Features y etiquetas
Separá una matriz en X (todas las columnas menos la última) e y (la última). Pista: X = matriz[:, :-1] ; y = matriz[:, -1]. Devolvé la tupla (X, y).
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Separá una matriz en X (todas las columnas menos la última) e y (la última). Pista: X = matriz[:, :-1] ; y = matriz[:, -1]. Devolvé la tupla (X, y).
🎯 Meta: preparar los datos antes de entrenar: separar features de etiquetas, dividir en entrenamiento y prueba, y escalar. Sin esto, el modelo aprende mal.
Un modelo es tan bueno como sus datos. Antes de fit, casi siempre hay que preparar los datos. Es el paso menos glamoroso y el más importante.
Los datos suelen venir en una tabla donde las primeras columnas son las features y la última es la etiqueta (lo que querés predecir).
import numpy as np
# [ataque, defensa, tipo]
datos = np.array([
[90, 40, 0],
[85, 45, 0],
[40, 90, 1],
])
X = datos[:, :-1] # todas las columnas menos la última -> features
y = datos[:, -1] # la última columna -> etiqueta
print("X =", X.tolist())
print("y =", y.tolist())
Si evaluás el modelo con los mismos datos con que lo entrenaste, te miente (se los sabe de memoria). Por eso se separan: una parte para entrenar y otra, que el modelo nunca vio, para probar.
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = np.arange(20).reshape(10, 2)
y = np.array([0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1])
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
print("entrenamiento:", len(X_train), "filas")
print("prueba:", len(X_test), "filas")
💡 test_size=0.3 aparta el 30% para probar. random_state=42 fija el “azar” para que el reparto sea siempre el mismo (reproducible).
P: ¿Por qué se divide el dataset en train y test antes de entrenar?
- Para usar menos memoria al entrenar
+ Para evaluar el modelo con datos que nunca vio y medir su desempeño real
- Porque `fit` no acepta todos los datos a la vez
> Si evaluás con los mismos datos de entrenamiento, el modelo parece mejor de lo que es (se los "sabe de memoria"). El **test set** mide cómo se porta con datos nuevos.
Si una feature va de 0 a 1000 y otra de 0 a 1, la grande “pisa” a la chica. Escalar las pone en la misma medida (media 0, desvío 1).
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X = np.array([[0.0, 100.0], [10.0, 200.0], [20.0, 300.0]])
X_escalado = StandardScaler().fit_transform(X)
print(X_escalado.round(2))
P: ¿Para qué sirve `StandardScaler().fit_transform(X)`?
- Para convertir los datos a formato JSON antes de entrenar
- Para rellenar los valores faltantes con cero
+ Para poner todas las features en la misma escala (media 0, desvío 1)
> Si una feature va de 0 a 1000 y otra de 0 a 1, la grande domina al modelo. Escalar las pone en la misma medida para que todas tengan igual peso.
| Cosa | Para qué |
|---|---|
X = datos[:, :-1] | features (entradas) |
y = datos[:, -1] | etiqueta (a predecir) |
train_test_split(...) | separar entrenamiento / prueba |
random_state | hacer el reparto reproducible |
StandardScaler().fit_transform(X) | escalar a la misma medida |
Practicá con los ejercicios de este tema. 💪
⚡ “Datos prolijos, modelo honesto. Datos sucios, IA que alucina.”