¿Cómo verificar la precisión de los datos?

La verificación de la precisión de los datos es una etapa importante en el aprendizaje automático y el procesamiento de datos. Los enfoques principales:

• Inspección visual: creación de gráficos (histogramas, scatter plots) para detectar anomalías y valores atípicos.
• Análisis estadístico: verificar la distribución de los datos, medias, medianas, desviaciones estándar, detección de valores atípicos mediante z-score o IQR.
• Verificación de valores faltantes: identificación y manejo de NaN o valores vacíos.
• Validación de tipos y formatos: asegurarse de que los datos coincidan con los tipos esperados (números, cadenas) y formatos (por ejemplo, fechas).
• Verificación de duplicados: eliminación o manejo de registros repetidos.
• Verificación cruzada con reglas de negocio: por ejemplo, la edad no puede ser negativa.

Ejemplo en Python usando pandas:

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

# Verificación de valores faltantes
print(data.isnull().sum())

# Estadísticas
print(data.describe())

# Detección de valores atípicos mediante IQR
Q1 = data['feature'].quantile(0.25)
Q3 = data['feature'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
outliers = data[(data['feature'] < Q1 - 1.5 * IQR) | (data['feature'] > Q3 + 1.5 * IQR)]
print(outliers)

La revisión regular de los datos ayuda a mejorar la calidad del modelo y a evitar errores durante el entrenamiento.