Introducción a PCA en Python con Sklearn, Pandas y Matplotlib

PCA en Python con Sklearn, Pandas y Matplotlib

Aprende la intuición detrás de PCA en Python y Sklearn transformando un conjunto de datos multidimensional en un número arbitrario de dimensiones y visualizando los datos reducidos con Matplotlib

Foto de Nivenn Lanos en Unsplash

Como analistas y científicos de datos, a menudo nos enfrentamos a desafíos complejos debido a la creciente cantidad de información disponible.

Es innegable que la acumulación de datos de diversas fuentes se ha convertido en una constante en nuestras vidas. Científico de datos o no, prácticamente todos describimos un fenómeno como una colección de variables o atributos.

Es muy raro trabajar en resolver un desafío analítico sin tener que lidiar con un conjunto de datos multidimensional, esto es especialmente evidente hoy en día, donde la recopilación de datos es cada vez más automatizada y la tecnología nos permite adquirir información de una amplia gama de fuentes, incluyendo sensores, dispositivos IoT, redes sociales, transacciones en línea y mucho más.

Pero a medida que crece la complejidad de un fenómeno, también lo hacen los desafíos a los que se enfrenta el científico de datos para lograr sus objetivos.

Estos desafíos pueden incluir…

  • Alta dimensionalidad: Tener muchas columnas puede llevar a problemas de alta dimensionalidad, lo que puede hacer que los modelos sean más complejos y difíciles de interpretar.
  • Datos ruidosos: La recopilación automática de datos puede llevar a la presencia de errores, datos faltantes o datos no confiables.
  • Interpretación: La alta dimensionalidad significa baja interpretabilidad. Es difícil entender cuáles son las características más influyentes para un problema determinado.
  • Sobreajuste: Los modelos demasiado complejos pueden sufrir de sobreajuste, es decir, una adaptación excesiva a los datos de entrenamiento, con una baja capacidad para generalizar nuevos datos.
  • Recursos computacionales: El análisis de conjuntos de datos grandes y complejos a menudo requiere recursos computacionales significativos. La escalabilidad es una consideración importante.
  • Comunicación de los resultados: Explicar los descubrimientos obtenidos de manera comprensible a partir de un conjunto de datos multidimensional es un desafío importante, especialmente cuando se comunica con…