ciencia de datos

Distancias (V): el colofón irónico-especulativo

Remato la serie sobre distancias con una entrega especulativa. Según se la mire, o bien nunca se ha hecho esa cosa o bien nunca ha dejado de hacerse. El problema es que ninguna de las propuestas desgranadas por ahí, incluidas las de mis serie, responde eficazmente la gran pregunta: ¿Son más próximos un individuo y una individua de 33 años o una individua de 33 y otra de 45? La respuesta es contextual, por supuesto, y en muchos de esos contextos habría que tener en cuenta las interacciones entre variables, que es a lo que apunta la pregunta anterior.

Distancias (IV): la solución rápida y sucia

Prometí (d)escribir una solución rápida y sucia para la construcción de distancias cuando fallan las prêt à porter (euclídeas, Gower, etc.). Está basada en la muy socorrida y casi siempre falsa hipótesis de independencia entre las distintas variables $latex x_1, \dots, x_n$ y tiene la forma $$ d(x_a, x_b) = \sum_i \alpha_i d_i(x_{ia}, x_{ib})$$ donde los valores $latex \alpha_i$ son unos pesos que me invento (¡eh!, Euclides también se inventó que $latex \alpha_i = 1$ y nadie le frunció el ceño tanto como a mí tú ahora) tratando de que ponderen la importancia relativa que tiene la variable $latex i$ en el fenómeno que me interesa.

De A/B a DiD

Un test A/B consiste en (o aspira a) estimar (y tal vez promediar) las diferencias predict(modelo_t, x) - predict(modelo_c, x) donde modelo_t y modelo_c son modelos construidos en grupos tratados y no tratados de cierta manera. Entra el tiempo. Ahora ya no se trata de medir esas diferencias sino las diferencias entre los incrementos antes y después. Que se hace construyendo cuatro modelos para con ellos obtener (predict(modelo_td, x) - predict(modelo_ta, x)) - (predict(modelo_cd, x) - predict(modelo_ca, x))

Codificación de categóricas: de (1 | A) a (B | A)

La notación y la justificación de (1 | A) está aquí, una vieja entrada que no estoy seguro de que no tenga que retocar para que no me gruña el ministerio de la verdad. Esta entrada lo es solo para anunciar que en uno de nuestros proyectos y a resultas de una idea de Luz Frías, vamos a implementar una versión mucho más parecida al lo que podría representar el término (B | A), que es, casi seguro, chorrocientasmil veces mejor.

No es tanto sobre la media como sobre la maldición de la multidimensionalidad

El artículo que motiva esta entrada, When U.S. air force discovered the flaw of averages, no lo es tanto sobre la media como sobre la maldición de la multidimensionalidad. Podría pensarse que es una crítica a la teoría del hombre medio de Quetelet en tanto que niega la existencia de ese sujeto ideal. Pero lo que dice es una cosa sutilmente distinta: Using the size data he had gathered from 4,063 pilots, Daniels calculated the average of the 10 physical dimensions believed to be most relevant for design, including height, chest circumference and sleeve length.

Distancias (III): la gran pregunta

Dejemos atrás los puntos en el plano. Olvidemos al Sr. Gower. La gran pregunta a la que uno se enfrenta al construir una distancia es en términos de qué se espera proximidad entre sujetos. Y eso genera una cadena de subpreguntas del tipo: ¿Son más próximos un individuo y una individua de 33 años o una individua de 33 y otra de 45? Las dos entradas restantes de la serie (una sucia, rápida y práctica; la otra más especulativa) van sobre opciones disponibles para atacar (nótese que digo atacar y no resolver) el problema.

Distancias (II): las distancias no son distancias

Una distancia, Wikipedia dixit, sobre un conjunto $latex X$ es una función $latex d$ definida sobre $latex X \times X$ que toma valores en los reales $latex \ge 0$ y que cumple: $d(a,b) = 0 \iff a = b$ $d(a,b) = d(b,a)$ $d(a,c) \le d(a, b) + d(b, c)$ En la práctica, sin embargo, he encontrado violaciones tanto de (1) como de (2). ¿A alguien se le ocurren ejemplos? Sin embargo, (3) se mantiene.

Anomalías, cantidad de información e "isolation forests"

Identificar a un tipo raro es sencillo: el que lleva tatuada a su madre en la frente. Identificar a un tipo normal es más complicado: altura… normal, pelo… ¿moreno? Es… como… normal, ni gordo ni flaco… Identificar transacciones de tarjeta normales es prolijo: gasta más o menos como todos en supermercados, un poco más que la media en restaurantes, no tiene transacciones de gasolineras… Identificar transacciones fraudulentas es (o puede ser) sencillo: gasta miles de euros en las farmacias de los aeropuertos y nada en otros sitios.

Explicación de los scorings de "ciertos" modelos

Esta entrada la hago por petición popular y para rematar de alguna manera lo que incoé hace unos días. Seré breve hasta lo telegráfico: Tomo las observaciones con scorings más altos (en un árbol construido con ranger y cariño). Veo cuáles son los árboles que les asignan scorings más altos. Anoto las variables implicadas en las ramas por donde bajan las observaciones (1) en los árboles (2). Creo una matriz positiva: filas = casos, columnas = variables, valores = conteos.

Explicación de modelos como procedimiento para aportar valor a un "scoring"

El principal asunto preambular en todo lo que tiene que ver con la explicación de modelos es ético (ético en la versión ñoña de la palabra, hay que dejar claro). Pero tiene sentido utilizar técnicas de explicación de modelos para aportarles valor añadido. En particular, un modelo puede proporcionar un determinado scoring, pero se le puede pedir más: se le puede pedir una descripción de los motivos que justifican ese scoring, particularísimanete, en los casos más interesantes: los valores más altos / bajos.

Hoy sí, sobre tetas y culos (e Instagram, como excipiente)

Hoy voy a aprovechar una excusa peregrina para hablar de lo que por algún motivo se me antoja imperiosamente, que son tetas y culos. Que (este pronombre es un puntero a excusa) es [Nota: aquí quise incrustar un tuit de Analía Plaza que, aparentemente, fue borrado por su autora meses después.] Lo primero que tengo que decir al respecto es que las tetas y culos que asocia al Cabo de Gata el Instagram de quienqueira que haya tomado esas capturas son prácticamente las mismas que en el mío (y otro día os cuento por qué tengo Instagram, porque ni lo sabéis ni os lo podéis imaginar), a saber,

Rarezas: ML algebraico

Alguien (¡gracias!) me pasa Algebraic Machine Learning, que abunda sobre lo que escribí hace varios años. Confieso no haber entendido gran cosa en una primera (y última) lectura diagonal, pero tal vez alguno de mis lectores sí.