El preprocesamiento de los datos es de las etapas más importantes en cualquier proyecto de data science, principalmente porque es un proceso altamente difícil de automatizar y requiere de creatividad e intelecto humano para hacerse correctamente.

Esta etapa determinará la calidad final de tu modelo, por lo que no deberías temer en invertir el tiempo necesario.

Carga y análisis exploratorio de datos

Para esta ocasión usaremos una versión del dataset mnist en CSV que no está limpio, es decir, tiene datos faltantes e incongruencias que solucionaremos a continuación.

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train = pd.read_csv('/tmp/databasesLoadData/sign_mnist_train/sign_mnist_train_clean.csv')

Empezaremos con un poco de análisis exploratorio, vamos a entender la densidad de los datos, donde gracias a matplotlib y seaborn podemos obtener una gráfica de la distribución de las etiquetas.

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plt.figure(figsize=(10,10))
sns.set_style("darkgrid")
sns.countplot(train['label'])

En general el dataset se encuentra balanceado, donde cada etiqueta tiene de 900 a 1200 ejemplos en promedio.

Limpieza de los datos

Lo primero a realizar será separar las etiquetas de las imágenes, donde bastará con aislar esta columna en concreto en nuevas variables.

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y_train = train['label']
y_test = test['label']

del train['label']
del test['label']

Para obtener información general del dataset podemos usar el método info que nos dará detalles de la estructura, su contenido y los tipos de datos que almacena.

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train.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 27455 entries, 0 to 27454
Columns: 784 entries, pixel1 to pixel784
dtypes: object(784)
memory usage: 164.2+ MB

De la misma manera, podemos analizar específicamente cada columna con el atributo dtypes.

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train.dtypes

pixel1      object
pixel2      object
pixel3      object
pixel4      object
pixel5      object
             ...  
pixel780    object
pixel781    object
pixel782    object
pixel783    object
pixel784    object
Length: 784, dtype: object

Si queremos conocer qué etiquetas hay, podemos hacer uso de la función unique de numpy.

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unique_val = np.array(labels)
np.unique(unique_val)
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17,
       18, 19, 20, 21, 22, 23, 24])

Podemos verificar si tenemos valores nulos en nuestra base de datos, esto nos dará información relacionada a negocio que puede ser valiosa, por lo que esta acción no solo ayuda a limpiar el dataset sino a comprender el posible origen del problema.

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train.isnull().values.any()
False

Podemos buscar datos duplicados con el método duplicated del dataframe, esto nos retornará una fila por cada elemento.

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train[train.duplicated()]

Para borrar registros haremos uso del método drop que recibe como argumentos los index de los elementos a borrar.

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train = train.drop([317, 487, 595, 689, 802, 861], axis = 0)

Entre los datos duplicados encontramos uno que traía letras (algo ilógico para imágenes entre 0 y 255), por lo que lo buscaremos y eliminaremos.

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train[train['pixel1'] == "fwefew"]
727
train = train.drop([727], axis = 0)

Preprocesamiento y optimización

El paso final será normalizar los datos para sintetizarlos desde el rango inicial al rango 0-1, para esto debemos convertir todos los datos en valores numéricos y luego aplicar la operación.

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train = train.astype(str).astype(int)
train = train / 255
test = test / 255

Si verificamos el dataset limpio obtendremos 784 columnas con valores entre 0 y 1.

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train.head()
5 rows × 784 columns

Estos datos finales son mucho más procesables que los iniciales, por lo que tu rendimiento final se verá afectando positivamente.

Recuerda siempre dedicar una parte importante del tiempo de desarrollo en revisión y limpieza de datos para obtener resultados exponencialmente mejores.

Contribución creada por Sebastián Franco Gómez.