Un pipeline típico de scikit-learn falla sin avisar: cuatro trampas que la validación cruzada no detecta
Útil para
El autor cuestiona el pipeline habitual de scikit-learn, que imputa, escala y codifica las columnas según su tipo de dato. Para probarlo genera datos sintéticos de abandono de clientes (8.000 filas, 5 semillas) con cuatro trampas: un código de región tratado como número, valores ausentes que son informativos, una fecha guardada como texto y un ID que filtra la etiqueta.
Qué significa
Las cifras de precisión de un modelo con datos tabulares pueden estar infladas por errores de preparación que las métricas habituales no detectan, lo que afecta a decisiones sobre clientes o riesgos.
Fuentes originales
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