DDDatos y DecisionesCiencia de datos aplicada
Colección interactiva · Machine Learning

Transformar variables es diseñar el espacio donde aprende el modelo

Doce laboratorios coordinados para experimentar con escala, forma, robustez, geometría, validación y pipelines reproducibles.

LABORATORIO 01

La variable que secuestra la distancia

Unidades, escalado y vecinos KNN.

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LABORATORIO 02

Comparador de escaladores

Standard, Min–Max, Robust y MaxAbs sobre los mismos datos.

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LABORATORIO 03

Laboratorio de forma

Log, Box–Cox, Yeo–Johnson y cuantiles.

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LABORATORIO 04

Outliers: centro y escala

Media y desvío frente a mediana e IQR.

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LABORATORIO 05

PCA y unidades

Covarianza, correlación y rotación del primer componente.

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LABORATORIO 06

Arena de algoritmos

Sensibilidad a escala de KNN, logística, K-means y árboles.

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LABORATORIO 07

¿Qué objeto se transforma?

Features, filas, objetivo y variables cíclicas.

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LABORATORIO 08

Leakage en validación

Fit, transform y conocimiento accidental del futuro.

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LABORATORIO 09

Constructor de pipelines

Ordenar, validar y justificar el preprocesamiento.

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LABORATORIO 10

Transformar el objetivo

Errores absolutos, relativos e inversión de predicciones.

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LABORATORIO 11

Clustering de documentos

Longitud, normalización y similitud coseno.

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LABORATORIO 12

Selector razonado

Diagnóstico y recomendación con riesgos explícitos.

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