Una vez que hemos explorado los modelos, un paso crucial que a menudo tiene un impacto significativo en el rendimiento del modelo es la ingeniería de características (Feature Engineering).

¿Qué es la Ingeniería de Características?

La ingeniería de características es el proceso de seleccionar, transformar y crear nuevas características (variables de entrada) a partir de los datos brutos, con el objetivo de mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Un buen conjunto de características puede hacer que los modelos sean más precisos, más fáciles de interpretar y requieran menos datos para entrenar.

¿Por Qué es Importante la Ingeniería de Características?

• Mejora el Rendimiento del Modelo: Las características bien diseñadas pueden revelar patrones ocultos en los datos que los algoritmos pueden aprender más fácilmente.
• Simplifica los Modelos: Un buen conjunto de características puede permitir el uso de modelos más simples y eficientes.
• Mejora la Interpretabilidad: Las características significativas y comprensibles pueden hacer que las predicciones del modelo sean más fáciles de entender y justificar.
• Aborda Problemas Específicos del Dominio: La ingeniería de características a menudo requiere un conocimiento profundo del dominio del problema para crear características relevantes.
• Maneja Datos Faltantes y Atípicos: Las técnicas de ingeniería de características pueden incluir estrategias para imputar valores faltantes o transformar valores atípicos de manera informativa.

Técnicas Comunes de Ingeniería de Características:

1. Manejo de Variables Categóricas:

   • Codificación One-Hot (One-Hot Encoding): Crea columnas binarias para cada categoría de la variable. Útil para variables nominales (sin orden inherente).
   • Codificación de Etiquetas (Label Encoding): Asigna un entero único a cada categoría. Adecuado para variables ordinales (con un orden inherente) o como paso previo a otras codificaciones.
   • Codificación Binaria (Binary Encoding): Convierte cada categoría en un número binario y luego crea una columna para cada bit. Puede ser más eficiente que one-hot encoding para variables con muchas categorías.
   • Codificación de Frecuencia (Frequency Encoding): Reemplaza cada categoría con su frecuencia en el dataset. Útil cuando la frecuencia de una categoría es informativa.
   • Codificación Basada en el Objetivo (Target Encoding): Reemplaza cada categoría con la media (para regresión) o la probabilidad (para clasificación) de la variable objetivo para esa categoría. Puede ser poderoso pero corre el riesgo de overfitting si no se aplica con cuidado (por ejemplo, con validación cruzada).

2. Manejo de Variables Numéricas:

   • Escalado:
     • Normalización (Min-Max Scaling): Escala los valores a un rango entre 0 y 1.
     • Estandarización (Standard Scaling): Escala los valores para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1.
     • Escalado Robusto (Robust Scaling): Utiliza la mediana y el rango intercuartílico, lo que lo hace menos sensible a los valores atípicos.
   • Transformaciones:
     • Transformación Logarítmica: Útil para reducir la asimetría en distribuciones sesgadas.
     • Transformación de Potencia (Box-Cox, Yeo-Johnson): Familias de transformaciones para hacer que los datos sean más gaussianos.
     • Transformaciones Recíprocas, Cuadradas, Cúbicas, etc.: Aplicar funciones matemáticas a las características.
   • Discretización (Binning): Convertir variables numéricas en categorías (bins). Puede ayudar a capturar relaciones no lineales.
   • Creación de Términos de Interacción: Combinar dos o más características para crear una nueva que capture su interacción (por ejemplo, multiplicar la edad por los ingresos).
   • Características Polinomiales: Crear nuevas características elevando las características existentes a diferentes potencias (por ejemplo, si tienes una característica puedes crear X²,  X³, etc.).
      
   • Extracción de Características de Fechas y Horas: Extraer componentes como el día de la semana, el mes, el año, la hora del día, si es fin de semana, etc.

3. Manejo de Datos de Texto:

   • Bag of Words (BoW): Representa el texto como la frecuencia de cada palabra en el documento.
   • TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Pondera las palabras en función de su frecuencia en un documento y su rareza en todo el corpus.
   • Word Embeddings (Word2Vec, GloVe, FastText): Representaciones vectoriales densas de palabras que capturan su significado semántico.
   • Extracción de Características Sintácticas: Contar el número de sustantivos, verbos, etc.
   • Análisis de Sentimiento: Extraer una puntuación de sentimiento del texto.

4. Manejo de Datos Espaciales:

   • Extracción de Coordenadas: Latitud, longitud.
   • Cálculo de Distancias: Distancia a puntos de interés.
   • Creación de Regiones o Agrupaciones Espaciales.

5. Manejo de Datos de Series de Tiempo:

   • Características de Retraso (Lag Features): Utilizar valores pasados de la serie como características.
   • Características de Ventana Móvil (Rolling Statistics): Calcular estadísticas (media, mediana, desviación estándar) en ventanas de tiempo.
   • Características de Tendencia y Estacionalidad: Descomponer la serie de tiempo para extraer componentes de tendencia y estacionalidad.

Proceso de Ingeniería de Características:

1. Entender los Datos: Analizar los tipos de variables, sus distribuciones, valores faltantes, valores atípicos y relaciones con la variable objetivo.
2. Brainstorming de Características: Generar ideas para nuevas características basadas en el conocimiento del dominio, la intuición y la exploración de datos.
3. Implementar las Características: Escribir código para crear las nuevas características y transformar las existentes.
4. Seleccionar las Mejores Características: Evaluar el impacto de las nuevas características en el rendimiento del modelo utilizando técnicas de selección de características.
5. Iterar: La ingeniería de características es un proceso iterativo. Es posible que necesites volver a los pasos anteriores varias veces para refinar tus características.

Herramientas de Python para la Ingeniería de Características:

• Pandas: Fundamental para manipular y crear nuevas columnas en DataFrames.
• NumPy: Para operaciones numéricas eficientes en arrays.
• Scikit-learn: Proporciona muchas herramientas para el escalado, la codificación y la creación de características polinomiales.
• Feature-engine: Una librería de Python diseñada específicamente para la ingeniería de características.
• Librerías específicas para el dominio: Por ejemplo, NLTK y SpaCy para procesamiento de texto, GeoPandas para datos espaciales, etc.

La ingeniería de características es a menudo una de las partes más importantes y que consume más tiempo en un proyecto de aprendizaje automático, pero puede tener un impacto enorme en el éxito del modelo. Requiere una combinación de conocimiento técnico y creatividad.