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Clasificadores de cocina 1

En esta lección, usarás el conjunto de datos que guardaste de la lección anterior, lleno de datos equilibrados y limpios sobre cocinas.

Usarás este conjunto de datos con una variedad de clasificadores para predecir una cocina nacional dada en base a un grupo de ingredientes. Mientras lo haces, aprenderás más sobre algunas de las formas en que se pueden aprovechar los algoritmos para tareas de clasificación.

Cuestionario previo a la lección

Preparación

Asumiendo que completaste la Lección 1, asegúrate de que el archivo cleaned_cuisines.csv exista en la carpeta raíz /data para estas cuatro lecciones.

Ejercicio - predecir una cocina nacional

1. Trabajando en la carpeta notebook.ipynb de esta lección, importa ese archivo junto con la biblioteca Pandas:

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

   Los datos se ven así:

	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. Ahora, importa varias bibliotecas más:

   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. Divide las coordenadas X y y en dos dataframes para entrenamiento. cuisine puede ser el dataframe de etiquetas:

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

   Se verá así:

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

3. Elimina esa columna Unnamed: 0 y la columna cuisine usando drop(). Guarda el resto de los datos como características para entrenar:

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

   Tus características se ven así:

	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

¡Ahora estás listo para entrenar tu modelo!

Elegir tu clasificador

Ahora que tus datos están limpios y listos para el entrenamiento, tienes que decidir qué algoritmo usar para la tarea.

Scikit-learn agrupa la clasificación dentro del Aprendizaje Supervisado, y en esa categoría encontrarás muchas formas de clasificar. La variedad es bastante abrumadora al principio. Los siguientes métodos incluyen técnicas de clasificación:

• Modelos lineales
• Máquinas de vectores de soporte
• Descenso por gradiente estocástico
• Vecinos más cercanos
• Procesos gaussianos
• Árboles de decisión
• Métodos de conjunto (voting Classifier)
• Algoritmos multiclase y multioutput (clasificación multiclase y multilabel, clasificación multiclase-multioutput)

También puedes usar redes neuronales para clasificar datos, pero eso está fuera del alcance de esta lección.

¿Qué clasificador elegir?

Entonces, ¿qué clasificador deberías elegir? A menudo, probar varios y buscar un buen resultado es una forma de testear. Scikit-learn ofrece una comparación lado a lado en un conjunto de datos creado, comparando KNeighbors, SVC de dos maneras, GaussianProcessClassifier, DecisionTreeClassifier, RandomForestClassifier, MLPClassifier, AdaBoostClassifier, GaussianNB y QuadraticDiscrinationAnalysis, mostrando los resultados visualizados:

Gráficos generados en la documentación de Scikit-learn

AutoML resuelve este problema de manera ordenada al ejecutar estas comparaciones en la nube, permitiéndote elegir el mejor algoritmo para tus datos. Pruébalo aquí

Un mejor enfoque

Una mejor forma que adivinar al azar es seguir las ideas de esta descargable hoja de trucos de ML. Aquí, descubrimos que, para nuestro problema multiclase, tenemos algunas opciones:

Una sección de la Hoja de Trucos de Algoritmos de Microsoft, detallando opciones para clasificación multiclase

✅ ¡Descarga esta hoja de trucos, imprímela y cuélgala en tu pared!

Razonamiento

Veamos si podemos razonar las diferentes opciones dadas las restricciones que tenemos:

• Las redes neuronales son muy pesadas. Dado nuestro conjunto de datos limpio, pero mínimo, y el hecho de que estamos entrenando localmente a través de notebooks, las redes neuronales son demasiado pesadas para esta tarea.
• No hay clasificador de dos clases. No usamos un clasificador de dos clases, por lo que se descarta one-vs-all.
• Podría funcionar un árbol de decisión o regresión logística. Un árbol de decisión podría funcionar, o una regresión logística para datos multiclase.
• Los árboles de decisión potenciados multiclase resuelven un problema diferente. El árbol de decisión potenciado multiclase es más adecuado para tareas no paramétricas, por ejemplo, tareas diseñadas para construir rankings, por lo que no nos es útil.

Usando Scikit-learn

Usaremos Scikit-learn para analizar nuestros datos. Sin embargo, hay muchas formas de usar la regresión logística en Scikit-learn. Echa un vistazo a los parámetros para pasar.

Esencialmente hay dos parámetros importantes - multi_class y solver - que necesitamos especificar cuando pedimos a Scikit-learn que realice una regresión logística. El valor de multi_class aplica un comportamiento determinado. El valor del solver es el algoritmo a usar. No todos los solvers pueden combinarse con todos los valores multi_class.

Según la documentación, en el caso multiclase, el algoritmo de entrenamiento:

• Utiliza el esquema uno contra el resto (OvR), si la opción multi_class está configurada a ovr
• Utiliza la pérdida de entropía cruzada, si la opción multi_class está configurada a multinomial. (Actualmente la opción multinomial es soportada únicamente por los solvers ‘lbfgs’, ‘sag’, ‘saga’ y ‘newton-cg’)."

🎓 El 'esquema' aquí puede ser 'ovr' (uno contra resto) o 'multinomial'. Dado que la regresión logística está realmente diseñada para soportar clasificación binaria, estos esquemas le permiten manejar mejor tareas de clasificación multiclase. fuente

🎓 El 'solver' se define como "el algoritmo a usar en el problema de optimización". fuente.

Scikit-learn ofrece esta tabla para explicar cómo los solvers manejan diferentes desafíos presentados por distintos tipos de estructuras de datos:

Ejercicio - dividir los datos

Podemos concentrarnos en regresión logística para nuestra primera prueba de entrenamiento ya que recientemente aprendiste sobre ella en una lección anterior. Divide tus datos en grupos de entrenamiento y prueba llamando a train_test_split():

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

Ejercicio - aplicar regresión logística

Dado que estás usando el caso multiclase, necesitas elegir qué esquema usar y qué solver configurar. Usa LogisticRegression con ajuste multiclase y el solver liblinear para entrenar.

1. Crea una regresión logística con multi_class configurado a ovr y el solver configurado a 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))
   

   ✅ Prueba un solver diferente como lbfgs, que a menudo se usa por defecto

   Nota, usa la función ravel de Pandas para aplanar tus datos cuando sea necesario.

   ¡La precisión es buena, superior al 80%!

2. Puedes ver este modelo en acción probando una fila de datos (#50):

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

   El resultado se imprime:

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

   ✅ Prueba un número de fila diferente y revisa los resultados

3. Profundizando más, puedes comprobar la exactitud de esta predicción:

   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()
   

   El resultado se imprime: la cocina india es su mejor suposición, con buena probabilidad:

   	0
   indian	0.715851
   chinese	0.229475
   japanese	0.029763
   korean	0.017277
   thai	0.007634

   ✅ ¿Puedes explicar por qué el modelo está bastante seguro de que esta es una cocina india?

4. Obtén más detalle imprimiendo un informe de clasificación, como hiciste en las lecciones de regresión:

   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

🚀Desafío

En esta lección, usaste tus datos limpios para construir un modelo de aprendizaje automático que puede predecir una cocina nacional basada en una serie de ingredientes. Tómate un tiempo para leer las muchas opciones que Scikit-learn ofrece para clasificar datos. Profundiza en el concepto de 'solver' para entender qué sucede tras bambalinas.

Cuestionario posterior a la lección

Revisión y estudio independiente

Profundiza un poco más en las matemáticas detrás de la regresión logística en esta lección

Tarea

Estudia los solvers

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Descargo de responsabilidad:
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