Preprocesamiento de datos

Aprendizaje supervisado con scikit-learn

George Boorman

Core Curriculum Manager, DataCamp

Requisitos de scikit-learn

  • Que sean datos numéricos
  • Que no falten valores

 

  • Con datos del mundo real:
    • Rara vez es así
    • A menudo necesitaremos preprocesar primero nuestros datos
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Tratar con rasgos categóricos

  • scikit-learn no aceptará características categóricas por defecto

  • Necesidad de convertir características categóricas en valores numéricos

  • Convertir en características binarias llamadas variables ficticias

    • 0: la observación NO cumple la categoría

    • 1: la observación cumple la categoría

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Variables ficticias

lista de once géneros, entre ellos Electrónica, Hip-Hop y Rock

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Variables ficticias

Parrilla con valores de género y nombres de columna y ceros y unos como valores, donde 1 significa que la canción es de ese género y 0 que no lo es

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Variables ficticias

Parrilla de unos y ceros sin columna para el género Rock

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Tratar con características categóricas en Python

  • scikit-learn: OneHotEncoder()

  • pandas: get_dummies()

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Conjunto de datos de música

  • popularity: variable objetivo
  • genre: rasgo categórico
print(music.info())

     popularity    acousticness    danceability    ...    tempo         valence    genre
0    41.0          0.6440          0.823           ...    102.619000    0.649      Jazz
1    62.0          0.0855          0.686           ...    173.915000    0.636      Rap
2    42.0          0.2390          0.669           ...    145.061000    0.494      Electronic
3    64.0          0.0125          0.522           ...    120.406497    0.595      Rock
4    60.0          0.1210          0.780           ...    96.056000     0.312      Rap
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EDA con característica categórica

Diagrama de cajas mostrando la popularidad de cada género

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Variables ficticias de codificación

import pandas as pd

music_df = pd.read_csv('music.csv')

music_dummies = pd.get_dummies(music_df["genre"], drop_first=True)

print(music_dummies.head())

     Anime    Blues    Classical    Country    Electronic    Hip-Hop    Jazz    Rap    Rock
0    0        0        0            0          0             0          1       0      0
1    0        0        0            0          0             0          0       1      0
2    0        0        0            0          1             0          0       0      0
3    0        0        0            0          0             0          0       0      1
4    0        0        0            0          0             0          0       1      0

music_dummies = pd.concat([music_df, music_dummies], axis=1)

music_dummies = music_dummies.drop("genre", axis=1)
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Variables ficticias de codificación

music_dummies = pd.get_dummies(music_df, drop_first=True)

print(music_dummies.columns)

Index(['popularity', 'acousticness', 'danceability', 'duration_ms', 'energy',
       'instrumentalness', 'liveness', 'loudness', 'speechiness', 'tempo',
       'valence', 'genre_Anime', 'genre_Blues', 'genre_Classical',
       'genre_Country', 'genre_Electronic', 'genre_Hip-Hop', 'genre_Jazz',
       'genre_Rap', 'genre_Rock'],
      dtype='object')
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Regresión lineal con variables ficticias

from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = music_dummies.drop("popularity", axis=1).values
y = music_dummies["popularity"].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, 
                                                    random_state=42)

kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

linreg = LinearRegression()

linreg_cv = cross_val_score(linreg, X_train, y_train, cv=kf,
                            scoring="neg_mean_squared_error")

print(np.sqrt(-linreg_cv))

[8.15792932, 8.63117538, 7.52275279, 8.6205778, 7.91329988]
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¡Vamos a practicar!

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