Una guía para la ingeniería de funciones en ciencia de datos
La ingeniería de funciones es un aspecto crucial del flujo de trabajo de la ciencia de datos. Implica la creación de nuevas funciones a partir de datos existentes para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. En otras palabras, es el proceso de transformar datos sin procesar en características que los algoritmos de aprendizaje automático pueden utilizar para hacer predicciones.
Existen varias técnicas que se pueden emplear en ingeniería de características para mejorar el poder predictivo de un modelo. Algunas de estas técnicas incluyen la creación de nuevas funciones a partir de las existentes, escalar y normalizar funciones, codificar variables categóricas y lidiar con valores faltantes.
Un método común de ingeniería de funciones es crear nuevas funciones a partir de las existentes. Esto se puede hacer combinando o transformando funciones existentes para crear otras nuevas que puedan ser más predictivas. Por ejemplo, si tenemos un conjunto de datos que contiene la altura y el peso de las personas, podemos crear una nueva característica calculando el índice de masa corporal (IMC) utilizando los datos de altura y peso.
Escalar y normalizar funciones es otro aspecto importante de la ingeniería de funciones. Esto implica llevar todas las características a la misma escala escalándolas para que se encuentren dentro de un rango específico. Esto es importante porque muchos algoritmos de aprendizaje automático son sensibles a la escala de las funciones de entrada.
Codificar variables categóricas también es una parte crucial de la ingeniería de características. Las variables categóricas son aquellas que toman un número limitado y generalmente fijo de valores posibles. Una forma de manejar estas variables es mediante el uso de codificación one-hot, que crea nuevas columnas binarias para cada valor único en la variable categórica.
Tratar con valores faltantes es otra consideración importante en la ingeniería de características. Los valores faltantes en un conjunto de datos pueden afectar negativamente el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Por lo tanto, es importante manejar los valores faltantes imputándolos con la media, mediana o moda de la característica, o utilizando técnicas de imputación más complejas.
Además, la ingeniería de características también implica conocimiento del dominio. Comprender el dominio del problema que se está resolviendo puede ayudar a crear características nuevas y significativas. Por ejemplo, en un entorno minorista, el monto total gastado por un cliente puede ser una característica más útil que las compras de productos individuales.
En conclusión, la ingeniería de funciones es un paso importante en el flujo de trabajo de la ciencia de datos y puede afectar en gran medida el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Al utilizar técnicas como la creación de nuevas funciones, escalar y normalizar funciones, codificar variables categóricas y manejar valores faltantes, los científicos de datos pueden crear modelos predictivos más sólidos y precisos. Además, el conocimiento del dominio es crucial para guiar el proceso de ingeniería de características. Por lo tanto, dominar la ingeniería de funciones es esencial para cualquier científico de datos que busque crear modelos exitosos de aprendizaje automático.