Exploratory Data Analysis EDA en el conjunto de datos Haberman sobre supervivencia al cáncer: este artículo explica cómo abordar un análisis exploratorio completo para entender patrones, identificar variables relevantes y preparar los datos para modelos predictivos. El conjunto Haberman contiene registros de pacientes con cáncer de mama operados, con variables típicas como edad, año de operación, número de ganglios axilares positivos y estado de supervivencia a 5 años. Un EDA riguroso ayuda a descubrir relaciones entre edad y supervivencia, identificar outliers y comprobar calidad de datos.
Pasos esenciales: limpieza y verificación de datos para detectar valores faltantes o inconsistencias; estadísticos descriptivos como media, mediana, desviación estándar; visualizaciones univariantes con histogramas y boxplots para edad y número de ganglios; análisis bivariante con scatterplots y tablas de contingencia entre estado de supervivencia y otras variables; análisis de correlación y exploración de interacciones. Para problemas de supervivencia conviene complementar con curvas de Kaplan Meier y pruebas log rank cuando la variable tiempo y censura están presentes.
Buenas prácticas: normalizar y escalar variables si se usarán modelos basados en distancia; transformar variables sesgadas; crear variables derivadas que capten información clínica relevante; usar muestreo estratificado si las clases están desbalanceadas; documentar supuestos y resultados del EDA para garantizar reproducibilidad.
Herramientas recomendadas: Python con pandas, seaborn y matplotlib para visualización; scikit learn para preprocesado y modelos; lifelines para análisis de supervivencia. Para ver un ejemplo de cuaderno con código y pasos replicables visita el siguiente enlace
https://github.com/ash322ash422/tut_ml/blob/e4b9c7abf1df9a80c1a6a7ed2ccf03e4f34b1302/tut_misc_EDA/tut_EDA-haberman-cancer-survival.ipynb
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