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Classificadores de cozinha 1

Nesta lição, irá usar o conjunto de dados que guardou na lição anterior, cheio de dados equilibrados e limpos, todos sobre cozinhas.

Usará este conjunto de dados com vários classificadores para prever uma cozinha nacional dada com base num grupo de ingredientes. Enquanto o faz, irá aprender mais sobre algumas das formas como os algoritmos podem ser aproveitados para tarefas de classificação.

Questionário pré-aula

Preparação

Assumindo que completou a Lição 1, certifique-se de que existe um ficheiro cleaned_cuisines.csv na raiz da pasta /data para estas quatro lições.

Exercício - prever uma cozinha nacional

1. Trabalhando no notebook.ipynb desta lição, importe esse ficheiro juntamente com a biblioteca Pandas:

   import pandas as pd
   cuisines_df = pd.read_csv("../data/cleaned_cuisines.csv")
   cuisines_df.head()
   

   Os dados parecem-se com isto:

	Unnamed: 0	cuisine	almond	angelica	anise	anise_seed	apple	apple_brandy	apricot	armagnac	...	whiskey	white_bread	white_wine	whole_grain_wheat_flour	wine	wood	yam	yeast	yogurt	zucchini
0	0	indian	0	0	0	0	0	0	0	0	...	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
1	1	indian	1	0	0	0	0	0	0	0	...	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
2	2	indian	0	0	0	0	0	0	0	0	...	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
3	3	indian	0	0	0	0	0	0	0	0	...	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
4	4	indian	0	0	0	0	0	0	0	0	...	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0

1. Agora, importe várias outras bibliotecas:

   from sklearn.linear_model import LogisticRegression
   from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
   from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve
   from sklearn.svm import SVC
   import numpy as np
   

2. Divida as coordenadas X e y em dois dataframes para treino. cuisine pode ser o dataframe das etiquetas:

   cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']
   cuisines_label_df.head()
   

   Vai parecer isto:

   0    indian
   1    indian
   2    indian
   3    indian
   4    indian
   Name: cuisine, dtype: object
   

3. Elimine a coluna Unnamed: 0 e a coluna cuisine, chamando drop(). Guarde o resto dos dados como características para treino:

   cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)
   cuisines_feature_df.head()
   

   As suas características ficam assim:

	almond	angelica	anise	anise_seed	apple	apple_brandy	apricot	armagnac	artemisia	artichoke	...	whiskey	white_bread	white_wine	whole_grain_wheat_flour	wine	wood	yam	yeast	yogurt	zucchini
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	...	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	...	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	...	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	...	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	...	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0

Agora está pronto para treinar o seu modelo!

Escolher o seu classificador

Agora que os seus dados estão limpos e prontos para treino, tem que decidir qual algoritmo usar para o trabalho.

Scikit-learn agrupa classificação sob Aprendizagem Supervisionada, e nessa categoria encontrará muitas formas de classificar. A variedade é bastante confusa à primeira vista. Os seguintes métodos incluem todos técnicas de classificação:

• Modelos Lineares
• Máquinas de Vetores de Suporte
• Descenso Estocástico do Gradiente
• Vizinhos Mais Próximos
• Processos Gaussianos
• Árvores de Decisão
• Métodos de ensemble (classificador por votação)
• Algoritmos multi-classe e multi-output (classificação multi-classe e multi-rótulo, classificação multi-classe multi-output)

Também pode usar redes neurais para classificar dados, mas isso está fora do escopo desta lição.

Que classificador escolher?

Então, qual classificador deve escolher? Muitas vezes, experimentar vários e procurar obter um bom resultado é uma forma de testar. Scikit-learn oferece uma comparação lado a lado num conjunto de dados criado, comparando KNeighbors, SVC de duas formas, GaussianProcessClassifier, DecisionTreeClassifier, RandomForestClassifier, MLPClassifier, AdaBoostClassifier, GaussianNB e QuadraticDiscrinationAnalysis, mostrando os resultados visualizados:

Gráficos gerados na documentação da Scikit-learn

AutoML resolve este problema de forma elegante executando essas comparações na cloud, permitindo-lhe escolher o melhor algoritmo para os seus dados. Experimente aqui

Uma abordagem melhor

Uma forma melhor do que adivinhar ao acaso é seguir as ideias neste folheto de consulta rápida de ML descarregável. Aqui, descobrimos que, para o nosso problema multiclass, temos algumas opções:

Uma secção do Folheto de Algoritmos da Microsoft, detalhando opções de classificação multiclass

✅ Descarregue este folheto, imprima-o e pendure-o na sua parede!

Raciocínio

Vamos ver se conseguimos raciocinar diferentes abordagens dadas as restrições que temos:

• Redes neurais são demasiado pesadas. Dado o nosso conjunto de dados limpo, mas minimalista, e o facto de que estamos a executar o treino localmente via notebooks, as redes neurais são demasiado pesadas para esta tarefa.
• Nenhum classificador de duas classes. Não usamos um classificador de duas classes, pelo que isto elimina one-vs-all.
• Árvore de decisão ou regressão logística podem funcionar. Uma árvore de decisão pode funcionar, ou regressão logística para dados multiclass.
• Árvores de decisão boosteadas multiclass resolvem um problema diferente. A árvore de decisão boosteada multiclass é mais adequada para tarefas não-paramétricas, por exemplo, tarefas desenhadas para construir rankings, por isso não é útil para nós.

Usar Scikit-learn

Vamos usar Scikit-learn para analisar os nossos dados. No entanto, há muitas formas de usar regressão logística no Scikit-learn. Veja os parâmetros para passar.

Essencialmente há dois parâmetros importantes - multi_class e solver - que precisamos de especificar, quando pedimos ao Scikit-learn para executar uma regressão logística. O valor multi_class aplica um certo comportamento. O valor do solver é qual algoritmo usar. Nem todos os solvers podem ser combinados com todos os valores multi_class.

De acordo com a documentação, no caso multiclass, o algoritmo de treino:

• Usa o esquema one-vs-rest (OvR), se a opção multi_class estiver definida como ovr
• Usa a perda de cross-entropy, se a opção multi_class estiver definida como multinomial. (Atualmente a opção multinomial só é suportada pelos solvers ‘lbfgs’, ‘sag’, ‘saga’ e ‘newton-cg’)."

🎓 O 'esquema' aqui pode ser 'ovr' (one-vs-rest) ou 'multinomial'. Como a regressão logística é realmente desenhada para suportar classificação binária, estes esquemas permitem-lhe lidar melhor com tarefas de classificação multiclass. fonte

🎓 O 'solver' é definido como "o algoritmo a usar no problema de otimização". fonte.

Scikit-learn oferece esta tabela para explicar como os solvers lidam com diferentes desafios apresentados por diferentes tipos de estruturas de dados:

Exercício - dividir os dados

Podemos focar na regressão logística para o nosso primeiro ensaio de treino, visto que aprendeu recentemente sobre esta numa lição anterior.
Divida os seus dados em grupos de treino e teste chamando train_test_split():

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)

Exercício - aplicar regressão logística

Como está a usar o caso multiclass, precisa de escolher que esquema usar e que solver definir. Use LogisticRegression com uma configuração multiclass e o solver liblinear para treinar.

1. Crie uma regressão logística com multi_class definido para ovr e o solver definido para liblinear:

   lr = LogisticRegression(multi_class='ovr',solver='liblinear')
   model = lr.fit(X_train, np.ravel(y_train))
   
   accuracy = model.score(X_test, y_test)
   print ("Accuracy is {}".format(accuracy))
   

   ✅ Experimente um solver diferente como lbfgs, que muitas vezes é o padrão

   Nota, use a função ravel do Pandas para achatar os seus dados quando necessário.

   A precisão é boa, acima dos 80%!

2. Pode ver este modelo em ação testando uma linha de dados (#50):

   print(f'ingredients: {X_test.iloc[50][X_test.iloc[50]!=0].keys()}')
   print(f'cuisine: {y_test.iloc[50]}')
   

   O resultado é impresso:

   ingredients: Index(['cilantro', 'onion', 'pea', 'potato', 'tomato', 'vegetable_oil'], dtype='object')
   cuisine: indian
   

   ✅ Experimente um número de linha diferente e verifique os resultados

3. Aprofundando, pode verificar a precisão desta previsão:

   test= X_test.iloc[50].values.reshape(-1, 1).T
   proba = model.predict_proba(test)
   classes = model.classes_
   resultdf = pd.DataFrame(data=proba, columns=classes)
   
   topPrediction = resultdf.T.sort_values(by=[0], ascending = [False])
   topPrediction.head()
   

   O resultado é apresentado - culinária indiana é a sua melhor aposta, com boa probabilidade:

   	0
   indian	0.715851
   chinese	0.229475
   japanese	0.029763
   korean	0.017277
   thai	0.007634

   ✅ Consegue explicar por que o modelo está bastante certo de que esta é uma culinária indiana?

4. Obtenha mais detalhes imprimindo um relatório de classificação, como fez nas lições de regressão:

   y_pred = model.predict(X_test)
   print(classification_report(y_test,y_pred))
   

   	precision	recall	f1-score	support
   chinese	0.73	0.71	0.72	229
   indian	0.91	0.93	0.92	254
   japanese	0.70	0.75	0.72	220
   korean	0.86	0.76	0.81	242
   thai	0.79	0.85	0.82	254
   accuracy			0.80	1199
   macro avg	0.80	0.80	0.80	1199
   weighted avg	0.80	0.80	0.80	1199

🚀Desafio

Nesta lição, utilizou os seus dados limpos para construir um modelo de machine learning que pode prever uma culinária nacional com base numa série de ingredientes. Tire algum tempo para ler as muitas opções que o Scikit-learn oferece para classificar dados. Aprofunde-se no conceito de 'solver' para entender o que se passa nos bastidores.

Questionário pós-aula

Revisão & Autoestudo

Aprofunde um pouco mais na matemática por trás da regressão logística nesta lição

Tarefa

Estudar os solvers

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