Análisis Exploratorio y Escalamiento de Datos para Regresión Logística

¿Por qué es importante realizar un análisis exploratorio de datos?

El análisis exploratorio de datos es crucial para identificar patrones relevantes y posibles correlaciones entre las variables de un dataset. Esto no solo ayuda a mejorar la comprensión de los datos, sino que también optimiza el rendimiento de los modelos predictivos al identificar y eliminar variables que podrían inducir ruido o colinearidad en los datos.

¿Cómo analizamos la correlación entre variables?

En esta lección, se realizó un análisis de correlación visualizando un mapa de calor (heatmap) de las correlaciones entre los atributos del dataset. En este contexto, las correlaciones pueden variar entre -1 y 1:

• 1 o cercanas a 1: Altamente correlacionadas.
• 0 o cercanas a 0: No correlacionadas.
• -1 o cercanas a -1: Correlación inversa.

El objetivo es descubrir variables altamente correlacionadas que podrían afectar el modelo y decidir si eliminarlas.

Ejemplo de código del análisis de correlación:

plt.figure(figsize=(15, 10))
sns.heatmap(dtf.corr(), annot=True)
plt.show()

¿Cuáles variables eliminamos y por qué?

A partir del análisis, se decidió eliminar las variables convex_area y equidiameter debido a su alta correlación con otras variables como area, perimeter, length, y width, que podrían conducir a un sobreajuste del modelo.

Ejemplo de código para eliminar variables:

xOver.drop(['convex_area', 'equidiameter'], axis=1, inplace=True)

¿Cómo visualizamos la distribución de nuestras variables y clases?

La visualización es una herramienta poderosa en el análisis exploratorio. Mediante la creación de diagramas de dispersión y Kernel Density Estimation (KDE), se puede evaluar si las clases dentro de los datos son linealmente separables. Esto facilita entender la estructura de los datos y la selección del método de clasificación.

Ejemplo de código para visualización:

sns.pairplot(df, hue="class")

¿Por qué realizar el escalamiento y la división del dataset?

El escalamiento de los datos y su posterior división en conjuntos de entrenamiento y prueba son pasos fundamentales para estandarizar los datos, asegurar que el modelo obtenga resultados replicables, y generalice correctamente en nuevos datos que no ha visto.

Ejemplo de código para escalamiento y división:

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(XOver, YOver, test_size=0.2, random_state=42, shuffle=True)

scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

Conclusiones prácticas

Al aplicar estos pasos, no solo se mejora la calidad del dataset, sino que también se fortalece el conocimiento sobre el negocio y los datos en los que se basa el modelo. Estos conocimientos permiten ajustar las decisiones a lo largo del proceso de modelado para obtener predicciones más precisas y eficaces. ¿Listo para seguir aprendiendo? ¡Avancemos en el próximo módulo para continuar mejorando nuestras habilidades en ciencia de datos!