Resulta fascinante cómo los modelos de machine learning logran hacer predicciones tan precisas, aunque esto no lo logran por sí solos, hay un proceso detrás de todo esto que se llama ingeniería de características. Si esto ha despertado tu curiosidad y quieres aprender cómo los datos se transforman para que los algoritmos puedan entenderlos, aquí te explicaremos qué es la ingeniería de características y cómo funciona.
¿Qué es la ingeniería de características?
La ingeniería de características consiste en tomar datos crudos y convertirlos en información útil que los modelos de machine learning puedan usar para hacer predicciones más precisas. Básicamente, se trata de crear y seleccionar las mejores variables para que los algoritmos funcionen mejor. Por ejemplo, en una app que recomienda música, las características pueden ser las calificaciones que das a las canciones y el historial de lo que has escuchado.
¿Para qué sirve la ingeniería de características?
Lo que hace la ingeniería de características es mejorar la capacidad predictiva de los modelos de machine learning. Como transforma los datos brutos en variables que capturan mejor el problema subyacente, se pueden obtener modelos más precisos y eficientes. Este proceso implica una serie de pasos, como la extracción, limpieza, creación y almacenamiento de características.
Aplicaciones de la ingeniería de características
Debes saber que la ingeniería de características es aplicable en numerosos campos:
- Recomendación de productos: Se usa para transformar datos de comportamiento del usuario y así sugerir productos relevantes.
- Finanzas: Mejora los modelos de predicción de riesgo crediticio mediante la creación de características a partir de historiales financieros.
- Salud: Utiliza los datos clínicos para predecir la progresión de enfermedades.
- Marketing digital: Optimiza las campañas publicitarias a través del análisis de datos de interacción del usuario.
Ventajas de la ingeniería de características
- Mejor precisión del modelo: Al diseñar características que representan mejor el problema, los modelos pueden hacer predicciones más acertadas.
- Flexibilidad en el uso de modelos: Con buenas características, incluso modelos menos complejos pueden producir buenos resultados.
- Modelos más simples: Características bien diseñadas permiten el uso de modelos más sencillos, que son más rápidos y fáciles de mantener.
Técnicas comunes que se usan en la ingeniería de características
Trabajo con datos faltantes
- Eliminación de variables: Cuando una columna tiene muchos valores perdidos y no es crucial, se elimina.
- Imputación de la media y la mediana: Consiste en reemplazar los valores perdidos con la media o mediana de la columna.
- El valor más común: Se trata de usar el valor más frecuente en una columna categórica para llenar los vacíos.
Trabajo con valores continuos
- Normalización Min-Max: Es el proceso de escalar los valores entre 0 y 1.
- Estandarización: Aquí se deben ajustar los valores para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1.
Trabajo con valores categóricos
- Codificación de etiquetas: Se convierten los valores categóricos en números.
- Variables dummy: Hay que crear nuevas columnas binarias para cada categoría.
Selección de características
Ahora bien, la selección de características consiste en elegir las variables más relevantes para el modelo. Algunas técnicas incluyen:
- Selección univariante: Se usan pruebas estadísticas para encontrar las características que tengan la relación más fuerte con la variable de predicción.
- Importancia de la característica: Se asignan las puntuaciones a cada característica basada en su relevancia.
- Matriz de correlación: Se analizan cómo se relacionan las características entre sí y con la variable dependiente.
Retos de la ingeniería de características
Este proceso no está exento de desafíos. Implica un equilibrio entre el análisis de datos, el conocimiento del dominio y la intuición. Ten en cuenta que los datos pueden estar dispersos en múltiples fuentes y formatos, lo que complica su extracción y limpieza. Además, crear características relevantes requiere una comprensión profunda del problema que se está tratando de resolver.
Almacenamiento y visualización de características
Finalmente, una vez que los datos están limpios y etiquetados, los equipos de machine learning los exploran para asegurarse de que están listos para el modelo. Algo que resulta muy útil para confirmar la corrección de los datos y realizar los análisis exploratorios son los gráficos de dispersión y los diagramas de caja.
Ya te ha quedado claro que la ingeniería de características es un componente esencial para el éxito de los modelos de machine learning. Dedicar tiempo y esfuerzo a este proceso puede marcar una gran diferencia en la precisión y eficiencia de los modelos. Al entender qué es la ingeniería de características y cómo funciona podrás ser capaz de desarrollar soluciones más completas y efectivas en tus proyectos de ciencia de datos.
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