¿Cómo trabajar con valores faltantes y características categóricas en métodos de vectores de soporte y redes neuronales?

Al trabajar con métodos de vectores de soporte (SVM) y redes neuronales, es importante manejar correctamente los valores faltantes y las características categóricas:

• Valores faltantes:

  • Normalmente se rellenan (imputan) antes del entrenamiento. Para características numéricas, se puede usar la media, la mediana o métodos más complejos (por ejemplo, imputación KNN).
  • En algunos casos, se pueden usar indicadores especiales para valores faltantes.

• Características categóricas:

  • Los métodos SVM y redes neuronales requieren entradas numéricas, por lo que las características categóricas se codifican.
  • Frecuentemente se usa codificación one-hot, creando características binarias para cada valor único.
  • Para categorías grandes, se pueden usar representaciones de embedding (especialmente en redes neuronales), que se entrenan junto con el modelo.

Ejemplo de codificación one-hot en Python con pandas:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'color': ['red', 'blue', 'green', None]})
df['color'].fillna('missing', inplace=True)  # Rellenar valores faltantes
one_hot = pd.get_dummies(df['color'])

De esta forma, el preprocesamiento de datos es una etapa clave para el uso exitoso de SVM y redes neuronales.