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En este live exploraremos una de las etapas más importantes del análisis de datos y del desarrollo de modelos de Machine Learning: entender las relaciones entre variables y crear nuevas características que aporten más información al modelo. Partiremos del análisis de correlaciones para descubrir qué atributos tienen mayor influencia sobre el valor objetivo, interpretando el coeficiente de correlación de Pearson y comprendiendo qué significa que una relación sea positiva, negativa o cercana a cero. Luego utilizaremos visualizaciones como la matriz de dispersión (scatter matrix) y gráficos de dispersión individuales para confirmar visualmente estas relaciones y detectar patrones, ruido en los datos y posibles anomalías o “quirks” del dataset. Esto nos permitirá pensar de forma crítica sobre los datos antes de entrenar cualquier modelo. En la segunda parte del live nos enfocaremos en el Feature Engineering, experimentando con combinaciones de atributos para crear nuevas variables más informativas, como el número de habitaciones por hogar, la proporción de dormitorios y la cantidad de personas por hogar. Analizaremos cómo estas nuevas variables cambian las correlaciones y por qué, en muchos casos, las combinaciones de atributos son más predictivas que las variables originales. El objetivo de este live es que comprendas cómo un buen análisis exploratorio y la creación inteligente de características pueden mejorar significativamente el rendimiento de futuros modelos de Machine Learning, sentando una base sólida antes de pasar a la etapa de preparación de datos y entrenamiento de algoritmos. Material de apoyo: Leer los siguientes temas del capitulo 2 del libro Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and PyTorch - Aurélien Géron - Look for Correlations - Experiment with Attribute Combinations Episodio Spotify de apoyo: EN DESARROLLO 🔗 Suscripciones 👉 https://www.youtube.com/cha.../UCpqqJGMaVEmyinn1J-DhnYg/join 💬 Discord 👉 https://discord.com/users/pildorasdeprogramacion 📸 Instagram 👉 https://www.instagram.com/pildoras_de_programacion/ 🎵 TikTok 👉 https://www.tiktok.com/@pil_programacion?lang=en 📘 Facebook 👉 https://www.facebook.com/pilprogramacion 📺 YouTube 👉 https://www.youtube.com/@pildorasdeprogramacion 🔔 ¡Suscríbete y activa la campanita para no perderte futuros lives! 🔴 ¡Nos vemos en el live! 🚀🐳
