Capítulo 1: Introducción: Más allá de lo básico
1.5 Qué Podría Salir Mal
A medida que avanzas en las etapas intermedias de análisis de datos e ingeniería de características, pueden surgir muchos desafíos y errores comunes. Estos errores suelen ser sutiles y pueden no dar lugar a errores evidentes, lo que los hace particularmente difíciles de detectar. Esta sección destaca algunas áreas críticas en las que las cosas pueden salir mal y cómo evitarlas.
1.5.1 Manipulación Ineficiente de Datos en Pandas
Aunque Pandas es una herramienta increíblemente poderosa para la manipulación de datos, puede ser lenta cuando se trabaja con conjuntos de datos grandes si no se usa de forma óptima. Operaciones como filtrado, agrupación y combinación pueden convertirse en cuellos de botella si no se optimizan.
Qué podría salir mal
- Realizar operaciones fila por fila en lugar de aprovechar las operaciones vectorizadas de Pandas puede ralentizar el flujo de trabajo.
- Usar múltiples copias de DataFrame o conjuntos de datos innecesariamente grandes en memoria puede causar problemas de rendimiento y de memoria.
Solución
Siempre que sea posible, usa las operaciones vectorizadas de Pandas y evita los bucles sobre las filas del DataFrame. Si trabajas con conjuntos de datos grandes, considera usar herramientas como Dask para operaciones escalables en Pandas o técnicas de perfilado de memoria para monitorear el uso.
1.5.2 Manejo Incorrecto de Datos Faltantes
El manejo de datos faltantes es una tarea común, pero si se hace incorrectamente, puede distorsionar los resultados de tu análisis. Una imputación incorrecta puede conducir a resultados sesgados o engañosos.
Qué podría salir mal
- Rellenar arbitrariamente valores faltantes con cero o con valores medios puede introducir sesgo, especialmente si los datos faltantes representan una tendencia particular.
- No reconocer patrones en los datos faltantes (por ejemplo, faltantes al azar vs. no al azar) puede sesgar el análisis.
Solución
Considera siempre por qué podrían faltar los datos y usa técnicas de imputación adecuadas. Por ejemplo, el relleno hacia adelante o hacia atrás puede ser más adecuado para datos de series temporales, mientras que la imputación estadística (media, mediana) funciona bien en otros escenarios. También puedes explorar técnicas avanzadas como imputación K-Nearest Neighbors (KNN) para obtener resultados más precisos.
1.5.3 Mala Aplicación de la Escalado de Características y Transformaciones
El escalado de características es crucial para muchos algoritmos de aprendizaje automático. Sin embargo, usar el método de escalado incorrecto o aplicarlo en el momento equivocado puede conducir a predicciones incorrectas en el modelo.
Qué podría salir mal
- Escalar los datos de prueba utilizando estadísticas del conjunto de prueba en lugar del conjunto de entrenamiento puede causar fuga de datos, donde el modelo obtiene información del conjunto de prueba durante el entrenamiento.
- Aplicar transformaciones inapropiadas (por ejemplo, usar transformación logarítmica en valores negativos) puede introducir errores en el modelo.
Solución
Asegúrate siempre de que el escalado se aplique solo a los datos de entrenamiento y luego se use para transformar el conjunto de prueba. Elige la transformación correcta según las características de tus datos; si tus datos incluyen valores negativos, considera usar técnicas como el escalado min-max en lugar de transformaciones logarítmicas.
1.5.4 Uso Incorrecto de Pipelines en Scikit-learn
El uso de pipelines en Scikit-learn puede ayudar a automatizar y simplificar el procesamiento de datos y la construcción de modelos. Sin embargo, si no se implementan correctamente, los pipelines pueden introducir errores u omitir pasos clave de preprocesamiento.
Qué podría salir mal
- Olvidar incluir pasos esenciales de preprocesamiento (por ejemplo, imputación, escalado) en el pipeline puede llevar a entrenar modelos con datos incompletos o sin procesar.
- Ajustar el pipeline en todo el conjunto de datos antes de dividirlo en entrenamiento y prueba puede llevar a sobreajuste o fuga de datos.
Solución
Asegúrate de que todos los pasos necesarios de preprocesamiento estén incluidos en el pipeline y que este se ajuste solo en los datos de entrenamiento. Al encadenar pasos dentro de un pipeline, puedes evitar omisiones accidentales y asegurar consistencia a lo largo del flujo de trabajo.
1.5.5 Interpretación Incorrecta de Salidas de Modelos en Scikit-learn
Al entrenar modelos de aprendizaje automático, es fácil interpretar mal los resultados, especialmente si no estás familiarizado con las métricas de evaluación o cómo funciona el modelo.
Qué podría salir mal
- Evaluar el modelo solo en precisión puede ser engañoso, especialmente en conjuntos de datos desbalanceados. Un modelo con alta precisión puede seguir funcionando mal en clases minoritarias.
- Sobreajustar el modelo al ajustar hiperparámetros agresivamente o usar modelos complejos sin una validación adecuada.
Solución
Usa siempre una combinación de métricas de evaluación, como precisión, recall, F1-score y AUC-ROC, para evaluar el rendimiento del modelo, especialmente en tareas de clasificación. Usa validación cruzada para asegurar que el modelo se generaliza bien y no está sobreajustado a los datos de entrenamiento.
1.5.6 Cuellos de Botella de Rendimiento en Operaciones de NumPy
NumPy está diseñado para cálculos numéricos rápidos, pero un uso incorrecto de sus capacidades puede llevar a problemas de rendimiento, especialmente cuando se trabaja con conjuntos de datos muy grandes.
Qué podría salir mal
- Usar bucles en Python para aplicar transformaciones a arreglos de NumPy puede ser ineficiente y lento.
- No aprovechar las operaciones vectorizadas de NumPy puede resultar en un uso más alto de memoria y tiempo de procesamiento.
Solución
Siempre que sea posible, usa las funciones integradas de NumPy para aplicar transformaciones a todo el arreglo de manera vectorizada. Por ejemplo, en lugar de iterar sobre cada elemento en un arreglo para calcular el logaritmo, usa np.log(array) para aplicar la transformación a todos los elementos a la vez.
1.5.7 Sobre-Ingeniería de Características
La ingeniería de características puede mejorar significativamente el rendimiento del modelo, pero sobre-ingenierizar o crear demasiadas características puede llevar a sobreajuste o complejidad innecesaria en el modelo.
Qué podría salir mal
- Crear demasiados términos de interacción o características polinómicas puede hacer que el modelo sobreajuste los datos de entrenamiento, haciendo que funcione mal en datos no vistos.
- Agregar características irrelevantes puede aumentar la complejidad del modelo sin añadir capacidad predictiva, lo que lleva a tiempos de entrenamiento más largos y menor interpretabilidad.
Solución
Sé estratégico con tu ingeniería de características. Usa técnicas como importancia de características o eliminación recursiva de características para identificar las características más relevantes y reducir la complejidad innecesaria.
Al estar al tanto de estos errores comunes y adoptar buenas prácticas, estarás bien preparado para manejar los desafíos que surjan a medida que avanzas en tu camino de análisis de datos. Cada uno de estos problemas se puede resolver con cuidado y consideración, y al ser proactivo, puedes evitar muchos de los problemas que suelen aparecer en proyectos de análisis de datos de nivel intermedio.
1.5 Qué Podría Salir Mal
A medida que avanzas en las etapas intermedias de análisis de datos e ingeniería de características, pueden surgir muchos desafíos y errores comunes. Estos errores suelen ser sutiles y pueden no dar lugar a errores evidentes, lo que los hace particularmente difíciles de detectar. Esta sección destaca algunas áreas críticas en las que las cosas pueden salir mal y cómo evitarlas.
1.5.1 Manipulación Ineficiente de Datos en Pandas
Aunque Pandas es una herramienta increíblemente poderosa para la manipulación de datos, puede ser lenta cuando se trabaja con conjuntos de datos grandes si no se usa de forma óptima. Operaciones como filtrado, agrupación y combinación pueden convertirse en cuellos de botella si no se optimizan.
Qué podría salir mal
- Realizar operaciones fila por fila en lugar de aprovechar las operaciones vectorizadas de Pandas puede ralentizar el flujo de trabajo.
- Usar múltiples copias de DataFrame o conjuntos de datos innecesariamente grandes en memoria puede causar problemas de rendimiento y de memoria.
Solución
Siempre que sea posible, usa las operaciones vectorizadas de Pandas y evita los bucles sobre las filas del DataFrame. Si trabajas con conjuntos de datos grandes, considera usar herramientas como Dask para operaciones escalables en Pandas o técnicas de perfilado de memoria para monitorear el uso.
1.5.2 Manejo Incorrecto de Datos Faltantes
El manejo de datos faltantes es una tarea común, pero si se hace incorrectamente, puede distorsionar los resultados de tu análisis. Una imputación incorrecta puede conducir a resultados sesgados o engañosos.
Qué podría salir mal
- Rellenar arbitrariamente valores faltantes con cero o con valores medios puede introducir sesgo, especialmente si los datos faltantes representan una tendencia particular.
- No reconocer patrones en los datos faltantes (por ejemplo, faltantes al azar vs. no al azar) puede sesgar el análisis.
Solución
Considera siempre por qué podrían faltar los datos y usa técnicas de imputación adecuadas. Por ejemplo, el relleno hacia adelante o hacia atrás puede ser más adecuado para datos de series temporales, mientras que la imputación estadística (media, mediana) funciona bien en otros escenarios. También puedes explorar técnicas avanzadas como imputación K-Nearest Neighbors (KNN) para obtener resultados más precisos.
1.5.3 Mala Aplicación de la Escalado de Características y Transformaciones
El escalado de características es crucial para muchos algoritmos de aprendizaje automático. Sin embargo, usar el método de escalado incorrecto o aplicarlo en el momento equivocado puede conducir a predicciones incorrectas en el modelo.
Qué podría salir mal
- Escalar los datos de prueba utilizando estadísticas del conjunto de prueba en lugar del conjunto de entrenamiento puede causar fuga de datos, donde el modelo obtiene información del conjunto de prueba durante el entrenamiento.
- Aplicar transformaciones inapropiadas (por ejemplo, usar transformación logarítmica en valores negativos) puede introducir errores en el modelo.
Solución
Asegúrate siempre de que el escalado se aplique solo a los datos de entrenamiento y luego se use para transformar el conjunto de prueba. Elige la transformación correcta según las características de tus datos; si tus datos incluyen valores negativos, considera usar técnicas como el escalado min-max en lugar de transformaciones logarítmicas.
1.5.4 Uso Incorrecto de Pipelines en Scikit-learn
El uso de pipelines en Scikit-learn puede ayudar a automatizar y simplificar el procesamiento de datos y la construcción de modelos. Sin embargo, si no se implementan correctamente, los pipelines pueden introducir errores u omitir pasos clave de preprocesamiento.
Qué podría salir mal
- Olvidar incluir pasos esenciales de preprocesamiento (por ejemplo, imputación, escalado) en el pipeline puede llevar a entrenar modelos con datos incompletos o sin procesar.
- Ajustar el pipeline en todo el conjunto de datos antes de dividirlo en entrenamiento y prueba puede llevar a sobreajuste o fuga de datos.
Solución
Asegúrate de que todos los pasos necesarios de preprocesamiento estén incluidos en el pipeline y que este se ajuste solo en los datos de entrenamiento. Al encadenar pasos dentro de un pipeline, puedes evitar omisiones accidentales y asegurar consistencia a lo largo del flujo de trabajo.
1.5.5 Interpretación Incorrecta de Salidas de Modelos en Scikit-learn
Al entrenar modelos de aprendizaje automático, es fácil interpretar mal los resultados, especialmente si no estás familiarizado con las métricas de evaluación o cómo funciona el modelo.
Qué podría salir mal
- Evaluar el modelo solo en precisión puede ser engañoso, especialmente en conjuntos de datos desbalanceados. Un modelo con alta precisión puede seguir funcionando mal en clases minoritarias.
- Sobreajustar el modelo al ajustar hiperparámetros agresivamente o usar modelos complejos sin una validación adecuada.
Solución
Usa siempre una combinación de métricas de evaluación, como precisión, recall, F1-score y AUC-ROC, para evaluar el rendimiento del modelo, especialmente en tareas de clasificación. Usa validación cruzada para asegurar que el modelo se generaliza bien y no está sobreajustado a los datos de entrenamiento.
1.5.6 Cuellos de Botella de Rendimiento en Operaciones de NumPy
NumPy está diseñado para cálculos numéricos rápidos, pero un uso incorrecto de sus capacidades puede llevar a problemas de rendimiento, especialmente cuando se trabaja con conjuntos de datos muy grandes.
Qué podría salir mal
- Usar bucles en Python para aplicar transformaciones a arreglos de NumPy puede ser ineficiente y lento.
- No aprovechar las operaciones vectorizadas de NumPy puede resultar en un uso más alto de memoria y tiempo de procesamiento.
Solución
Siempre que sea posible, usa las funciones integradas de NumPy para aplicar transformaciones a todo el arreglo de manera vectorizada. Por ejemplo, en lugar de iterar sobre cada elemento en un arreglo para calcular el logaritmo, usa np.log(array) para aplicar la transformación a todos los elementos a la vez.
1.5.7 Sobre-Ingeniería de Características
La ingeniería de características puede mejorar significativamente el rendimiento del modelo, pero sobre-ingenierizar o crear demasiadas características puede llevar a sobreajuste o complejidad innecesaria en el modelo.
Qué podría salir mal
- Crear demasiados términos de interacción o características polinómicas puede hacer que el modelo sobreajuste los datos de entrenamiento, haciendo que funcione mal en datos no vistos.
- Agregar características irrelevantes puede aumentar la complejidad del modelo sin añadir capacidad predictiva, lo que lleva a tiempos de entrenamiento más largos y menor interpretabilidad.
Solución
Sé estratégico con tu ingeniería de características. Usa técnicas como importancia de características o eliminación recursiva de características para identificar las características más relevantes y reducir la complejidad innecesaria.
Al estar al tanto de estos errores comunes y adoptar buenas prácticas, estarás bien preparado para manejar los desafíos que surjan a medida que avanzas en tu camino de análisis de datos. Cada uno de estos problemas se puede resolver con cuidado y consideración, y al ser proactivo, puedes evitar muchos de los problemas que suelen aparecer en proyectos de análisis de datos de nivel intermedio.
1.5 Qué Podría Salir Mal
A medida que avanzas en las etapas intermedias de análisis de datos e ingeniería de características, pueden surgir muchos desafíos y errores comunes. Estos errores suelen ser sutiles y pueden no dar lugar a errores evidentes, lo que los hace particularmente difíciles de detectar. Esta sección destaca algunas áreas críticas en las que las cosas pueden salir mal y cómo evitarlas.
1.5.1 Manipulación Ineficiente de Datos en Pandas
Aunque Pandas es una herramienta increíblemente poderosa para la manipulación de datos, puede ser lenta cuando se trabaja con conjuntos de datos grandes si no se usa de forma óptima. Operaciones como filtrado, agrupación y combinación pueden convertirse en cuellos de botella si no se optimizan.
Qué podría salir mal
- Realizar operaciones fila por fila en lugar de aprovechar las operaciones vectorizadas de Pandas puede ralentizar el flujo de trabajo.
- Usar múltiples copias de DataFrame o conjuntos de datos innecesariamente grandes en memoria puede causar problemas de rendimiento y de memoria.
Solución
Siempre que sea posible, usa las operaciones vectorizadas de Pandas y evita los bucles sobre las filas del DataFrame. Si trabajas con conjuntos de datos grandes, considera usar herramientas como Dask para operaciones escalables en Pandas o técnicas de perfilado de memoria para monitorear el uso.
1.5.2 Manejo Incorrecto de Datos Faltantes
El manejo de datos faltantes es una tarea común, pero si se hace incorrectamente, puede distorsionar los resultados de tu análisis. Una imputación incorrecta puede conducir a resultados sesgados o engañosos.
Qué podría salir mal
- Rellenar arbitrariamente valores faltantes con cero o con valores medios puede introducir sesgo, especialmente si los datos faltantes representan una tendencia particular.
- No reconocer patrones en los datos faltantes (por ejemplo, faltantes al azar vs. no al azar) puede sesgar el análisis.
Solución
Considera siempre por qué podrían faltar los datos y usa técnicas de imputación adecuadas. Por ejemplo, el relleno hacia adelante o hacia atrás puede ser más adecuado para datos de series temporales, mientras que la imputación estadística (media, mediana) funciona bien en otros escenarios. También puedes explorar técnicas avanzadas como imputación K-Nearest Neighbors (KNN) para obtener resultados más precisos.
1.5.3 Mala Aplicación de la Escalado de Características y Transformaciones
El escalado de características es crucial para muchos algoritmos de aprendizaje automático. Sin embargo, usar el método de escalado incorrecto o aplicarlo en el momento equivocado puede conducir a predicciones incorrectas en el modelo.
Qué podría salir mal
- Escalar los datos de prueba utilizando estadísticas del conjunto de prueba en lugar del conjunto de entrenamiento puede causar fuga de datos, donde el modelo obtiene información del conjunto de prueba durante el entrenamiento.
- Aplicar transformaciones inapropiadas (por ejemplo, usar transformación logarítmica en valores negativos) puede introducir errores en el modelo.
Solución
Asegúrate siempre de que el escalado se aplique solo a los datos de entrenamiento y luego se use para transformar el conjunto de prueba. Elige la transformación correcta según las características de tus datos; si tus datos incluyen valores negativos, considera usar técnicas como el escalado min-max en lugar de transformaciones logarítmicas.
1.5.4 Uso Incorrecto de Pipelines en Scikit-learn
El uso de pipelines en Scikit-learn puede ayudar a automatizar y simplificar el procesamiento de datos y la construcción de modelos. Sin embargo, si no se implementan correctamente, los pipelines pueden introducir errores u omitir pasos clave de preprocesamiento.
Qué podría salir mal
- Olvidar incluir pasos esenciales de preprocesamiento (por ejemplo, imputación, escalado) en el pipeline puede llevar a entrenar modelos con datos incompletos o sin procesar.
- Ajustar el pipeline en todo el conjunto de datos antes de dividirlo en entrenamiento y prueba puede llevar a sobreajuste o fuga de datos.
Solución
Asegúrate de que todos los pasos necesarios de preprocesamiento estén incluidos en el pipeline y que este se ajuste solo en los datos de entrenamiento. Al encadenar pasos dentro de un pipeline, puedes evitar omisiones accidentales y asegurar consistencia a lo largo del flujo de trabajo.
1.5.5 Interpretación Incorrecta de Salidas de Modelos en Scikit-learn
Al entrenar modelos de aprendizaje automático, es fácil interpretar mal los resultados, especialmente si no estás familiarizado con las métricas de evaluación o cómo funciona el modelo.
Qué podría salir mal
- Evaluar el modelo solo en precisión puede ser engañoso, especialmente en conjuntos de datos desbalanceados. Un modelo con alta precisión puede seguir funcionando mal en clases minoritarias.
- Sobreajustar el modelo al ajustar hiperparámetros agresivamente o usar modelos complejos sin una validación adecuada.
Solución
Usa siempre una combinación de métricas de evaluación, como precisión, recall, F1-score y AUC-ROC, para evaluar el rendimiento del modelo, especialmente en tareas de clasificación. Usa validación cruzada para asegurar que el modelo se generaliza bien y no está sobreajustado a los datos de entrenamiento.
1.5.6 Cuellos de Botella de Rendimiento en Operaciones de NumPy
NumPy está diseñado para cálculos numéricos rápidos, pero un uso incorrecto de sus capacidades puede llevar a problemas de rendimiento, especialmente cuando se trabaja con conjuntos de datos muy grandes.
Qué podría salir mal
- Usar bucles en Python para aplicar transformaciones a arreglos de NumPy puede ser ineficiente y lento.
- No aprovechar las operaciones vectorizadas de NumPy puede resultar en un uso más alto de memoria y tiempo de procesamiento.
Solución
Siempre que sea posible, usa las funciones integradas de NumPy para aplicar transformaciones a todo el arreglo de manera vectorizada. Por ejemplo, en lugar de iterar sobre cada elemento en un arreglo para calcular el logaritmo, usa np.log(array) para aplicar la transformación a todos los elementos a la vez.
1.5.7 Sobre-Ingeniería de Características
La ingeniería de características puede mejorar significativamente el rendimiento del modelo, pero sobre-ingenierizar o crear demasiadas características puede llevar a sobreajuste o complejidad innecesaria en el modelo.
Qué podría salir mal
- Crear demasiados términos de interacción o características polinómicas puede hacer que el modelo sobreajuste los datos de entrenamiento, haciendo que funcione mal en datos no vistos.
- Agregar características irrelevantes puede aumentar la complejidad del modelo sin añadir capacidad predictiva, lo que lleva a tiempos de entrenamiento más largos y menor interpretabilidad.
Solución
Sé estratégico con tu ingeniería de características. Usa técnicas como importancia de características o eliminación recursiva de características para identificar las características más relevantes y reducir la complejidad innecesaria.
Al estar al tanto de estos errores comunes y adoptar buenas prácticas, estarás bien preparado para manejar los desafíos que surjan a medida que avanzas en tu camino de análisis de datos. Cada uno de estos problemas se puede resolver con cuidado y consideración, y al ser proactivo, puedes evitar muchos de los problemas que suelen aparecer en proyectos de análisis de datos de nivel intermedio.
1.5 Qué Podría Salir Mal
A medida que avanzas en las etapas intermedias de análisis de datos e ingeniería de características, pueden surgir muchos desafíos y errores comunes. Estos errores suelen ser sutiles y pueden no dar lugar a errores evidentes, lo que los hace particularmente difíciles de detectar. Esta sección destaca algunas áreas críticas en las que las cosas pueden salir mal y cómo evitarlas.
1.5.1 Manipulación Ineficiente de Datos en Pandas
Aunque Pandas es una herramienta increíblemente poderosa para la manipulación de datos, puede ser lenta cuando se trabaja con conjuntos de datos grandes si no se usa de forma óptima. Operaciones como filtrado, agrupación y combinación pueden convertirse en cuellos de botella si no se optimizan.
Qué podría salir mal
- Realizar operaciones fila por fila en lugar de aprovechar las operaciones vectorizadas de Pandas puede ralentizar el flujo de trabajo.
- Usar múltiples copias de DataFrame o conjuntos de datos innecesariamente grandes en memoria puede causar problemas de rendimiento y de memoria.
Solución
Siempre que sea posible, usa las operaciones vectorizadas de Pandas y evita los bucles sobre las filas del DataFrame. Si trabajas con conjuntos de datos grandes, considera usar herramientas como Dask para operaciones escalables en Pandas o técnicas de perfilado de memoria para monitorear el uso.
1.5.2 Manejo Incorrecto de Datos Faltantes
El manejo de datos faltantes es una tarea común, pero si se hace incorrectamente, puede distorsionar los resultados de tu análisis. Una imputación incorrecta puede conducir a resultados sesgados o engañosos.
Qué podría salir mal
- Rellenar arbitrariamente valores faltantes con cero o con valores medios puede introducir sesgo, especialmente si los datos faltantes representan una tendencia particular.
- No reconocer patrones en los datos faltantes (por ejemplo, faltantes al azar vs. no al azar) puede sesgar el análisis.
Solución
Considera siempre por qué podrían faltar los datos y usa técnicas de imputación adecuadas. Por ejemplo, el relleno hacia adelante o hacia atrás puede ser más adecuado para datos de series temporales, mientras que la imputación estadística (media, mediana) funciona bien en otros escenarios. También puedes explorar técnicas avanzadas como imputación K-Nearest Neighbors (KNN) para obtener resultados más precisos.
1.5.3 Mala Aplicación de la Escalado de Características y Transformaciones
El escalado de características es crucial para muchos algoritmos de aprendizaje automático. Sin embargo, usar el método de escalado incorrecto o aplicarlo en el momento equivocado puede conducir a predicciones incorrectas en el modelo.
Qué podría salir mal
- Escalar los datos de prueba utilizando estadísticas del conjunto de prueba en lugar del conjunto de entrenamiento puede causar fuga de datos, donde el modelo obtiene información del conjunto de prueba durante el entrenamiento.
- Aplicar transformaciones inapropiadas (por ejemplo, usar transformación logarítmica en valores negativos) puede introducir errores en el modelo.
Solución
Asegúrate siempre de que el escalado se aplique solo a los datos de entrenamiento y luego se use para transformar el conjunto de prueba. Elige la transformación correcta según las características de tus datos; si tus datos incluyen valores negativos, considera usar técnicas como el escalado min-max en lugar de transformaciones logarítmicas.
1.5.4 Uso Incorrecto de Pipelines en Scikit-learn
El uso de pipelines en Scikit-learn puede ayudar a automatizar y simplificar el procesamiento de datos y la construcción de modelos. Sin embargo, si no se implementan correctamente, los pipelines pueden introducir errores u omitir pasos clave de preprocesamiento.
Qué podría salir mal
- Olvidar incluir pasos esenciales de preprocesamiento (por ejemplo, imputación, escalado) en el pipeline puede llevar a entrenar modelos con datos incompletos o sin procesar.
- Ajustar el pipeline en todo el conjunto de datos antes de dividirlo en entrenamiento y prueba puede llevar a sobreajuste o fuga de datos.
Solución
Asegúrate de que todos los pasos necesarios de preprocesamiento estén incluidos en el pipeline y que este se ajuste solo en los datos de entrenamiento. Al encadenar pasos dentro de un pipeline, puedes evitar omisiones accidentales y asegurar consistencia a lo largo del flujo de trabajo.
1.5.5 Interpretación Incorrecta de Salidas de Modelos en Scikit-learn
Al entrenar modelos de aprendizaje automático, es fácil interpretar mal los resultados, especialmente si no estás familiarizado con las métricas de evaluación o cómo funciona el modelo.
Qué podría salir mal
- Evaluar el modelo solo en precisión puede ser engañoso, especialmente en conjuntos de datos desbalanceados. Un modelo con alta precisión puede seguir funcionando mal en clases minoritarias.
- Sobreajustar el modelo al ajustar hiperparámetros agresivamente o usar modelos complejos sin una validación adecuada.
Solución
Usa siempre una combinación de métricas de evaluación, como precisión, recall, F1-score y AUC-ROC, para evaluar el rendimiento del modelo, especialmente en tareas de clasificación. Usa validación cruzada para asegurar que el modelo se generaliza bien y no está sobreajustado a los datos de entrenamiento.
1.5.6 Cuellos de Botella de Rendimiento en Operaciones de NumPy
NumPy está diseñado para cálculos numéricos rápidos, pero un uso incorrecto de sus capacidades puede llevar a problemas de rendimiento, especialmente cuando se trabaja con conjuntos de datos muy grandes.
Qué podría salir mal
- Usar bucles en Python para aplicar transformaciones a arreglos de NumPy puede ser ineficiente y lento.
- No aprovechar las operaciones vectorizadas de NumPy puede resultar en un uso más alto de memoria y tiempo de procesamiento.
Solución
Siempre que sea posible, usa las funciones integradas de NumPy para aplicar transformaciones a todo el arreglo de manera vectorizada. Por ejemplo, en lugar de iterar sobre cada elemento en un arreglo para calcular el logaritmo, usa np.log(array) para aplicar la transformación a todos los elementos a la vez.
1.5.7 Sobre-Ingeniería de Características
La ingeniería de características puede mejorar significativamente el rendimiento del modelo, pero sobre-ingenierizar o crear demasiadas características puede llevar a sobreajuste o complejidad innecesaria en el modelo.
Qué podría salir mal
- Crear demasiados términos de interacción o características polinómicas puede hacer que el modelo sobreajuste los datos de entrenamiento, haciendo que funcione mal en datos no vistos.
- Agregar características irrelevantes puede aumentar la complejidad del modelo sin añadir capacidad predictiva, lo que lleva a tiempos de entrenamiento más largos y menor interpretabilidad.
Solución
Sé estratégico con tu ingeniería de características. Usa técnicas como importancia de características o eliminación recursiva de características para identificar las características más relevantes y reducir la complejidad innecesaria.
Al estar al tanto de estos errores comunes y adoptar buenas prácticas, estarás bien preparado para manejar los desafíos que surjan a medida que avanzas en tu camino de análisis de datos. Cada uno de estos problemas se puede resolver con cuidado y consideración, y al ser proactivo, puedes evitar muchos de los problemas que suelen aparecer en proyectos de análisis de datos de nivel intermedio.