Ingeniería de características en R

En este capítulo, aprenderás que, más allá de transformar manualmente las características, puedes aprovechar herramientas del tidyverse para generar nuevas variables de forma programática. Explorarás cómo este enfoque mejora la reproducibilidad de tus modelos y resulta especialmente útil al trabajar con conjuntos de datos con muchas características.

Ahora aprenderás cómo los modelos a menudo se benefician de reducir la dimensionalidad y extraer características de datos de alta dimensión, incluyendo convertir datos de texto en valores numéricos, codificar datos categóricos y clasificar el poder predictivo de las variables. Explorarás métodos como el análisis de componentes principales, el análisis de componentes principales con kernel, la extracción numérica desde texto, las codificaciones categóricas y las puntuaciones de importancia de variables.

Cerrarás el curso con técnicas de ingeniería de características y de Machine Learning. Empezarás centrándote en los problemas asociados a usar todas las características disponibles en un modelo y en la importancia de identificar características irrelevantes y redundantes, y aprenderás a eliminarlas mediante métodos integrados como lasso y elastic-net. Después, explorarás métodos de contracción como lasso, ridge y elastic-net, que pueden usarse para regularizar los pesos de las características o seleccionar características estableciendo coeficientes en cero. Para terminar, te centrarás en crear un flujo de trabajo de ingeniería de características de extremo a extremo y en repasar y practicar los conceptos y funciones aprendidos en un pequeño proyecto.