¿Qué es la selección de características en EDA?

Selección de Características en el Análisis Exploratorio de Datos: Limpiando el Camino hacia Modelos Predictivos Robustos

El Análisis Exploratorio de Datos (EDA) es una fase crucial en cualquier proyecto de ciencia de datos. Su objetivo principal es comprender la estructura, identificar patrones y detectar anomalías en un conjunto de datos. Dentro de este proceso, la selección de características juega un papel fundamental, optimizando la calidad de los datos y preparando el terreno para la construcción de modelos predictivos más eficientes y precisos.

A diferencia de la ingeniería de características, que crea nuevas variables a partir de las existentes, la selección de características se centra en reducir la dimensionalidad del conjunto de datos, eliminando atributos redundantes o irrelevantes. Esta eliminación no solo simplifica el análisis, sino que también mitiga problemas como la maldición de la dimensionalidad, que puede afectar negativamente el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático.

¿Cómo se realiza la selección de características dentro del EDA? El proceso se basa en identificar y descartar variables que aportan poco o ningún valor predictivo. Esto se puede lograr mediante diversas técnicas, muchas de las cuales se aplican durante la exploración visual y descriptiva de los datos:

• Variables con Alta Ausencia de Datos: Variables con un porcentaje significativo de valores faltantes (missing values) suelen ser problemáticas. Su inclusión puede sesgar los resultados o requerir complejas estrategias de imputación que, en ocasiones, introducen ruido en el conjunto de datos. El umbral de ausencia de datos que justifica la eliminación depende del contexto y del tamaño del conjunto de datos, pero generalmente se considera un punto de corte significativo un porcentaje superior al 50% o, en algunos casos, el 30%.

• Baja Varianza en Variables Numéricas: Variables numéricas con baja varianza indican poca dispersión en sus valores. Esto significa que la variable aporta poca información discriminatoria, ya que la mayoría de sus valores se concentran alrededor de la media. En la práctica, estas variables aportan poca información para la predicción y pueden ser eliminadas. Un análisis de la desviación estándar o el rango intercuartílico ayuda a identificar estas variables.

• Baja Entropía en Variables Categóricas: Similar al concepto de baja varianza en variables numéricas, una baja entropía en variables categóricas indica una distribución de clases desequilibrada. Si una categoría domina abrumadoramente sobre las demás, la variable aporta poca información predictiva, ya que la mayoría de los ejemplos pertenecen a esa categoría principal. La entropía, medida de la incertidumbre, permite cuantificar este desequilibrio.

• Correlación Alta entre Variables: La existencia de alta correlación lineal o no lineal entre dos o más variables indica redundancia. En este caso, solo una de las variables correlacionadas necesita ser incluida en el modelo, evitando la redundancia y mejorando la interpretabilidad. El análisis de matrices de correlación o métodos de reducción de dimensionalidad como el Análisis de Componentes Principales (PCA) son útiles para detectar estas relaciones.

En resumen, la selección de características en el EDA es un paso fundamental para la construcción de modelos robustos y eficientes. Al eliminar variables redundantes o irrelevantes, se mejora la precisión predictiva, se simplifica el análisis y se reduce el tiempo de computación. La elección de las técnicas de selección dependerá del tipo de datos, el objetivo del análisis y las características específicas del problema. No se trata de una tarea única, sino de un proceso iterativo que requiere una cuidadosa consideración y exploración de los datos.