores atípicos y comprender la distribución de datos. Con datos bien preparados y una sólida comprensión del conjunto de datos, podemos crear modelos más precisos y confiables.
