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# Classificadores de culinária 2
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Nesta segunda aula de classificação, você explorará mais maneiras de classificar dados numéricos. Você também aprenderá sobre as ramificações de escolher um classificador em vez de outro.
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## [Quiz pré-lectura](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
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### Pré-requisito
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Pressupomos que você tenha concluído as lições anteriores e possua um conjunto de dados limpo na sua pasta `data` chamado _cleaned_cuisines.csv_ na raiz desta pasta de 4 aulas.
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### Preparação
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Carregamos seu arquivo _notebook.ipynb_ com o conjunto de dados limpo e o dividimos em dataframes X e y, prontos para o processo de construção do modelo.
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## Um mapa de classificação
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Anteriormente, você aprendeu sobre as várias opções que existem ao classificar dados usando a folha de dicas da Microsoft. O Scikit-learn oferece uma folha de dicas semelhante, mas mais granular, que pode ajudar ainda mais a afunilar seus estimadores (outro termo para classificadores):
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> Dica: [visite este mapa online](https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/) e clique ao longo do caminho para ler a documentação.
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### O plano
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Este mapa é muito útil assim que você tiver uma compreensão clara dos seus dados, pois pode “percorrer” seus caminhos até uma decisão:
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- Temos >50 amostras
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- Queremos prever uma categoria
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- Temos dados rotulados
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- Temos menos de 100K amostras
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- ✨ Podemos escolher um Linear SVC
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- Se isso não funcionar, já que temos dados numéricos
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- Podemos tentar um classificador ✨ KNeighbors
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- Se isso não funcionar, tente ✨ SVC e ✨ Classificadores Ensemble
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Este é um caminho muito útil para seguir.
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## Exercício - divida os dados
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Seguindo este caminho, devemos começar importando algumas bibliotecas para usar.
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1. Importe as bibliotecas necessárias:
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```python
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from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
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from sklearn.linear_model import LogisticRegression
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from sklearn.svm import SVC
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from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier
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from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
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from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve
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import numpy as np
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```
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1. Divida seus dados de treino e teste:
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```python
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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_features_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)
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```
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## Classificador Linear SVC
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Support-Vector clustering (SVC) é um membro da família de máquinas de suporte vetorial (Support-Vector machines) de técnicas de ML (saiba mais sobre elas abaixo). Neste método, você pode escolher um 'kernel' para decidir como agrupar as etiquetas. O parâmetro 'C' refere-se à 'regularização', que regula a influência dos parâmetros. O kernel pode ser um de [vários](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn.svm.SVC); aqui definimos como 'linear' para garantir que aproveitamos o linear SVC. A probabilidade tem padrão 'false'; aqui definimos como 'true' para reunir estimativas de probabilidade. Definimos o estado aleatório para '0' para embaralhar os dados para obter probabilidades.
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### Exercício - aplique um Linear SVC
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Comece criando um array de classificadores. Você irá adicionar progressivamente a esse array conforme testamos.
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1. Comece com um Linear SVC:
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```python
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C = 10
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# Criar diferentes classificadores.
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classifiers = {
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'Linear SVC': SVC(kernel='linear', C=C, probability=True,random_state=0)
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}
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```
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2. Treine seu modelo usando o Linear SVC e imprima um relatório:
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```python
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n_classifiers = len(classifiers)
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for index, (name, classifier) in enumerate(classifiers.items()):
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classifier.fit(X_train, np.ravel(y_train))
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y_pred = classifier.predict(X_test)
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accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
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print("Accuracy (train) for %s: %0.1f%% " % (name, accuracy * 100))
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print(classification_report(y_test,y_pred))
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```
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O resultado é bem bom:
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```output
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Accuracy (train) for Linear SVC: 78.6%
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precision recall f1-score support
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chinese 0.71 0.67 0.69 242
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indian 0.88 0.86 0.87 234
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japanese 0.79 0.74 0.76 254
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korean 0.85 0.81 0.83 242
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thai 0.71 0.86 0.78 227
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accuracy 0.79 1199
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macro avg 0.79 0.79 0.79 1199
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weighted avg 0.79 0.79 0.79 1199
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```
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## Classificador K-Neighbors
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K-Neighbors faz parte da família "neighbors" de métodos de ML, que podem ser usados tanto para aprendizagem supervisionada quanto não supervisionada. Neste método, um número predefinido de pontos é criado e os dados são agrupados em torno desses pontos para que rótulos generalizados possam ser previstos para os dados.
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### Exercício - aplique o classificador K-Neighbors
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O classificador anterior foi bom e funcionou bem com os dados, mas talvez possamos obter uma melhor precisão. Experimente um classificador K-Neighbors.
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1. Adicione uma linha ao seu array de classificadores (adicione uma vírgula após o item Linear SVC):
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```python
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'KNN classifier': KNeighborsClassifier(C),
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```
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O resultado é um pouco pior:
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```output
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Accuracy (train) for KNN classifier: 73.8%
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precision recall f1-score support
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chinese 0.64 0.67 0.66 242
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indian 0.86 0.78 0.82 234
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japanese 0.66 0.83 0.74 254
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korean 0.94 0.58 0.72 242
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thai 0.71 0.82 0.76 227
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accuracy 0.74 1199
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macro avg 0.76 0.74 0.74 1199
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weighted avg 0.76 0.74 0.74 1199
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```
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✅ Saiba mais sobre [K-Neighbors](https://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html#neighbors)
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## Classificador Support Vector
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Os classificadores Support-Vector fazem parte da família de métodos de ML [Support-Vector Machine](https://wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine) usados para tarefas de classificação e regressão. SVMs "mapeiam exemplos de treinamento para pontos no espaço" para maximizar a distância entre duas categorias. Dados subsequentes são mapeados neste espaço para que sua categoria possa ser prevista.
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### Exercício - aplique um classificador Support Vector
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Vamos tentar uma precisão um pouco melhor com um classificador Support Vector.
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1. Adicione uma vírgula após o item K-Neighbors e depois adicione esta linha:
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```python
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'SVC': SVC(),
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```
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O resultado é bastante bom!
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```output
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Accuracy (train) for SVC: 83.2%
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precision recall f1-score support
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chinese 0.79 0.74 0.76 242
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indian 0.88 0.90 0.89 234
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japanese 0.87 0.81 0.84 254
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korean 0.91 0.82 0.86 242
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thai 0.74 0.90 0.81 227
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accuracy 0.83 1199
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macro avg 0.84 0.83 0.83 1199
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weighted avg 0.84 0.83 0.83 1199
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```
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✅ Saiba mais sobre [Support-Vectors](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#svm)
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## Classificadores Ensemble
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Vamos seguir o caminho até o fim, embora o teste anterior tenha sido muito bom. Vamos tentar alguns 'Classificadores Ensemble', especificamente Random Forest e AdaBoost:
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```python
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'RFST': RandomForestClassifier(n_estimators=100),
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'ADA': AdaBoostClassifier(n_estimators=100)
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```
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O resultado é muito bom, especialmente para Random Forest:
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```output
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Accuracy (train) for RFST: 84.5%
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precision recall f1-score support
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chinese 0.80 0.77 0.78 242
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indian 0.89 0.92 0.90 234
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japanese 0.86 0.84 0.85 254
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korean 0.88 0.83 0.85 242
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thai 0.80 0.87 0.83 227
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accuracy 0.84 1199
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macro avg 0.85 0.85 0.84 1199
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weighted avg 0.85 0.84 0.84 1199
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Accuracy (train) for ADA: 72.4%
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precision recall f1-score support
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chinese 0.64 0.49 0.56 242
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indian 0.91 0.83 0.87 234
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japanese 0.68 0.69 0.69 254
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korean 0.73 0.79 0.76 242
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thai 0.67 0.83 0.74 227
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accuracy 0.72 1199
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macro avg 0.73 0.73 0.72 1199
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weighted avg 0.73 0.72 0.72 1199
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```
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✅ Saiba mais sobre [Classificadores Ensemble](https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html)
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Este método de Machine Learning "combina as previsões de vários estimadores base" para melhorar a qualidade do modelo. No nosso exemplo, usamos Random Trees e AdaBoost.
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- [Random Forest](https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#forest), um método de média, constrói uma 'floresta' de 'árvores de decisão' infundidas com aleatoriedade para evitar overfitting. O parâmetro n_estimators é definido para o número de árvores.
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- [AdaBoost](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier.html) ajusta um classificador a um conjunto de dados e então ajusta cópias desse classificador ao mesmo conjunto de dados. Ele foca nos pesos dos itens classificados incorretamente e ajusta o ajuste para o próximo classificador corrigir.
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## 🚀Desafio
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Cada uma dessas técnicas tem um grande número de parâmetros que você pode ajustar. Pesquise os parâmetros padrão de cada uma e pense sobre o que ajustar esses parâmetros significaria para a qualidade do modelo.
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## [Quiz pós-lectura](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
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## Revisão & Autoestudo
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Há muita terminologia nestas lições, então reserve um minuto para revisar [esta lista](https://docs.microsoft.com/dotnet/machine-learning/resources/glossary?WT.mc_id=academic-77952-leestott) de termos úteis!
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## Tarefa
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[Brincando com parâmetros](assignment.md)
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