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Cruzamiento de variables

Usualmente se refiere a la interacción o combinación de múltiples variables y analiza sus efectos combinados. El término se usa más comúnmente en estadística y ciencia de datos, donde los investigadores a menudo analizan variables para estudiar cómo interactúan dentro de un modelo.

¿Para qué sirve el cruzamiento de variables?

  • Investigación de interacción: puede usar el cruce de variables para investigar si el efecto de una variable en la respuesta depende de otra. Por ejemplo, es posible que desee saber si el impacto de la educación en los ingresos depende del género.
  • Mejora de los modelos predictivos: en el aprendizaje automático y las estadísticas, el cruce de variables ayuda a mejorar la precisión de los modelos predictivos. Por ejemplo, si está creando un modelo para predecir los precios de la vivienda, es posible que observe que el tamaño y la ubicación de la vivienda interactúan y que su efecto general difiere de la suma de sus efectos individuales. La inclusión de variables de interacción en el modelo puede capturar este efecto y mejorar la precisión de las predicciones.
  • Creación de nuevas funciones: en el aprendizaje automático, especialmente en el aprendizaje profundo, a veces se crean funciones cruzadas para capturar patrones más complejos en los datos. Por ejemplo, si tiene variables categóricas como «ciudad» y «tipo de propiedad», puede multiplicar estas dos variables para crear una nueva función como «tipo de propiedad en ciudad».
  • Diseño y estudios experimentales: los estudios experimentales usan variables recíprocas para diseñar experimentos que prueban cómo interactúan diferentes factores para influir en un resultado deseado.

Tipos de cruzamiento de variables

  • Cruce de variables continuas: pueden ocurrir interacciones entre dos o más variables continuas. En los modelos de regresión, esto puede implicar la creación de una nueva variable que sea el producto de las dos variables originales.
  • Cruce de Variables Categóricas: es posible interactuar entre dos o más variables categóricas. Esto a menudo requiere crear un nuevo dummy para cada combinación de categorías. Por ejemplo, si tiene una variable que especifica el color de un producto (rojo, verde, azul) y otra variable que especifica el tamaño (pequeño, mediano, grande), cree nuevas variables para rojo, pequeño, rojo, mediano. Puede crear variables para , rojo y grande, etc.
  • Intersección de variables continuas y categóricas: las variables continuas y categóricas pueden cruzarse. Por ejemplo, puede tener una variable categórica que indique si una persona tiene una enfermedad y una variable continua que indique la edad. Te puede interesar saber si el efecto de la edad en la salud depende de si una persona tiene una enfermedad.
  • Cruce de variables polinómicas: este tipo de cruce se utiliza para investigar relaciones no lineales entre variables. Esto crea una nueva variable que es un término polinomial de la variable original. Por ejemplo, si tiene una variable X, puede crear nuevas variables X^2, X^3, etc.
  • Cruce de variables temporales: en el análisis de series temporales, a veces se cruzan las variables a lo largo del tiempo para ver cómo cambian las relaciones entre ellas con el tiempo.

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