MLZC25-04. Python para Machine Learning: Más que un Lenguaje de Programación

[Sascha]

¿Por qué Python se convirtió en el rey del Machine Learning?


En el mundo de la programación, hay muchos lenguajes: Java, C++, JavaScript, R, Julia... Pero cuando se trata de Machine Learning, Python ha logrado algo extraordinario: se convirtió en el estándar de facto. ¿Cómo logró esto? La respuesta es fascinante y nos enseña mucho sobre lo que realmente importa en la ciencia de datos.

Los Secretos del Éxito de Python

1. Simplicidad que Enamora


Python tiene una filosofía: "La legibilidad cuenta". Esto no es solo marketing, es una realidad que cambia tu experiencia de programación.

Compara estos códigos:


# Python - Claro como el agua
if edad >= 18 and tiene_licencia:
puede_conducir = True
print("¡Puedes manejar!")




// Java - Más verboso
if (edad >= 18 && tieneLicencia) {
puedeConducir = true;
System.out.println("¡Puedes manejar!");
}




¿Por qué importa esto en ML?

• Pasa menos tiempo luchando con sintaxis
• Más tiempo pensando en el problema real
• Código que puedes leer después de 6 meses

2. El Ecosistema que lo Cambió Todo


Python no ganó por ser el lenguaje más rápido o más elegante. Ganó porque tiene la mejor colección de librerías para ciencia de datos.


# En 5 líneas puedes hacer análisis complejos
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

df = pd.read_csv('datos.csv')
modelo = LinearRegression().fit(df[['edad']], df['salario'])




En otros lenguajes esto requeriría:

• Cientos de líneas de código
• Manejo manual de memoria
• Implementar algoritmos desde cero

3. La Comunidad que Nunca Duerme

• Stack Overflow: 2+ millones de preguntas sobre Python
• GitHub: Millones de proyectos open-source
• PyPI: 300,000+ paquetes disponibles
• Documentación: Excepcional en casi todas las librerías

Python y el Pensamiento Científico

Iterativo y Exploratorio


Python se adapta perfectamente al flujo de trabajo de un científico de datos:


# 1. Cargar datos
df = pd.read_csv('datos.csv')

# 2. Explorar (interactivo)
df.head()
df.info()
df.describe()

# 3. Visualizar (rápido)
df['edad'].hist()

# 4. Modelar (simple)
from sklearn.linear_model import LinearRegression
modelo = LinearRegression()
modelo.fit(df[['edad']], df['salario'])

# 5. Evaluar (directo)
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_test, predicciones)




¿Ves el patrón? Cada paso es:

• Rápido de escribir
• Fácil de entender
• Fácil de modificar

Las Librerías que Cambiaron el Juego

NumPy: El Motor Matemático


import numpy as np

# Arrays que son 100x más rápidos que listas de Python
datos = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Operaciones vectorizadas (súper rápidas)
cuadrados = datos ** 2 # [1, 4, 9, 16, 25]
promedio = np.mean(datos) # 3.0

# Álgebra lineal (fundamental para ML)
matriz = np.array([[1, 2], [3, 4]])
inversa = np.linalg.inv(matriz)




¿Por qué NumPy es crucial?

• Velocidad: Operaciones optimizadas en C
• Memoria: Almacenamiento eficiente
• Matemáticas: Álgebra lineal, estadísticas
• Base: Todas las demás librerías de ML se basan en NumPy

Pandas: El Organizador de Datos


import pandas as pd

# Cargar datos como si fuera Excel
df = pd.read_csv('ventas.csv')

# Explorar como un detective
df.head() # Primeras filas
df.info() # Información del dataset
df.describe() # Estadísticas descriptivas

# Filtrar y transformar fácilmente
ventas_alto = df[df['ventas'] > 1000]
df['ventas_mensuales'] = df['ventas'] / 12

# Agrupar y agregar
por_region = df.groupby('region')['ventas'].sum()




¿Por qué Pandas es revolucionario?

• Intuitivo: Trabajar con datos como en Excel, pero programáticamente
• Poderoso: Maneja millones de filas sin problemas
• Flexible: Conecta con bases de datos, APIs, archivos
• Limpio: Código legible y mantenible

Scikit-learn: ML Democrático


from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# Preparar datos
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Entrenar modelo (una línea)
modelo = LinearRegression().fit(X_train, y_train)

# Hacer predicciones (una línea)
predicciones = modelo.predict(X_test)

# Evaluar (una línea)
mse = mean_squared_error(y_test, predicciones)




¿Por qué Scikit-learn es genial?

• API consistente: Todos los algoritmos funcionan igual
• Optimizado: Implementaciones eficientes
• Completo: Preprocesamiento, modelado, evaluación
• Documentado: Ejemplos para todo

Visualización: Contar Historias con Datos

Matplotlib: El Artista Clásico


import matplotlib.pyplot as plt

# Gráfico básico
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, y, 'b-', label='Datos reales')
plt.plot(x, predicciones, 'r--', label='Predicciones')
plt.xlabel('Edad')
plt.ylabel('Salario')
plt.title('Predicción de Salario por Edad')
plt.legend()
plt.show()



Seaborn: El Estilista


import seaborn as sns

# Gráficos hermosos con poco código
sns.scatterplot(data=df, x='edad', y='salario', hue='genero')
sns.heatmap(df.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')
sns.pairplot(df, hue='categoria')




¿Por qué la visualización importa?

• Comunicación: Los números solos no cuentan historias
• Exploración: Patrones que no ves en tablas
• Validación: ¿Tiene sentido mi modelo?
• Presentación: Impacto en stakeholders

Python vs. Otros Lenguajes en ML

Python vs. R

Aspecto	Python	R
Sintaxis	Más limpia	Más estadística
Performance	Mejor para grandes datos	Mejor para estadística pura
Ecosistema	Más general	Más especializado
Deployment	Excelente	Limitado
Aprendizaje	Más fácil	Curva empinada

Python vs. Java/C++

Aspecto	Python	Java/C++
Velocidad de desarrollo
Velocidad de ejecución
Facilidad de uso
Ecosistema ML

Patrones de Código Python para ML

1. El Patrón de Exploración


def explorar_datos(archivo):
"""Patrón estándar para explorar cualquier dataset"""
# Cargar
df = pd.read_csv(archivo)

# Información básica
print(f"Forma: {df.shape}")
print(f"Columnas: {df.columns.tolist()}")
print(f"Tipos: {df.dtypes}")

# Valores faltantes
print(f"Valores faltantes:\n{df.isnull().sum()}")

# Estadísticas
print(f"Estadísticas:\n{df.describe()}")

# Visualizaciones
df.hist(figsize=(15, 10))
plt.show()

return df



2. El Patrón de Modelado


def entrenar_modelo(X, y, tipo_modelo='regression'):
"""Patrón estándar para entrenar modelos"""
# Dividir datos
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.2, random_state=42
)

# Elegir modelo
if tipo_modelo == 'regression':
modelo = LinearRegression()
elif tipo_modelo == 'classification':
modelo = LogisticRegression()

# Entrenar
modelo.fit(X_train, y_train)

# Evaluar
predicciones = modelo.predict(X_test)
score = modelo.score(X_test, y_test)

print(f"Score: {score:.3f}")
return modelo, score



3. El Patrón de Validación


def validar_modelo(modelo, X, y, cv=5):
"""Validación cruzada estándar"""
from sklearn.model_selection import cross_val_score

scores = cross_val_score(modelo, X, y, cv=cv)

print(f"Scores: {scores}")
print(f"Promedio: {scores.mean():.3f} (+/- {scores.std() * 2:.3f})")

return scores



Consejos para Escribir Código Python Efectivo en ML

1. Usa Nombres Descriptivos


# Malo
df1 = pd.read_csv('data.csv')
m1 = LinearRegression()
m1.fit(df1[['x']], df1['y'])

# Bueno
ventas_df = pd.read_csv('ventas_2023.csv')
modelo_salario = LinearRegression()
modelo_salario.fit(ventas_df[['experiencia']], ventas_df['salario'])



2. Documenta con Docstrings


def preprocesar_datos(df, columnas_numericas):
"""
Preprocesa datos para machine learning.

Args:
df (DataFrame): Dataset original
columnas_numericas (list): Lista de columnas numéricas

Returns:
DataFrame: Dataset preprocesado
"""
# Implementación aquí
pass



3. Usa Funciones para Reutilizar Código


def crear_grafico_correlacion(df, titulo="Correlación"):
"""Crea un heatmap de correlación"""
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.heatmap(df.corr(), annot=True, cmap='coolwarm', center=0)
plt.title(titulo)
plt.tight_layout()
plt.show()



Debugging en Python para ML

Errores Comunes y Soluciones


1. "ValueError: Input contains NaN"


# Error
modelo.fit(X, y) # X contiene NaN

# Solución
X_limpio = X.dropna()
y_limpio = y[X.index.isin(X_limpio.index)]
modelo.fit(X_limpio, y_limpio)




2. "ValueError: Expected 2D array, got 1D array"


# Error
X = df['edad'] # 1D array
modelo.fit(X, y)

# Solución
X = df[['edad']] # 2D array
modelo.fit(X, y)




3. "KeyError: 'column_name'"


# Error
df['nueva_columna'] # No existe

# Solución
if 'nueva_columna' in df.columns:
print(df['nueva_columna'])
else:
print("Columna no encontrada")



Optimización de Performance

Usa Operaciones Vectorizadas


# Lento (loops de Python)
resultado = []
for i in range(len(datos)):
resultado.append(datos * 2)

# Rápido (NumPy vectorizado)
resultado = datos * 2 # 100x más rápido



Usa Tipos de Datos Eficientes


# Desperdicio de memoria
df['categoria'] = df['categoria'].astype('object')

# Eficiente
df['categoria'] = df['categoria'].astype('category')



Reflexión Práctica


Ejercicio: Intenta escribir el mismo análisis en Python y otro lenguaje que conozcas. Compara:

• Tiempo de desarrollo
• Legibilidad del código
• Facilidad de debugging
• Disponibilidad de librerías

Lo que viene después


En el próximo post exploraremos el Análisis Exploratorio de Datos (EDA), donde Python realmente brilla. Veremos cómo transformar datos en bruto en insights accionables.

Pregunta para reflexionar


¿Qué aspecto de Python te resulta más fascinante? ¿Es la simplicidad, el ecosistema, o la comunidad? ¿Has tenido alguna experiencia que te haya convencido de que Python es la elección correcta para ML?


Python no es perfecto, pero es lo suficientemente bueno para ser el estándar. Y en el mundo real, "suficientemente bueno" que es fácil de usar, mantener y colaborar, a menudo gana sobre "perfecto" que es difícil de implementar.

Источник:

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