Potencia tus modelos de Machine Learning con ingeniería de características

La ingeniería de características es un proceso fundamental que permite optimizar los datos y hacerlos más efectivos para los algoritmos.

En el mundo del Data Engineering, el trabajo con datos no se limita simplemente a almacenarlos y procesarlos; la clave está en transformar esos datos en información útil y precisa para mejorar el rendimiento de los modelos de Machine Learning.

En esta nota exploramos cómo la ingeniería de características puede marcar la diferencia en tus proyectos y mejorar los resultados sin necesidad de recurrir a modelos complejos.

¿Qué es la ingeniería de características en el aprendizaje automático?

La ingeniería de características es un proceso clave en el aprendizaje automático que consiste en seleccionar, crear y transformar los datos para mejorar el rendimiento de los modelos predictivos. No se trata solo de alimentar un algoritmo con grandes volúmenes de información, sino de identificar las variables más relevantes que realmente aportan valor al modelo.

👉 Imagina un proyecto en el que buscas optimizar las tasas de entrega a tiempo de un servicio logístico. En lugar de implementar un complejo modelo de Machine Learning, se decidió utilizar un sencillo algoritmo de regresión con solo tres características adicionales derivadas de los datos existentes. ¿El resultado? Las entregas a tiempo pasaron del 48% al 56% en un conjunto de datos de 10 millones de registros.

Este es el impacto que puede tener la ingeniería de características cuando se aplica correctamente. No siempre es necesario un modelo avanzado; a veces, seleccionar las características adecuadas puede marcar una diferencia significativa.

👉 Por ejemplo, supongamos que estamos trabajando con un conjunto de datos meteorológicos que incluye columnas como temperatura, lugar, mes, año y fecha. En este caso, la columna de la fecha podría no aportar un valor real al modelo si ya contamos con el mes como indicador de estacionalidad. Eliminarla no solo reduce la dimensionalidad del dataset, sino que también simplifica el modelo sin sacrificar precisión.

En resumen, la ingeniería de características permite convertir los datos en información valiosa, optimizando los modelos predictivos y mejorando los resultados sin necesidad de recurrir a algoritmos complejos.

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Tipos de características en el aprendizaje automático

Antes de aplicar técnicas avanzadas de ingeniería de características, es fundamental comprender los diferentes tipos de características que podemos encontrar en un conjunto de datos. Identificar correctamente el tipo de cada variable es clave para seleccionar las estrategias de procesamiento adecuadas y maximizar el rendimiento del modelo.

🔸 Características numéricas

Las características numéricas representan datos cuantitativos y se expresan en forma de números. Pueden ser continuas o discretas y son esenciales para la mayoría de los modelos predictivos. Algunos ejemplos comunes incluyen:

• Altura: Medida en centímetros o pulgadas.
• Edad: Número de años de una persona.
• Salario: Ingresos mensuales o anuales en una determinada moneda.

Estas variables suelen requerir técnicas de normalización o estandarización para mantener la coherencia en los cálculos y evitar sesgos en los modelos.

🔸Características categóricas

Las características categóricas agrupan los datos en categorías o etiquetas. A diferencia de las numéricas, no poseen un orden o secuencia específica.

Algunos ejemplos son:

• Sexo: Masculino, Femenino, No Binario.
• Mes de nacimiento: Enero, Febrero, …, Diciembre.
  

Las características categóricas pueden subdividirse en:

• Binarias: Solo tienen dos categorías posibles (Ejemplo: Sí/No, Verdadero/Falso).
• No binarias: Pueden contener múltiples categorías (Ejemplo: Nivel de estudios: Primaria, Secundaria, Universitaria).

Para utilizar estas variables en modelos predictivos, es común aplicar técnicas de codificación como One-Hot Encoding o Label Encoding.

🔸Características textuales y de series temporales

Características textuales: Son aquellas que contienen texto no estructurado, como reseñas de productos, descripciones de servicios o comentarios de usuarios. Dado que los modelos de Machine Learning no pueden procesar texto directamente, es necesario transformarlo en representaciones numéricas mediante técnicas como TF-IDF, Word Embeddings o Bag of Words.

Características de series temporales: Este tipo de datos refleja valores medidos a lo largo del tiempo, como las ventas diarias de un producto, la temperatura registrada cada hora o las fluctuaciones del precio de una acción. Al trabajar con series temporales, es importante considerar técnicas de agregación, diferenciación y suavizado para capturar patrones y tendencias.

Comprender los tipos de características es el primer paso para implementar técnicas efectivas de ingeniería de características. ✅

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Técnicas de ingeniería de características

La ingeniería de características es esencial para transformar los datos crudos en variables útiles que potencien el rendimiento de los modelos predictivos. Existen diversas técnicas para optimizar el conjunto de datos y asegurar que los modelos aprendan de manera más efectiva.

A continuación, exploramos las técnicas más importantes.

🔸Tratamiento de valores perdidos

Los valores faltantes pueden distorsionar los resultados del modelo, por lo que es fundamental abordarlos correctamente.

• Imputación: Consiste en reemplazar los valores faltantes con estadísticas representativas (media, mediana o moda) para preservar el tamaño del conjunto de datos.
• Supresión: Se eliminan las filas con valores faltantes. Útil cuando la pérdida de datos es mínima (menos del 10% del total).

🔸Manejo de valores atípicos

Los valores atípicos (puntos de datos que se alejan significativamente del resto) pueden distorsionar los resultados.

• Sustitución: Reemplazar los valores atípicos con un límite superior o inferior calculado (a partir del rango intercuartílico).
• Transformaciones: Aplicar transformaciones matemáticas (como logaritmo o raíz cuadrada) para reducir la influencia de los valores extremos.
• Eliminación: En casos extremos y justificados, se pueden eliminar.

🔸Codificación de variables categóricas

Los modelos de Machine Learning requieren entradas numéricas. Esta técnica convierte categorías (como "Rojo" o "Mujer") en formato numérico procesable.

• One-Hot Encoding: Crea una nueva columna binaria (1 o 0) para cada categoría. Ideal para variables sin un orden inherente.
• Label Encoding: Asigna un valor numérico secuencial a cada categoría. Útil para variables ordinales (con orden, como "Bajo", "Medio", "Alto").

🔸Escalado de características

Cuando las características numéricas tienen diferentes rangos (ej. edad de 1 a 100 vs. salario de 10k a 100k), esta técnica las unifica para evitar que las variables con valores grandes dominen el modelo.

• Normalización (Min-Máx): Escala los valores dentro de un rango específico, generalmente entre 0 y 1.
• Estandarización (Z-Score): Convierte los valores para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1.

🔸Creación de nuevas características

Consiste en generar nuevas variables a partir de las existentes, aportando información que no estaba explícita.

• Interacción: Multiplicar o dividir características (ej. crear Precio por metro cuadrado dividiendo Precio por Área).
• Descomposición: Extraer componentes de una variable compleja (ej. de una fecha, extraer el mes, el día de la semana o el año).

🔸Selección de características

Es el proceso de reducir el número de variables, eliminando el ruido y mejorando la eficiencia y capacidad predictiva del modelo.

• Métodos de filtrado: Usan estadísticas (como correlación) para evaluar la relevancia de cada característica de forma independiente.
• Métodos envolventes: Utilizan modelos de Machine Learning (ej. árboles de decisión) para probar subconjuntos de características de forma iterativa y seleccionar las que ofrecen mejor rendimiento.

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Buenas prácticas para la ingeniería de características

La ingeniería de características es un paso fundamental en el proceso de Machine Learning. No solo mejora el rendimiento del modelo, sino que también facilita la interpretación de los resultados.

Sin embargo, para obtener los mejores resultados, es importante seguir ciertas prácticas clave. Aquí te presentamos las más relevantes:

🔸Conoce tus datos

Antes de aplicar cualquier técnica de ingeniería de características, es esencial comprender en profundidad el conjunto de datos.

• Investiga el contexto: ¿Qué representa cada variable? ¿Cómo se generaron los datos? ¿Qué relaciones podrían existir entre las características?
• Consulta con expertos en la materia: A menudo, los datos contienen información implícita que solo los expertos del dominio pueden identificar.
• Identifica valores atípicos y faltantes: Detectar anomalías y valores perdidos desde el principio evita problemas en etapas posteriores.

💡 Un buen conocimiento de los datos te permitirá aplicar técnicas más avanzadas de transformación y selección de características de forma efectiva.

🔸Realiza un análisis exploratorio de datos (EDA)

El análisis exploratorio de datos (EDA) te ayuda a descubrir patrones, tendencias y relaciones ocultas en los datos. Aquí te presentamos algunas técnicas recomendadas:

• Visualización de datos: Usa bibliotecas como Matplotlib, Seaborn o Plotly para crear gráficos de distribución, diagramas de caja y gráficos de dispersión.
• Estadísticas descriptivas: Utiliza Pandas para calcular la media, mediana, moda, desviación estándar y percentiles.
• Mapa de calor de correlación: Detecta relaciones entre variables con sns.heatmap() de Seaborn.

🔸Crear funciones de interacción

Las interacciones entre características pueden revelar patrones ocultos que no son evidentes a simple vista. Crear nuevas características basadas en relaciones lógicas o matemáticas entre variables es una técnica poderosa en la ingeniería de características.

• Ejemplo 1: En un dataset de propiedades, podemos calcular el área total multiplicando longitud por anchura.
• Ejemplo 2: En un dataset de ventas, podemos calcular el precio por unidad dividiendo el precio total por la cantidad vendida.
• Ejemplo 3: En un dataset de viviendas, podemos crear una característica antigüedad restando el año de construcción del año actual:

🔸Elige tu modelo con antelación

No todas las técnicas de ingeniería de características funcionan igual para todos los modelos de Machine Learning. Es fundamental seleccionar el modelo antes de aplicar transformaciones para evitar esfuerzos innecesarios y asegurar que las características sean compatibles.

• Modelos basados en distancias (KNN, SVM, regresión lineal): Requieren escalado de características (StandardScaler o MinMaxScaler).
• Modelos basados en árboles (Random Forest, XGBoost): No requieren escalado, pero se benefician de técnicas de codificación categórica (OneHotEncoder).
• Redes neuronales: A menudo requieren tanto escalado de características como normalización para evitar problemas de convergencia.

Tu próximo paso en la Ingeniería de Inteligencia Artificial

La ingeniería de características es una herramienta estratégica para mejorar la eficiencia y precisión de tus modelos predictivos. Dominarla implica no solo entender las técnicas y herramientas disponibles, sino también saber cuándo y cómo aplicar las correctas para cada tipo de datos.

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