Estoy trabajando en un proyecto de aprendizaje automático y necesito tu ayuda para comprender el proceso de transformación de grandes conjuntos de datos. A continuación, se muestra el código que controla los valores faltantes, estandariza los valores y equilibra los datos. ¿Podrías explicar este código? Necesito saber si el orden de estos pasos es importante. Si los datos de entrenamiento se equilibrarán más adelante, ¿debo estratificar los datos en la división? Además, ¿es necesario equilibrar los datos de prueba antes de evaluar el rendimiento del modelo? Por último, resume el tipo de datos que es adecuado para este flujo de trabajo.
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from imblearn.over_sampling import SMOTENC
df = pd.read_csv('my_dataset.csv')
# Remove duplicate rows from the dataset
df.drop_duplicates(inplace=True)
# Separate the features (X) and the target variable (y)
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']
# Split the data into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42, stratify=y)
# Check class distribution
print(f"Original training set class distribution: {np.bincount(y_train)}")
# Identify numeric and categorical features
numeric_features = [col for col in X_train.columns if 'num_feature' in col]
categorical_features = [col for col in X_train.columns if 'cat_feature' in col]
# Preprocessing pipeline for numeric missing values and feature scaling
numeric_transformer = Pipeline(steps=[
('imputer', SimpleImputer(strategy='mean')),
('scaler', StandardScaler())
])
# Preprocessing pipeline for categorical missing values and encoding
categorical_transformer = Pipeline(steps=[
('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')),
('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'))
])
# Preprocessing
preprocessor = ColumnTransformer(
transformers=[
('num', numeric_transformer, numeric_features),
('cat', categorical_transformer, categorical_features)
])
X_train_processed = preprocessor.fit_transform(X_train)
X_test_processed = preprocessor.transform(X_test)
# Class balancing
categorical_indices = [X_train.columns.get_loc(col) for col in categorical_features]
smote_nc = SMOTENC(categorical_features=categorical_indices, random_state=42)
X_train_resampled, y_train_resampled = smote_nc.fit_resample(X_train_processed, y_train)
print(f"Resampled training set class distribution: {np.bincount(y_train_resampled)}")
Respuesta
Este código realiza varios pasos de procesamiento previo fundamentales en un conjunto de datos antes de enviarlo a un modelo de aprendizaje automático. Analicemos el código paso a paso y respondamos tus preguntas en el camino.
Explicación del código:
Carga de datos y eliminación de duplicados: El código comienza por cargar un archivo CSV (my_dataset.csv) en un DataFrame de pandas y quita las filas duplicadas. Separación de atributos y objetivos: Separa el conjunto de datos en atributos (X) y la variable objetivo (y). Se supone que la columna "target" es la variable objetivo. División de entrenamiento y prueba: Los datos se dividen en conjuntos de entrenamiento y de prueba con train_test_split. Es fundamental que stratify=y garantice que las proporciones de clases en la variable objetivo (y) se mantengan en los conjuntos de entrenamiento y prueba. Esto es importante para evitar sesgos, especialmente si tienes un conjunto de datos desequilibrado. Verificación de la distribución de clases: El código imprime la distribución de clases de la variable objetivo en el conjunto de entrenamiento antes del balanceo. Identificación de atributos: El código identifica los atributos numéricos y categóricos según las convenciones de nombres ("num_feature" y "cat_feature" en los nombres de las columnas). Esto supone que tus columnas tienen nombres que distinguen claramente entre atributos numéricos y categóricos. Un método más sólido podría implicar inspeccionar los tipos de datos directamente. Canalizaciones de procesamiento previo: Se crean dos canalizaciones:
numeric_transformer: Controla los atributos numéricos. Primero, imputa los valores faltantes con la media (SimpleImputer(strategy='mean')) y, luego, estandariza los atributos con StandardScaler.categorical_transformer: Controla los atributos categóricos. Ingresa los valores faltantes con el valor más frecuente (SimpleImputer(strategy='most_frequent')) y, luego, realiza una codificación one-hot los atributos con OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'). El parámetro handle_unknown='ignore' es fundamental, ya que controla las categorías no vistas en el conjunto de prueba asignándoles un vector de ceros. ColumnTransformer: Un ColumnTransformer combina las dos canalizaciones y aplica la canalización adecuada a cada tipo de atributo. Transformación de datos: Se llama al método fit_transform en los datos de entrenamiento para ajustar los transformadores y transformar los datos de forma simultánea. Luego, se usa transform en los datos de prueba para aplicar las mismas transformaciones aprendidas de los datos de entrenamiento. Es fundamental que solo se ajusten a los datos de entrenamiento para evitar la filtración de datos. Equilibrar las clases con SMOTENC: SMOTENC (técnica de sobremuestreo de minoría sintética para atributos nominales y continuos) se usa para sobremuestrear las clases minoritarias en los datos de entrenamiento. Esto aborda el desequilibrio de clases. Es importante que tome los índices de los atributos categóricos como entrada para manejarlos de manera adecuada durante el sobremuestreo. Distribución de clases con muestreo nuevo: El código imprime la distribución de clases del conjunto de entrenamiento después del balanceo.
Respuestas a sus preguntas:
Orden de los pasos: El orden es muy importante. Debes:
- Dividir: Divide los datos en conjuntos de entrenamiento y de prueba antes de realizar cualquier procesamiento previo o equilibrio. Esto evita que se filtren datos del conjunto de prueba al conjunto de entrenamiento.
- Preprocesamiento: Aplica los pasos de procesamiento previo (imputación y escalamiento/codificación) a los conjuntos de entrenamiento y de prueba. Ajusta los transformadores solo en los datos de entrenamiento y, luego, transforma los datos de entrenamiento y de prueba.
- Balance: Equilibra los datos de entrenamiento solo con técnicas como SMOTE. Nunca equilibres el conjunto de pruebas.
Estratificación en la división: Como equilibrarás los datos de entrenamiento más adelante con SMOTE, podrías quitar stratify=y de train_test_split. Sin embargo, por lo general, es recomendable conservarlo. La estratificación garantiza una distribución representativa de las clases en la división inicial, incluso si más adelante modificas el equilibrio del conjunto de entrenamiento. Si quitas la estratificación, es posible que obtengas un conjunto de pruebas menos representativo, pero el impacto suele ser menor en comparación con los beneficios del muestreo estratificado. Balanceo de datos de prueba: No, nunca debes equilibrar los datos de prueba. Los datos de prueba deben reflejar la distribución de tus datos en el mundo real. Si lo equilibras, se aumentarían artificialmente las métricas de rendimiento y se proporcionaría una evaluación engañosa de la capacidad de generalización de tu modelo. Datos adecuados: Este flujo de trabajo es adecuado para conjuntos de datos con las siguientes características:
- Una combinación de atributos numéricos y categóricos.
- Faltan valores en los atributos numéricos y categóricos.
- Una distribución de clases desequilibrada en la variable objetivo
- Una cantidad suficiente de muestras para evitar el sobreajuste después del sobremuestreo SMOTE puede crear muestras sintéticas, pero aún es importante tener suficientes datos originales para aprender patrones significativos.
En resumen, este código proporciona un enfoque sólido y bien estructurado para el procesamiento previo de datos para el aprendizaje automático, que controla los valores faltantes, el escalamiento, la codificación y el desequilibrio de clases de manera eficaz. El orden de las operaciones es fundamental para evitar filtraciones de datos y obtener una evaluación del modelo confiable.
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| Modelo: |
gemini-1.5-flash-002 |
| Temperatura: |
0.2 |
| Cantidad máxima de tokens de salida: |
8192 |
| TopK: |
40.0 |
| TopP: |
0.95 |
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