🧠 ¿Qué significa modelar?
Modelar no es solo ajustar un algoritmo.
Es un proceso iterativo:
- transformar datos
- proponer variables
- evaluar resultados
- mejorar continuamente
🔄 La lógica del proceso
Modelar implica repetir constantemente:
- preparar los datos
- construir variables
- validar localmente
- mejorar el modelo
- aplicar ajustes adicionales
Todo ocurre en ciclo.
⚠️ Punto crítico
La validación local no es opcional.
Es el único mecanismo que permite saber si el modelo realmente aprende o solo memoriza.
🎯 Primer paso real
Antes de modelos complejos, se construye un modelo base.
No hacerlo es un error conceptual grave.
📦 Cargar los datos
import pandas as pd
taxi_train = pd.read_csv('taxi_train.csv')
taxi_test = pd.read_csv('taxi_test.csv')
✂️ Crear validación local
from sklearn.model_selection import train_test_split
validation_train, validation_test = train_test_split(
taxi_train,
test_size=0.3,
random_state=123
)
🧩 ¿Por qué dividir los datos?
Porque necesitamos simular datos nuevos.
Si no haces esto:
- no sabes si el modelo generaliza
- solo sabes que funciona en los datos que ya vio
💡 Modelo base I
La idea más simple posible:
Asignar el mismo valor a todos.
⚙️ Implementación
import numpy as np
taxi_test['fare_amount'] = np.mean(taxi_train.fare_amount)
taxi_test[['id', 'fare_amount']].to_csv('mean_sub.csv', index=False)
📉 Resultado
- Error de validación: 9.986
- Error en evaluación externa: 9.409
- Posición: muy baja
Esto es intencional.
⚠️ Interpretación
Un modelo base malo es útil.
Sirve como punto de comparación.
💡 Modelo base II
Introducir una idea mínima:
No todos los viajes son iguales.
⚙️ Agrupar por número de pasajeros
naive_prediction_groups = taxi_train.groupby(
'passenger_count'
).fare_amount.mean()
taxi_test['fare_amount'] = taxi_test.passenger_count.map(
naive_prediction_groups
)
taxi_test[['id', 'fare_amount']].to_csv(
'mean_group_sub.csv',
index=False
)
📊 Resultado
- Error de validación: 9.978
- Error externo: 9.407
Mejora mínima.
🧠 Interpretación
Agregar estructura mejora el modelo.
Pero aún es insuficiente.
🚀 Modelo base III
Ahora sí:
usar múltiples variables numéricas.
📦 Variables seleccionadas
features = [
'pickup_longitude',
'pickup_latitude',
'dropoff_longitude',
'dropoff_latitude',
'passenger_count'
]
⚙️ Entrenamiento del modelo
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
gb = GradientBoostingRegressor()
gb.fit(taxi_train[features], taxi_train.fare_amount)
taxi_test['fare_amount'] = gb.predict(taxi_test[features])
💾 Guardar predicciones
taxi_test[['id', 'fare_amount']].to_csv('gb_sub.csv', index=False)
📈 Resultado
- Error de validación: 5.996
- Error externo: 4.595
- Mejora sustancial
⚠️ Punto clave
No es magia.
El modelo mejora porque:
- usa más información
- captura relaciones no lineales
🧠 Lección importante
Más complejidad ≠ mejor siempre
Pero ignorar la complejidad necesaria sí es un error.
⚠️ Sobre la correlación
Un modelo puede verse bien en validación…
y fallar fuera.
📊 Ejemplo conceptual
Dos situaciones posibles:
- modelo mejora en validación pero empeora fuera
- modelo consistente en ambos
🎯 Conclusión final
Un buen proceso de modelación:
- empieza simple
- valida constantemente
- mejora progresivamente
No se trata de usar el modelo más sofisticado…
sino el más confiable.