Proyecto Titanic en Kaggle: Guía Completa en Español
18 de junio de 2024La competencia del Titanic en Kaggle es, para muchos, la puerta de entrada al mundo del Data Science. Es el proyecto perfecto para empezar a practicar por su popularidad y su dificultad controlada. Sin embargo, cuando lo realicé por primera vez, noté que la mayoría de los recursos y tutoriales estaban en inglés.
Como no encontré una guía completa en español, decidí crear una yo mismo. Este artículo (basado en este video tutorial), te lleva paso a paso a través de todo el proceso: desde la importación de los datos hasta la creación y evaluación de un modelo predictivo.
1. Visión General de los Datos
El primer paso siempre es entender con qué estamos trabajando. Hacemos una exploración inicial para familiarizarnos con los tipos de datos, identificar variables clave y detectar posibles problemas, como valores nulos o columnas que no aportan información útil.
2. Preparación y Limpieza de Datos
Una vez que entendemos los datos, los preparamos para el modelo. Esto incluye varias tareas cruciales: rellenar valores faltantes (nulos), transformar variables categóricas a numéricas (como el sexo o el puerto de embarque) y separar nuestro conjunto de datos en variables predictoras y nuestra variable objetivo (si un pasajero sobrevivió o no).
3. Creación de un Modelo Simple
Con los datos ya limpios y listos, construimos un primer modelo de Machine Learning. Para este tutorial, utilizamos un RandomForestClassifier, un algoritmo robusto y muy popular que funciona bien para problemas de clasificación como este. Entrenamos el modelo con nuestros datos de entrenamiento.
4. Predicción y Resultados
Finalmente, usamos el modelo ya entrenado para predecir la supervivencia en el conjunto de prueba. Con este enfoque sencillo pero bien estructurado, logramos obtener una puntuación de 0.76 en la competencia, un resultado excelente para un primer intento.
Conclusión
El proyecto del Titanic es una excelente práctica para consolidar conceptos de limpieza de datos, ingeniería de características y modelado. Espero que esta guía te sea de gran ayuda para dar tus primeros pasos en Kaggle.
Video Tutorial Completo
