7.11. Principios de aprendizaje supervisado: ingeniería de funciones
El aprendizaje supervisado es un enfoque fundamental en el aprendizaje automático, donde un modelo se entrena utilizando un conjunto de datos que incluye las entradas (características) y salidas (etiquetas) correspondientes. El objetivo es que el modelo aprenda a asignar entradas a salidas para que, cuando se presenten nuevos ejemplos, pueda hacer predicciones precisas. En este contexto, la Ingeniería de características es un aspecto crítico que puede influir significativamente en el rendimiento del modelo. Exploremos los conceptos y técnicas esenciales de la ingeniería de funciones en el aprendizaje supervisado con Python.
Importancia de la ingeniería de funciones
La ingeniería de funciones es el proceso de utilizar el conocimiento del dominio para extraer y transformar las variables de entrada más relevantes para el modelo de aprendizaje automático. Estas transformaciones pueden incluir la creación de nuevas funciones a partir de las existentes, la selección de las funciones más importantes, la codificación de variables categóricas, la normalización o estandarización de variables numéricas y el manejo de datos faltantes.
Las características tienen un impacto directo en la capacidad del modelo para aprender y generalizar a partir de datos. Las funciones bien diseñadas pueden mejorar la eficiencia del entrenamiento, la interpretabilidad del modelo y, en última instancia, la precisión de la predicción.
Selección de funciones
Uno de los primeros pasos en la ingeniería de funciones es la selección de funciones. Esto implica identificar qué datos son más relevantes para la tarea en cuestión. En Python, bibliotecas como Scikit-learn proporcionan herramientas para la selección automática de funciones mediante métodos estadísticos, como pruebas de hipótesis, o modelos de aprendizaje automático que asignan importancia a funciones, como árboles de decisión.
Seleccionar las características correctas puede reducir la dimensionalidad del problema, acelerar el entrenamiento y mejorar el rendimiento del modelo. Sin embargo, es fundamental que esta selección se haga con cuidado para no excluir información importante que podría mejorar la capacidad del modelo para realizar predicciones precisas.
Creación de funciones
La creación de nuevas funciones suele ser el lugar donde entra en juego el conocimiento del dominio. Esto puede implicar combinar características existentes para formar interacciones, extraer información del texto, fecha y hora, o cualquier otra transformación que pueda hacer que la información sea más accesible para el modelo.
Por ejemplo, en un conjunto de datos sobre precios de la vivienda, la distancia al centro de la ciudad puede no estar presente directamente en los datos, pero se puede calcular a partir de las coordenadas geográficas. En Python, bibliotecas como Pandas son extremadamente útiles para manipular datos y crear nuevas funciones.
Codificación de variables categóricas
Los modelos de aprendizaje automático generalmente requieren que todas las entradas sean numéricas. Esto significa que las variables categóricas, como el color o la marca, deben transformarse a un formato numérico antes de poder utilizarlas para entrenar un modelo. Se pueden utilizar técnicas como la codificación one-hot, la codificación de etiquetas o la incrustación para convertir estas variables categóricas en números.
En Python, la biblioteca Scikit-learn ofrece varias funciones para realizar esta codificación de manera eficiente. La elección del método de codificación puede tener un impacto significativo en el rendimiento del modelo y es importante considerar la naturaleza de la variable categórica al decidir cómo codificarla.
Normalización y Estandarización
La normalización y la estandarización son técnicas que se utilizan para escalar características numéricas para que tengan propiedades específicas que pueden ser beneficiosas durante el entrenamiento del modelo. La normalización generalmente se refiere a escalar características a un rango entre 0 y 1, mientras que la estandarización se refiere a ajustar características para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1.
Estas técnicas son particularmente importantes cuando se utilizan modelos que son sensibles a la escala de características, como máquinas de vectores de soporte (SVM) o redes neuronales. La biblioteca Scikit-learn proporciona funciones como StandardScaler y MinMaxScaler para facilitar estas transformaciones.
Tratamiento de datos faltantes
La falta de datos es común en muchos conjuntos de datos y puede degradar el rendimiento del modelo si no se maneja adecuadamente. Se pueden utilizar técnicas de imputación para completar estos valores faltantes con estimaciones razonables, como la media, la mediana o las modas de las características, o incluso con modelos más complejos que predicen los valores faltantes en función de las otras características. /p>
Scikit-learn ofrece la clase SimpleImputer para imputación básica, mientras que se pueden implementar enfoques más avanzados manualmente o con la ayuda de otras bibliotecas.
Conclusión
La ingeniería de funciones es un paso crucial en el proceso de modelado de aprendizaje supervisado. El éxito de un modelo de aprendizaje automático depende en gran medida de la calidad de las funciones que incorpora. Al aplicar técnicas de ingeniería de funciones, como selección, creación, codificación, normalización y tratamiento de datos faltantes, podemos mejorar significativamente el rendimiento del modelo.
En Python, el rico ecosistema de bibliotecas como Scikit-learn y Pandas ofrece una variedad de herramientas para realizar ingeniería de funciones de manera efectiva. Al combinar estas herramientas con conocimiento del dominio y una sólida comprensión de los principios del aprendizaje supervisado, podemos desarrollar modelos sólidos y precisos para una amplia gama de tareas de predicción.
