Interacciones y agregaciones temporales
Más allá de la variable suelta
Un modelo lineal suma efectos de forma independiente; no descubre por sí solo que el peso de una variable depende de otra. Cuando esa dependencia existe, hay que fabricarla como nueva característica.
Características de interacción
Multiplicar dos variables crea una interacción que captura su efecto conjunto: horas por tarifa, dosis por peso. Para modelos lineales es la única vía de expresar sinergias; para árboles, un atajo que les ahorra buscar cortes combinados.
Cocientes y diferencias
Cocientes como renta por habitante o diferencia como gasto menos ingreso condensan en un número una relación que importa. Suelen ser más predictivos que los componentes por separado porque expresan la magnitud que el mundo realmente observa.
Combinar con cabeza de dominio
El espacio de combinaciones es explosivo; la guía debe ser el conocimiento del problema. Fabricar todo producto imaginable inunda el modelo de ruido. Las interacciones que valen son las que tienen significado interpretable.
Extraer tiempo del tiempo
Una fecha casi inútil como número, pero encierra tesoros: día de la semana, mes, si es festivo, antigüedad desde un hito. Descomponer el tiempo en piezas cíclicas y absolutas revela estacionalidades que de otro modo pasan inadvertidas.
Ventanas móviles
Agrupar en ventanas temporales —media de las últimas cuatro semanas, máximo del trimestre— convierte una secuencia en características que resumen nivel y tendencia. En datos que evolucionan, estos agregados suelen ser lo más informativo del conjunto.
Retrasos y diferencias
El valor de hace un periodo, o el cambio respecto al anterior, capturan inercia y momento. Muchos fenómenos dependen más de su pasado reciente y de su pendiente que del estado instantáneo; servir esos retrasos es casi obligatorio en predicción.
Explosión de características
Cada variable puede generar decenas de derivadas, y el vector crece sin control. Más características no es mejor: diluyen la señal, encarecen el cómputo y tientan el sobreajuste. Seleccionar con criterio acompaña a la creatividad.
Errores frecuentes
- Generar toda interacción posible y dejar que el modelo filtre, invitando al sobreajuste.
- Agregar sobre ventanas que incluyen el futuro, colando fuga temporal.
- Olvidar construir tendencias y solo dar niveles instantáneos.
Ejemplo resuelto: características para predecir ventas mensuales
Una cadena quiere anticipar las ventas del mes siguiente a partir del histórico diario. La construcción:
- Fabricar interacciones con sentido de dominio, como el ticket medio por número de visitas.
- Descomponer la fecha en día de la semana, mes y festividad para captar estacionalidad.
- Calcular ventanas móviles de cuatro y doce semanas que cierren antes del mes a predecir.
- Añadir retrasos y diferencias para reflejar la inercia y el momento de la serie.
- Podar las características poco estables para no diluir la señal ni tentar el sobreajuste.
¿Para qué sirve en la realidad?
En retail, demanda o riesgo, la columna bruta casi nunca basta: precio por metro, crecimiento interanual o media de las últimas semanas condensan la magnitud que el negocio observa de verdad. Aquí el criterio humano aún supera a cualquier algoritmo.
¿Por qué una ventana móvil de las últimas cuatro semanas suele ser una buena característica?
Un modelo lineal puro descubre solo las interacciones que existan en los datos sin ayuda.
Cuidado con mirar al futuro
La ventana de un retraso debe cerrarse antes del instante a predecir. Un agregado que se compute con datos posteriores al evento introduce fuga temporal: la métrica sube en validación y el modelo fracasa al desplegarse. Alinear tiempos es la disciplina clave.
Interacciones
Toca una tarjeta para ver la respuesta.
Ordena la construcción de características derivadas seguras:
Arrastra cada ficha a su categoría (o tócala y luego toca la categoría). También puedes usar el teclado.
Une cada característica derivada con lo que expresa.
La señal vive en las combinaciones
- Características derivadas
- Interacciones
- producto
- producto
- cocientes y diferencias
- Interacciones
- día, mes, festivo
- media móvil
- cerrar antes del futuro
Tus datos de ventas mejoran al añadir la media móvil, pero sospechas fuga. ¿Cómo diseñarías la ventana para que sea honesta al predecir el mes siguiente?
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