La ingeniería de características es el proceso de crear nuevas características o modificar las existentes a partir de datos brutos para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Es un aspecto crítico porque la calidad y la relevancia de las características influyen significativamente en la capacidad de un modelo para aprender patrones y hacer predicciones precisas.
Por qué es importante la ingeniería de funciones
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Mejora del rendimiento del modelo: Las características bien diseñadas pueden resaltar patrones y relaciones dentro de los datos que, de otro modo, podrían ser difíciles de aprender para el modelo. Esto se traduce en una mayor precisión predictiva.
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Reducción del sobreajuste: La ingeniería de características puede ayudar a reducir el sobreajuste proporcionando al modelo representaciones más significativas y generalizadas de los datos.
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Simplificación e interpretabilidad: Las características de ingeniería pueden simplificar las relaciones complejas dentro de los datos, haciendo que el modelo sea más interpretable y comprensible.
Ejemplo de técnicas comunes utilizadas en la ingeniería de características
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Imputación: Tratamiento de los valores que faltan imputándolos con medidas estadísticas como la media, la mediana o la moda.
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Codificación unívoca: Conversión de variables categóricas en vectores binarios, lo que permite a los modelos comprender y procesar datos categóricos.
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Escalado de rasgos: Normalizar o estandarizar las características numéricas a una escala similar, evitando que ciertas características dominen debido a su mayor magnitud.
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Características polinómicas: Generación de nuevas características elevando las existentes a potencias superiores, capturando relaciones no lineales.
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Selección de características: Elección de las características más relevantes y descarte de las menos informativas para reducir la dimensionalidad y el ruido de los datos.
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Binning o Discretización: Agrupación de características numéricas continuas en compartimentos o categorías, lo que simplifica las relaciones complejas.
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Cruces/interacciones de características**: Creación de nuevas características combinando o interactuando las existentes para capturar las interacciones entre ellas.
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Transformación de características**: Aplicación de transformaciones matemáticas como logaritmos o raíces cuadradas para que los datos tengan una distribución más normal o para reducir la asimetría.
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Ingeniería de características textuales**: Técnicas como TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), incrustación de palabras o n-grams para representar datos textuales de forma eficaz.
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Características temporales**: Extracción de características a partir de marcas de tiempo, como el día de la semana, el mes o las diferencias horarias, que pueden revelar patrones relacionados con el tiempo.
Cada problema y cada conjunto de datos pueden requerir enfoques distintos de la ingeniería de características. El conocimiento experto del dominio suele desempeñar un papel crucial en la identificación de las técnicas más eficaces para una tarea específica. El éxito de la ingeniería de características puede mejorar significativamente el poder predictivo y la generalizabilidad de un modelo, por lo que es una parte fundamental del flujo de trabajo del aprendizaje automático.
