# Regressione logistica per prevedere le categorie ![Infografica di regressione lineare e logistica](../images/logistic-linear.png) > Infografica di [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded) ## [Quiz Pre-Lezione](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/15/) ## Introduzione In questa lezione finale sulla Regressione, una delle tecniche _classiche_ di base di machine learning, si darà un'occhiata alla Regressione Logistica. Si dovrebbe utilizzare questa tecnica per scoprire modelli per prevedere le categorie binarie. Questa caramella è al cioccolato o no? Questa malattia è contagiosa o no? Questo cliente sceglierà questo prodotto o no? In questa lezione, si imparerà: - Una nuova libreria per la visualizzazione dei dati - Tecniche per la regressione logistica ✅ Con questo [modulo di apprendimento](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-classification-models?WT.mc_id=academic-15963-cxa) si potrà approfondire la comprensione del lavoro con questo tipo di regressione ## Prerequisito Avendo lavorato con i dati della zucca, ora si ha abbastanza familiarità con essi per rendersi conto che esiste una categoria binaria con cui è possibile lavorare: `Color` (Colore). Si costruisce un modello di regressione logistica per prevedere, date alcune variabili, di _che colore sarà probabilmente una data zucca_ (arancione 🎃 o bianca 👻). > Perché si parla di classificazione binaria in un gruppo di lezioni sulla regressione? Solo per comodità linguistica, poiché la regressione logistica è in [realtà un metodo di classificazione](https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression), anche se lineare. Si scopriranno altri modi per classificare i dati nel prossimo gruppo di lezioni. ## Definire la domanda Allo scopo, verrà espressa come binaria: 'Arancio' o 'Non Arancio'. C'è anche una categoria "striped" (a strisce) nell'insieme di dati, ma ci sono pochi casi, quindi non verrà presa in considerazione. Comunque scompare una volta rimossi i valori null dall'insieme di dati. > 🎃 Fatto divertente, a volte le zucche bianche vengono chiamate zucche "fantasma" Non sono molto facili da intagliare, quindi non sono così popolari come quelle arancioni ma hanno un bell'aspetto! ## Informazioni sulla regressione logistica La regressione logistica differisce dalla regressione lineare, che si è appresa in precedenza, in alcuni importanti modi. ### Classificazione Binaria La regressione logistica non offre le stesse caratteristiche della regressione lineare. La prima offre una previsione su una categoria binaria ("arancione o non arancione") mentre la seconda è in grado di prevedere valori continui, ad esempio data l'origine di una zucca e il momento del raccolto, di _quanto aumenterà il suo prezzo_. ![Modello di classificazione della zucca](../images/pumpkin-classifier.png) > Infografica di [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded) ### Altre classificazioni: Esistono altri tipi di regressione logistica, inclusi multinomiale e ordinale: - **Multinomiale**, che implica avere più di una categoria: "arancione, bianco e a strisce". - **Ordinale**, che coinvolge categorie ordinate, utile se si volessero ordinare i risultati in modo logico, come le zucche che sono ordinate per un numero finito di dimensioni (mini,sm,med,lg,xl,xxl). ![Regressione multinomiale contro ordinale](../images/multinomial-ordinal.png) > Infografica di [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded) ### È ancora lineare Anche se questo tipo di Regressione riguarda le "previsioni di categoria", funziona ancora meglio quando esiste una chiara relazione lineare tra la variabile dipendente (colore) e le altre variabili indipendenti (il resto dell'insieme di dati, come il nome della città e le dimensioni) . È bene avere un'idea se c'è qualche linearità che divide queste variabili o meno. ### Le variabili NON devono essere correlate Si ricorda come la regressione lineare ha funzionato meglio con più variabili correlate? La regressione logistica è l'opposto: le variabili non devono essere allineate. Funziona per questi dati che hanno correlazioni alquanto deboli. ### Servono molti dati puliti La regressione logistica fornirà risultati più accurati se si utilizzano più dati; quindi si tenga a mente che, essendo l'insieme di dati sulla zucca piccolo, non è ottimale per questo compito ✅ Si pensi ai tipi di dati che si prestano bene alla regressione logistica ## Esercizio: riordinare i dati Innanzitutto, si puliscono un po 'i dati, eliminando i valori null e selezionando solo alcune delle colonne: 1. Aggiungere il seguente codice: ```python from sklearn.preprocessing import LabelEncoder new_columns = ['Color','Origin','Item Size','Variety','City Name','Package'] new_pumpkins = pumpkins.drop([c for c in pumpkins.columns if c not in new_columns], axis=1) new_pumpkins.dropna(inplace=True) new_pumpkins = new_pumpkins.apply(LabelEncoder().fit_transform) ``` Si può sempre dare un'occhiata al nuovo dataframe: ```python new_pumpkins.info ``` ### Visualizzazione - griglia affiancata A questo punto si è caricato di nuovo il [notebook iniziale](../notebook.ipynb) con i dati della zucca e lo si è pulito in modo da preservare un insieme di dati contenente alcune variabili, incluso `Color`. Si visualizza il dataframe nel notebook utilizzando una libreria diversa: [Seaborn](https://seaborn.pydata.org/index.html), che è costruita su Matplotlib, usata in precedenza. Seaborn offre alcuni modi accurati per visualizzare i dati. Ad esempio, si possono confrontare le distribuzioni dei dati per ogni punto in una griglia affiancata. 1. Si crea una griglia di questo tipo istanziando `PairGrid`, usando i dati della zucca `new_pumpkins`, poi chiamando `map()`: ```python import seaborn as sns g = sns.PairGrid(new_pumpkins) g.map(sns.scatterplot) ``` ![Una griglia di dati visualizzati](../images/grid.png) Osservando i dati fianco a fianco, si può vedere come i dati di Color si riferiscono alle altre colonne. ✅ Data questa griglia del grafico a dispersione, quali sono alcune esplorazioni interessanti che si possono immaginare? ### Usare un grafico a sciame Poiché Color è una categoria binaria (arancione o no), viene chiamata "dati categoriali" e richiede "un [approccio più specializzato](https://seaborn.pydata.org/tutorial/categorical.html?highlight=bar) alla visualizzazione". Esistono altri modi per visualizzare la relazione di questa categoria con altre variabili. È possibile visualizzare le variabili fianco a fianco con i grafici di Seaborn. 1. Si provi un grafico a "sciame" per mostrare la distribuzione dei valori: ```python sns.swarmplot(x="Color", y="Item Size", data=new_pumpkins) ``` ![Uno sciame di dati visualizzati](../images/swarm.png) ### Grafico violino Un grafico di tipo "violino" è utile in quanto è possibile visualizzare facilmente il modo in cui sono distribuiti i dati nelle due categorie. I grafici di tipo violino non funzionano così bene con insieme di dati più piccoli poiché la distribuzione viene visualizzata in modo più "liscio". 1. Chiamare `catplot()` passando i parametri `x=Color`, `kind="violin"` : ```python sns.catplot(x="Color", y="Item Size", kind="violin", data=new_pumpkins) ``` ![una tabella di un grafico di tipo violino](../images/violin.png) ✅ Provare a creare questo grafico e altri grafici Seaborn, utilizzando altre variabili. Ora che si ha un'idea della relazione tra le categorie binarie di colore e il gruppo più ampio di dimensioni, si esplora la regressione logistica per determinare il probabile colore di una data zucca. > **🧮 Mostrami la matematica** > > Si ricorda come la regressione lineare usava spesso i minimi quadrati ordinari per arrivare a un valore? La regressione logistica si basa sul concetto di "massima verosimiglianza" utilizzando [le funzioni sigmoidi](https://wikipedia.org/wiki/Sigmoid_function). Una "Funzione Sigmoide" su un grafico ha l'aspetto di una forma a "S". Prende un valore e lo mappa da qualche parte tra 0 e 1. La sua curva è anche chiamata "curva logistica". La sua formula si presenta così: > > ![funzione logistica](../images/sigmoid.png) > > dove il punto medio del sigmoide si trova nel punto 0 di x, L è il valore massimo della curva e k è la pendenza della curva. Se l'esito della funzione è maggiore di 0,5, all'etichetta in questione verrà assegnata la classe '1' della scelta binaria. In caso contrario, sarà classificata come '0'. ## Costruire il modello Costruire un modello per trovare queste classificazioni binarie è sorprendentemente semplice in Scikit-learn. 1. Si selezionano le variabili da utilizzare nel modello di classificazione e si dividono gli insiemi di training e test chiamando `train_test_split()`: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split Selected_features = ['Origin','Item Size','Variety','City Name','Package'] X = new_pumpkins[Selected_features] y = new_pumpkins['Color'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) ``` 1. Ora si può addestrare il modello, chiamando `fit()` con i dati di addestramento e stamparne il risultato: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, predictions)) print('Predicted labels: ', predictions) print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, predictions)) ``` Si dia un'occhiata al tabellone segnapunti del modello. Non è male, considerando che si hanno solo circa 1000 righe di dati: ```output precision recall f1-score support 0 0.85 0.95 0.90 166 1 0.38 0.15 0.22 33 accuracy 0.82 199 macro avg 0.62 0.55 0.56 199 weighted avg 0.77 0.82 0.78 199 Predicted labels: [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0] ``` ## Migliore comprensione tramite una matrice di confusione Sebbene si possano ottenere [i termini](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.classification_report.html?highlight=classification_report#sklearn.metrics.classification_report) del rapporto dei punteggi stampando gli elementi di cui sopra, si potrebbe essere in grado di comprendere più facilmente il modello utilizzando una [matrice di confusione](https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#confusion-matrix) che aiuti a capire come lo stesso sta funzionando. > 🎓 Una '[matrice di confusione](https://it.wikipedia.org/wiki/Matrice_di_confusione)' (o 'matrice di errore') è una tabella che esprime i veri contro i falsi positivi e negativi del modello, misurando così l'accuratezza delle previsioni. 1. Per utilizzare una metrica di confusione, si `chiama confusion_matrix()`: ```python from sklearn.metrics import confusion_matrix confusion_matrix(y_test, predictions) ``` Si dia un'occhiata alla matrice di confusione del modello: ```output array([[162, 4], [ 33, 0]]) ``` Cosa sta succedendo qui? Si supponga che al modello venga chiesto di classificare gli elementi tra due categorie binarie, la categoria "zucca" e la categoria "non una zucca". - Se il modello prevede qualcosa come una zucca e appartiene alla categoria 'zucca' in realtà lo si chiama un vero positivo, mostrato dal numero in alto a sinistra. - Se il modello prevede qualcosa come non una zucca e appartiene alla categoria 'zucca' in realtà si chiama falso positivo, mostrato dal numero in alto a destra. - Se il modello prevede qualcosa come una zucca e appartiene alla categoria 'non-una-zucca' in realtà si chiama falso negativo, mostrato dal numero in basso a sinistra. - Se il modello prevede qualcosa come non una zucca e appartiene alla categoria 'non-una-zucca' in realtà lo si chiama un vero negativo, mostrato dal numero in basso a destra. ![Matrice di Confusione](../images/confusion-matrix.png) > Infografica di [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) Come si sarà intuito, è preferibile avere un numero maggiore di veri positivi e veri negativi e un numero inferiore di falsi positivi e falsi negativi, il che implica che il modello funziona meglio. ✅ Domanda: Secondo la matrice di confusione, come si è comportato il modello? Risposta: Non male; ci sono un buon numero di veri positivi ma anche diversi falsi negativi. I termini visti in precedenza vengono rivisitati con l'aiuto della mappatura della matrice di confusione di TP/TN e FP/FN: 🎓 Precisione: TP/(TP + FN) La frazione di istanze rilevanti tra le istanze recuperate (ad es. quali etichette erano ben etichettate) 🎓 Richiamo: TP/(TP + FP) La frazione di istanze rilevanti che sono state recuperate, ben etichettate o meno 🎓 f1-score: (2 * precisione * richiamo)/(precisione + richiamo) Una media ponderata della precisione e del richiamo, dove il migliore è 1 e il peggiore è 0 🎓 Supporto: il numero di occorrenze di ciascuna etichetta recuperata 🎓 Accuratezza: (TP + TN)/(TP + TN + FP + FN) La percentuale di etichette prevista accuratamente per un campione. 🎓 Macro Media: il calcolo delle metriche medie non ponderate per ciascuna etichetta, senza tener conto dello squilibrio dell'etichetta. 🎓 Media ponderata: il calcolo delle metriche medie per ogni etichetta, tenendo conto dello squilibrio dell'etichetta pesandole in base al loro supporto (il numero di istanze vere per ciascuna etichetta). ✅ Si riesce a pensare a quale metrica si dovrebbe guardare se si vuole che il modello riduca il numero di falsi negativi? ## Visualizzare la curva ROC di questo modello Questo non è un cattivo modello; la sua precisione è nell'intervallo dell'80%, quindi idealmente si potrebbe usare per prevedere il colore di una zucca dato un insieme di variabili. Si rende un'altra visualizzazione per vedere il cosiddetto punteggio 'ROC': ```python from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score y_scores = model.predict_proba(X_test) # calculate ROC curve fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1]) sns.lineplot([0, 1], [0, 1]) sns.lineplot(fpr, tpr) ``` Usando di nuovo Seaborn, si traccia la [Caratteristica Operativa di Ricezione](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_roc.html?highlight=roc) o il ROC del modello. Le curve ROC vengono spesso utilizzate per ottenere una visualizzazione dell'output di un classificatore in termini di veri e falsi positivi. "Le curve ROC in genere presentano un tasso di veri positivi sull'asse Y e un tasso di falsi positivi sull'asse X". Pertanto, la ripidità della curva e lo spazio tra la linea del punto medio e la curva contano: si vuole una curva che si sposti rapidamente verso l'alto e oltre la linea. In questo caso, ci sono falsi positivi con cui iniziare, quindi la linea si dirige correttamente: ![ROC](../images/ROC.png) Infine, si usa l'[`API roc_auc_score`](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_auc_score.html?highlight=roc_auc#sklearn.metrics.roc_auc_score) di Scikit-learn per calcolare l'effettiva "Area sotto la curva" (AUC): ```python auc = roc_auc_score(y_test,y_scores[:,1]) print(auc) ``` Il risultato è `0.6976998904709748`. Dato che l'AUC varia da 0 a 1, si desidera un punteggio elevato, poiché un modello corretto al 100% nelle sue previsioni avrà un AUC di 1; in questo caso, il modello è _abbastanza buono_. Nelle lezioni future sulle classificazioni si imparerà come eseguire l'iterazione per migliorare i punteggi del modello. Ma per ora, congratulazioni! Si sono completate queste lezioni di regressione! --- ## 🚀 Sfida C'è molto altro da svelare riguardo alla regressione logistica! Ma il modo migliore per imparare è sperimentare. Trovare un insieme di dati che si presti a questo tipo di analisi e costruire un modello con esso. Cosa si è appreso? suggerimento: provare [Kaggle](https://kaggle.com) per ottenere insiemi di dati interessanti. ## [Quiz post-lezione](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/16/) ## Revisione e Auto Apprendimento Leggere le prime pagine di [questo articolo da Stanford](https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/5.pdf) su alcuni usi pratici della regressione logistica. Si pensi alle attività più adatte per l'uno o l'altro tipo di attività di regressione studiate fino a questo punto. Cosa funzionerebbe meglio? ## Compito [Ritentare questa regressione](assignment.it.md)