Análisis Exploratorio de Datos con Pandas en Python

Veremos de qué se trata este paso inicial tan importante y necesario para comenzar un proyecto de Machine Learning. Aprendamos en qué consiste y qué técnicas utilizar. Veamos un ejemplo práctico y la manipulación de datos con un ejemplo Python utilizando Pandas para analizar y Visualizar la información en pocos minutos.

Como siempre, podrás descargar todo el código de la Jupyter Notebook desde mi cuenta de Github (que contiene información extra). Y como BONUS encuentra una notebook con las funciones más útiles de Pandas!

¿Qué es el EDA?

Eda es la sigla en inglés para Exploratory Data Analysis y consiste en una de las primeras tareas que tiene que desempeñar el Científico de Datos. Es cuando revisamos por primera vez los datos que nos llegan, por ejemplo un archivo CSV que nos entregan y deberemos intentar comprender «¿de qué se trata?», vislumbrar posibles patrones y reconociendo distribuciones estadísticas que puedan ser útiles en el futuro.

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Tu propio Servicio de Machine Learning

Dale vida a tu IA

Ya tienes tu modelo, probado, funciona bastante bien y está listo para entrar en la acción. Entonces, ¿cómo lo desplegamos? Si es una solución que quieres ofrecer al público desde la nube, puedes implementar tu propio servicio online y ofrecer soluciones de Machine Learning!

Veamos cómo hacerlo!

Implementar modelos de Machine Learning

Muchas veces el modelo creado por el equipo de Machine Learning, será una «pieza más» de un sistema mayor, como por ejemplo una app, un chatbot, algún sistema de marketing, un sistema de monitoreo de seguridad. Y si bien el modelo puede correr por lo general en Python o R, es probable que interactúe con otro stack distinto de desarrollo. Por ejemplo, una app Android en Java o Kotlin, algún sistema PHP, en la nube ó hasta podría ser aplicaciones de escritorio o CRM . Entonces, nuestro modelo deberá ser capaz de interactuar y «servir» a los pedidos de esas otras herramientas.

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Random Forest, el poder del Ensamble

Si ya leíste el algoritmo de árbol de Decisión con Aprendizaje Automático, tu próximo paso es el de estudiar Random Forest. Comprende qué és y cómo funciona con un ejemplo práctico en Python. Podrás descargar el código de ejemplo en una Jupyter Notebook -como siempre-.

Random Forest es un tipo de Ensamble en Machine Learning en donde combinaremos diversos árboles -ya veremos cómo y con qué características- y la salida de cada uno se contará como «un voto» y la opción más votada será la respuesta del <<Bosque Aleatorio>>.

Random Forest, al igual que el árbol e decisión, es un modelo de aprendizaje supervisado para clasificación (aunque también puede usarse para problemas de regresión).

¿Cómo surge Random Forest?

Uno de los problemas que aparecía con la creación de un árbol de decisión es que si le damos la profundidad suficiente, el árbol tiende a «memorizar» las soluciones en vez de generalizar el aprendizaje. Es decir, a padecer de overfitting. La solución para evitar esto es la de crear muchos árboles y que trabajen en conjunto. Veamos cómo.

Cómo funciona Random Forest?

Random Forest funciona así:

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Clasificación con datos desbalanceados

Contrarrestar problemas con clases desbalanceadas

Estrategias para resolver desequilibrio de datos en Python con la librería imbalanced-learn.

Tabla de contenidos:

  1. ¿Qué son las clases desequilibradas en un dataset?
  2. Métricas y Confusión Matrix
  3. Ejercicio con Python
  4. Estrategias
  5. Modelo sin modificar
  6. Penalización para compensar / Métricas
  7. Resampling y Muestras sintéticas
    1. subsampling
    2. oversamplig
    3. combinación
  8. Balanced Ensemble

Empecemos!

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