Modelación de Datos con Aprendizaje Supervisado y No Supervisado

¿Cómo aplicar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado en tus proyectos?

La integración de aprendizaje automático es fundamental en muchos proyectos modernos. Entender cómo implementar modelos supervisados y no supervisados puede llevar tus habilidades al siguiente nivel. Vamos a explorar juntos cómo hacerlo en tu proyecto, usando un ejemplo práctico para ilustrar cómo son estos procesos.

¿Cómo preprocesar los datos para el aprendizaje supervisado?

El procesamiento de datos es crucial para el aprendizaje automático. Primero, necesitas convertir tus datos en un formato que los algoritmos de aprendizaje puedan comprender. Esto implica transformar variables categóricas en numéricas usando pandas, una poderosa biblioteca de Python.

import pandas as pd

def preprocesar_datos(df):
    for col in df.columns:
        if df[col].dtype == 'object':
            df[col].fillna(df[col].mode()[0], inplace=True)
            df[col] = df[col].astype('category').cat.codes
        else:
            df[col].fillna(df[col].median(), inplace=True)

# Supón que 'compras_df' es tu dataset enriquecido
preprocesar_datos(compras_df)

¿Cómo implementar un modelo de aprendizaje supervisado usando Random Forest?

Una vez que los datos están listos, puedes proceder a la construcción de tu modelo. Aquí, usaremos RandomForestRegressor de Scikit-learn para predecir los montos.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import r2_score

# Variables de entrada (X) y de respuesta (y)
X = compras_df.drop('importe', axis=1)
y = compras_df['importe']

# Separar los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)

# Crear y entrenar el modelo
regresor = RandomForestRegressor(n_estimators=1000, max_depth=4, random_state=42)
regresor.fit(X_train, y_train)

# Evaluar el modelo
predicciones = regresor.predict(X_test)
r2 = r2_score(y_test, predicciones)
print(f"R²: {r2}")

En este caso, el R² te ofrecerá una visión de qué tan bien se desempeña tu modelo en los datos de prueba. Este modelo es una excelente manera de entender el proceso, aunque no sea perfecto.

¿Qué otras estrategias en modelos no supervisados puedes utilizar?

Las técnicas no supervisadas son especialmente útiles para descubrir patrones ocultos. Dos técnicas populares son el análisis de clústeres y la detección de anomalías.

• Análisis de clústeres de texto: Esta técnica es excelente para categorizar conjuntos grandes de datos de texto en grupos más pequeños y significativos.
• Detección de anomalías en los montos: Ideal para identificar transacciones inusuales que podrían ser fraudulentas o erradas.

Al aplicar estas técnicas, puedes mejorar la calidad de los insights derivados de tus datos y descubrir patrones que no son evidentes a simple vista.

Recuerda que la clave del éxito en la implementación de modelos de aprendizaje es la comprensión detallada de tus datos y ajustarlos de acuerdo con la pregunta que deseas responder. Sigue experimentando y perfeccionando tus habilidades en el aprendizaje automático. La práctica continua te llevará a ser un experto en el campo. ¡Avanza con confianza y entusiasmo!