Scikit-learn, qué es y sus beneficios

La biblioteca de Payton, Scikit-learn es de código abierto. Esto brinda una variedad de algoritmos eficientes de clustering, regresión y clasificación, el cual cuenta con una optimización especial, para el rendimiento preciso y rápido. La industria y la investigación, han decidido adoptar la biblioteca, ya que posee un enfoque práctico, lincencia de código abierto y una documentación completa.

Estructura de los datos

Scikit-learn trabaja con las estructuras de datos NumPy y SciPy como arrays n-dimensionales y matrices dispersas. Esto permite un procesamiento de datos muy eficiente.

Los datos tabulares deben organizarse en una matriz X bidimensional con características en columnas y muestras en filas. La variable de destino y debe ser un vector unidimensional.

Preprocesar los datos para este formato es crucial antes de aplicar cualquier algoritmo de scikit-learn.

Flujo de trabajo común

El flujo de trabajo típico con scikit-learn consiste en:

• Dividir los datos en conjunto de entrenamiento y prueba
• Preprocesar los datos para limpiarlos y transformarlos
• Entrenar un modelo en el conjunto de entrenamiento
• Evaluar el modelo en el conjunto de prueba
• Ajustar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento
• Usar el modelo para hacer predicciones en nuevos datos

Veamos esto con más detalle en las siguientes secciones.

División de datos en entrenamiento y prueba

Es esencial reservar una porción de tus datos para probar tu modelo entrenado.

El 20% de los datos se asignará a la prueba de forma aleatoria.

Preprocesamiento de datos

El preprocesamiento es crucial para preparar tus datos crudos para el aprendizaje supervisado. Las tareas comunes incluyen:

• Limpieza de datos: manejar valores perdidos, detección de valores atípicos
• Normalización de características: escalar para tener media 0 y varianza 1
• Selección/extracción de características: elegir las más relevantes
• Reducción de dimensionalidad: comprimir la información

Scikit-learn proporciona todos los estimadores necesarios para estas tareas.

Algoritmos de aprendizaje supervisado

La biblioteca implementa docenas de algoritmos supervisados para:

• Clasificación (predecir categorías discretas): SVM, árboles de decisión, redes neuronales.
• Regresión (predecir valores continuos): regresión lineal, random forest…
• Agrupamiento (encontrar grupos de datos similares)

Analicemos más en detalle los modelos de regresión.

Modelos de regresión

Algunos estimadores de regresión populares:

• Regresión Lineal: modelo lineal simple y rápido. No captura relaciones no lineales.
• Regression Lasso: regresión lineal con regularización L1. Útil cuando hay muchas características irrelevantes.
• Regression Ridge: regresión lineal con regularización L2. Útil cuando hay colinealidad entre características.
• Random Forest: promedio de muchos árboles de decisión. Evita el sobreajuste

Evaluación del modelo

Para evaluar la precisión del modelo podemos calcular métricas como:

• R-cuadrado (r2_score): proporción de varianza explicada. Entre 0-100%, más alto es mejor.
• Error cuadrático medio (mean_squared_error): diferencia cuadrada entre predicciones y valores reales. Más bajo es mejor.

El modelo se puede mejorar ajustando los hiperparámetros para minimizar el error en el conjunto de prueba.

Ajuste de hiperparámetros con Grid Search

Los hiperparámetros controlan el comportamiento de los modelos, como la complejidad o capacidad de aprendizaje.

Casos de uso comunes

Veamos ahora algunos ejemplos de casos de uso del mundo real donde scikit-learn brilla.

Detección de fraude con transacciones

Los bancos desean identificar transacciones fraudulentas entre millones de transacciones legítimas diarias. Podemos construir un modelo de clasificación binaria para detectar el fraude.

1. Recolectar datos de transacciones pasadas etiquetadas como fraudulentas o legítimas
2. Extraer características como el monto, tipo de transacción, ubicación, etc.
3. Entrenar un clasificador como GradientBoostingClassifier en los datos etiquetados
4. Predecir probabilidades de fraude en nuevas transacciones

Con esto los investigadores de fraude pueden priorizar manualmente las transacciones sospechosas de alto riesgo.

Recomendación de productos

Los sitios de comercio electrónico desean recomendar productos relevantes para cada usuario. Esto se hace usualmente con modelos de filtrado colaborativo que predicen calificaciones.

1. Recolectar datos de calificaciones de productos de los usuarios
2. Utilizar MatrixFactorization para descomponer las calificaciones en vectores latentes
3. Entrenar el modelo matriz usuario-producto para predecir calificaciones no observadas
4. Recomendar los productos de mayor calificación predicha para cada usuario

Con millones de usuarios y productos, scikit-learn permite escalar eficientemente estas recomendaciones personalizadas.

Predicción de demanda de taxi

Las empresas de transporte desean anticipar la demanda horaria para optimizar el suministro de conductores sobre el territorio. Podemos construir modelos de series de tiempo para pronosticar la demanda futura.

1. Recolectar datos históricos de viajes de taxi con marcas de tiempo
2. Entrenar un modelo RandomForestRegressor para pronosticar la demanda por hora/locación
3. Integrar variables externas como clima, día festivo, eventos especiales
4. Generar pronósticos diarios y planificar la flota de vehículos

Esto permite un servicio más confiable con menos tiempos de espera durante los viajes.

Clasificación de imágenes

Las aplicaciones de visión por computadora requieren identificar objetos en imágenes y videos. Scikit-learn permite entrenar clasificadores de imágenes personalizados.

1. Recolectar un conjunto de imágenes etiquetadas por categoría
2. Extaer vectores de características usando redes neuronales convolucionales pre-entrenadas
3. Entrenar un clasificador SVM lineal en los vectores de características
4. Predecir clases de objetos en nuevas imágenes

Esto se utiliza en aplicaciones como reconocimiento facial, detección de objetos, filtros de imagen y más.

Predicción de precios de viviendas

Muchas aplicaciones como valuación de propiedades, seguros y bienes raíces requieren estimar precios de casas de forma precisa.

1. Recolectar datos de ventas de casas con sus atributos: ubicación, tamaño, habitaciones…
2. Geocodificar direcciones para obtener coordenadas de latitud/longitud
3. Entrenar un modelo GradientBoostingRegressor para predecir precios
4. Calcular importancia de variables para obtener insights

Esto permite automatizar los avalúos y analizar el mercado inmobiliario.

Como hemos visto, scikit-learn es versátil para una amplia variedad de casos de uso en la industria y la investigación científica. Veamos ahora algunas bibliotecas relacionadas.

Ecosistema de scikit-learn

El ecosistema Python para aprendizaje automático incluye excelentes bibliotecas que complementan las capacidades centrales de scikit-learn:

Manipulación de datos

• Pandas: estructuras de datos de alto rendimiento y análisis de datos
• NumPy: soporte fundamental para arrays n-dimensionales
• SciPy: algoritmos y herramientas matemáticas

Visualización de datos

• Matplotlib: trazado 2D flexible para visualizar datos
• Seaborn: visualizaciones estadísticas atractivas

Redes neuronales profundas

• TensorFlow: plataforma líder para deep learning
• Keras: API de alto nivel para construir y entrenar redes neuronales
• PyTorch: marco de deep learning emergente focado en flexibilidad

Procesamiento de lenguaje natural

• NLTK: plataforma para trabajar con datos de lenguaje humano
• spaCy: biblioteca industrial fuerte para NLP avanzado

La integración perfecta entre estas bibliotecas es una de las fortalezas claves de Python para machine learning aplicado.

Tendencias de scikit-learn

Echemos un vistazo rápido a algunas tendencias emergentes alrededor de scikit-learn.

Mayor escalabilidad

Manéjar grandes conjuntos de datos es cada vez más importante. Scikit-learn continuará mejorando:

• Rendimiento en hardware multi-núcleo y GPU
• Algoritmos distribuidos para clusters
• Integración con bases de datos grandes

Entrenamiento sin código

Automatizar la creación de modelos con herramientas sin código, por ejemplo:

• H2O AutoML: búsqueda automática de pipelines ML
• DataRobot: generación guiada de modelos
• SageMaker Autopilot: machine learning fully-managed

Explicabilidad

Entender las predicciones de caja negra será cada vez más crucial:

• SHAP values: estimar la contribución de variables
• LIME: explicar localmente predicciones individuales
• Ellice: interpretabilidad inherente con lógica simbólica

Hemos explorado las capacidades centrales de scikit-learn para machine learning práctico, viendo flujos de trabajo típicos, algoritmos populares, evaluación de modelos, ajuste de hiperparámetros y aplicaciones del mundo real.

La biblioteca ha sido fundamental para democratizar la analítica predictiva en la industria y academia. Su comunidad activa, documentación excelente y enfoque práctico continuarán mejorándola como una herramienta indispensable para científicos e ingenieros de datos por muchos años más.

Ventajas de scikit-learn

Portabilidad y compatibilidad

Scikit-learn funciona sin problemas en diferentes plataformas como Linux, Windows y MacOS. Se integra bien con los ecosistemas científicos de Python como NumPy, SciPy y matplotlib.

También hay wrappers disponibles para usar scikit-learn directamente desde varios lenguajes de programación populares como R, Java y C++. Esto facilita su adopción en diferentes equipos y organizaciones.

Código abierto

Al ser un proyecto de código abierto bajo la licencia BSD, cualquiera puede inspeccionar, modificar o mejorar el código fuente de scikit-learn. Esto fomenta la innovación abierta y ayuda a garantizar su calidad.

Una gran comunidad de desarrolladores contribuye activamente al proyecto en GitHub, agregando nuevas características, arreglando errores y mejorando la documentación. Esto mantiene a scikit-learn como una biblioteca vibrante y de vanguardia.

Comparación con otros programas similares

A continuación se presenta una comparación de scikit-learn con algunas de las principales alternativas de código abierto y comerciales:

Comparación con TensorFlow/Keras

TensorFlow y Keras son bibliotecas populares para deep learning. A diferencia de ellos, scikit-learn se enfoca en algoritmos de machine learning tradicionales y no requiere conocimiento de redes neuronales. Ambos tienen sus fortalezas:

• TensorFlow es más adecuado para tareas avanzadas de deep learning y redes neuronales. Pero tiene una curva de aprendizaje mucho más empinada en comparación con scikit-learn.
• Scikit-learn es mejor para tareas más simples de análisis predictivo donde se dispone de conjuntos de datos relativamente pequeños. Es más fácil de aprender y aplicar rápidamente.

Pueden usarse juntos – scikit-learn para la ingeniería de características y TensorFlow para entrenar modelos predictivos potentes.

Comparación con R y Caret

R es otro lenguaje estadístico popular con la biblioteca Caret que proporciona funciones de machine learning. Scikit-learn tiene algunas ventajas sobre ellos:

• Mejor rendimiento computacional y escalabilidad al aprovechar Python y NumPy/SciPy.
• API más simplificada y consistente.
• Mejor integración en pipelines de machine learning y flujos de trabajo de ciencia de datos en Python.

Sin embargo, los usuarios de R pueden acceder a la funcionalidad de scikit-learn instalando un wrapper desde CRAN llamado sklearnr. Esto proporciona lo mejor de ambos mundos.

Comparación con soluciones comerciales

Algunas alternativas comerciales populares incluyen MATLAB, SAS y soluciones en la nube como Azure Machine Learning y Amazon SageMaker. Scikit-learn es competitivo en rendimiento con muchas de estas ofertas pero tiene algunas ventajas clave:

• Código abierto y gratuito para cualquier uso.
• Se integra bien en flujos de trabajo de ciencia de datos basados en Python que utilizan herramientas como Jupyter, Pandas y PyTorch.
• Permite la personalización y extensión ilimitada para casos de uso específicos.
• Gran comunidad de soporte y abundantes recursos educativos disponibles en línea.

Las soluciones comerciales pueden ser mejores para algunos casos de uso empresariales gracias a características como interfaces gráficas más pulidas, capacitación formal y soporte dedicado. Pero en términos de capacidad pura de machine learning, scikit-learn es altamente competitivo