Usando Árboles de Decisión para Agrupar Datos Claramente

En el mundo del análisis de Datos, agrupar elementos similares ayuda a entender grandes cantidades de información. Cuando los datos ya tienen etiquetas, como nombres o categorías, lo llamamos clustering supervisado. El objetivo es encontrar grupos claros de elementos similares basados en sus etiquetas y también poder explicar esos grupos de manera sencilla.

Imagina que queremos entender quiénes sobrevivieron al desastre del Titanic. Una mirada rápida muestra que muchos sobrevivientes eran pasajeros de primera clase, mayormente mujeres, y las tripulantes femeninas tenían la mejor oportunidad de sobrevivir. Este tipo de resumen nos ayuda a ver tendencias que podrían ser difíciles de notar de otra manera.

A medida que industrias como la salud y las finanzas comienzan a usar el aprendizaje automático para tomar decisiones, entender cómo funcionan estos sistemas se vuelve crucial. En este contexto, la interpretabilidad significa poder explicar por qué un dato pertenece a un grupo particular basado en sus características originales. Se trata de encontrar métodos que nos permitan explicar nuestros hallazgos de manera clara.

Los Árboles de Decisión son una opción popular para este tipo de análisis. Son fáciles de entender y se pueden descomponer en reglas simples. Un árbol de decisión tiene tres partes principales: el nodo raíz, que contiene todos los datos; los Nodos de división, que dividen los datos en grupos; y los nodos hoja, que muestran el resultado final. Las reglas creadas a partir de estos árboles son directas y nos ayudan a explicar nuestros hallazgos basados en los caminos tomados a través del árbol.

Aunque los árboles de decisión se usan típicamente para clasificar datos, también podemos adaptarlos para clustering. El clustering implica agrupar elementos similares sin conocer sus etiquetas de antemano. Al adaptar cómo construimos los árboles de decisión, también podemos encontrar clústeres basados en datos etiquetados, que es en lo que nos centramos aquí.

Los métodos actuales para clustering supervisado suelen depender de enfoques basados en densidad, que utilizan Métricas de distancia para medir cuán cerca están los elementos entre sí. Esto puede ser complicado cuando los datos contienen características no numéricas o tienen demasiadas dimensiones. No hay garantía de que estos métodos nos den grupos claros que podamos explicar fácilmente.

Presentamos un método práctico para extraer clústeres significativos de conjuntos de datos etiquetados usando árboles de decisión. En este enfoque, los nodos del árbol de decisión reúnen grandes grupos de elementos similares basados en sus clases. También describimos un proceso para preparar los datos y seleccionar nodos para mejorar las probabilidades de encontrar grupos de alta calidad.

#Buscando Grupos Claros en los Datos

Para separar los datos en diferentes clases, empleamos un modelo de árbol de decisión que distingue entre diferentes tipos de datos. Se construye el árbol evaluando cada característica en el conjunto de datos y determinando la mejor manera de dividir los datos. Cuando se encuentra una buena división, se añade al árbol, y el proceso continúa hasta que no se puede hacer más mejoras.

Al mirar nuestro conjunto de datos del Titanic, por ejemplo, el árbol de decisión puede ayudar a clasificar a los pasajeros entre los que sobrevivieron y los que no. Nuestro objetivo es describir mejor al grupo de sobrevivientes con algunos términos simples.

Para encontrar los mejores grupos candidatos en el árbol, clasificamos los nodos basándonos en una combinación de métricas de precisión. El nodo con la mejor puntuación identifica el clúster más adecuado. Este método nos permite descubrir grupos que pueden no ser tan grandes pero que aún son significativos.

#Extrayendo Grupos Claros de los Datos

Después de identificar los nodos más adecuados en un árbol de decisión, podemos extraer clústeres basados en estos nodos. El conjunto de datos del Titanic sirve como un ejemplo donde podemos determinar qué nodos explorar más a fondo basándonos en sus métricas de rendimiento.

Cuando tenemos múltiples nodos para elegir, seleccionamos aquellos que no están relacionados con nodos previamente elegidos. Este enfoque nos ayuda a encontrar clústeres de diferentes tamaños y asegura que consideremos grupos que puedan proporcionar diferentes perspectivas.

#Preparando los Datos para el Análisis

Para que los árboles de decisión funcionen bien, el preprocesamiento de los datos es crucial. Un método efectivo es el binning, que agrupa valores en rangos. Por ejemplo, cualquier valor que caiga dentro de un rango específico se reemplaza con un valor representativo, como el promedio de ese rango. Esto ayuda a acelerar la construcción del árbol al reducir el número de valores únicos.

Hay diferentes enfoques para el binning, incluyendo el binning de ancho igual, que divide los datos en intervalos iguales, y el binning basado en cuantiles, que agrupa datos según su distribución. El método elegido suele depender del conjunto de datos específico y los objetivos del análisis.

Las características simbólicas, como los datos categóricos, también deben simplificarse. Agruparlas en un menor número de categorías puede mejorar el rendimiento del árbol de decisión. Por ejemplo, si tenemos varios países, podemos agruparlos por región para reducir la complejidad.

Además, manejar adecuadamente los datos de fecha y hora es esencial. Dado que tales características pueden tener muchos valores únicos, se benefician del orden y el binning también. Esto significa que podemos crear intervalos basados en frecuencia o estrategias de ancho igual.

#Seleccionando los Mejores Nodos para Clústeres

Para identificar los mejores clústeres de cada árbol de decisión, necesitamos evaluar los nodos según criterios específicos, como la pureza de los datos dentro de cada nodo y el tamaño del grupo. Utilizamos un método de puntuación que refleja estos aspectos, ayudándonos a asegurar que encontramos los clústeres más significativos.

Una vez que identificamos el mejor nodo, lo marcamos y pasamos al siguiente mejor grupo, continuando este proceso hasta que tengamos un conjunto de clústeres de alta calidad. Este método evita el problema del sobreajuste, donde el modelo se vuelve demasiado ajustado a los datos de entrenamiento.

#Evaluando la Estabilidad de los Clústeres Identificados

Aunque el árbol de decisión es una herramienta útil para extraer clústeres, su rendimiento puede variar según cambios en los datos. Para evaluar cuán estables son nuestros clústeres, usamos una técnica llamada bagging. Esto implica crear múltiples muestras a partir del conjunto de datos original y extraer clústeres de cada muestra.

Al comparar los clústeres de los datos originales con los de cada muestra, podemos medir la estabilidad. Una alta puntuación de estabilidad significa que pequeños cambios en los datos no afectan las reglas de Agrupamiento, lo cual es beneficioso para la fiabilidad de nuestros hallazgos.

Por ejemplo, al analizar los datos del Titanic, encontramos que el clúster principal tenía una puntuación de estabilidad de alrededor del 90-98%. Esto indica que incluso con ligeras variaciones en los datos de entrada, las reglas fundamentales para el clúster se mantuvieron consistentes. En contraste, otro conjunto de datos mostró menor estabilidad, sugiriendo que las reglas derivadas de él pueden no sostenerse bien en distintos conjuntos de datos.

#Trabajo Relacionado en el Campo

Ha habido mucha investigación en aprendizaje automático enfocada en la explicabilidad y claridad de los modelos. Aunque muchos métodos sobresalen en rendimiento predictivo, pueden ser complejos y difíciles de interpretar. Como resultado, modelos más simples como los árboles de decisión siguen siendo populares, incluso si no son los más poderosos.

Varios enfoques abordan el clustering supervisado, a menudo dependiendo de métricas de distancia que pueden complicar la interpretabilidad. Por otro lado, nuestro método se centra en adaptar los árboles de decisión para este propósito, asegurando que podamos explicar nuestros hallazgos de manera clara.

En resumen, hemos delineado un método para descubrir grupos claros dentro de conjuntos de datos etiquetados utilizando árboles de decisión. Al enfatizar la preparación de datos, la selección de nodos y la evaluación de la estabilidad, nuestro enfoque busca proporcionar información práctica mientras se mantiene fácil de entender.

#Direcciones Futuras

Mirando hacia el futuro, planeamos seguir refinando nuestros métodos y explorando otras técnicas que puedan ayudar a identificar regiones interpretables en los datos. Esto incluye mejorar la pipeline de preprocesamiento para determinar las mejores estrategias de binning y agrupamiento para varios tipos de datos.

El objetivo final es proporcionar una manera clara y comprensible de descubrir tendencias y patrones en conjuntos de datos etiquetados, facilitando que expertos y no expertos saquen conclusiones significativas de datos complejos.