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Classificadores de culinária 1

Nesta lição, você usará o conjunto de dados que salvou na última lição, cheio de dados equilibrados e limpos sobre culinárias.

Você usará este conjunto de dados com uma variedade de classificadores para prever uma culinária nacional com base em um grupo de ingredientes. Enquanto faz isso, aprenderá mais sobre algumas das maneiras pelas quais os algoritmos podem ser utilizados para tarefas de classificação.

Quiz pré-aula

Preparação

Assumindo que você completou Lição 1, certifique-se de que um arquivo cleaned_cuisines.csv exista na pasta raiz /data para estas quatro lições.

Exercício - prever uma culinária nacional

1. Trabalhando na pasta notebook.ipynb desta lição, importe esse arquivo junto com a biblioteca Pandas:

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

   Os dados têm esta aparência:

	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 treinamento. cuisine pode ser o dataframe de rótulos:

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

   Ele terá esta aparência:

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

3. Remova a coluna Unnamed: 0 e a coluna cuisine, chamando drop(). Salve o restante dos dados como características treináveis:

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

   Suas características terão esta aparência:

	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 você está pronto para treinar seu modelo!

Escolhendo seu classificador

Agora que seus dados estão limpos e prontos para treinamento, você precisa decidir qual algoritmo usar para a tarefa.

O Scikit-learn agrupa classificação sob Aprendizado Supervisionado, e nessa categoria você encontrará muitas maneiras de classificar. A variedade pode parecer confusa à primeira vista. Os seguintes métodos incluem técnicas de classificação:

• Modelos Lineares
• Máquinas de Vetores de Suporte
• Descida de Gradiente Estocástico
• Vizinhos Mais Próximos
• Processos Gaussianos
• Árvores de Decisão
• Métodos de Conjunto (voting Classifier)
• Algoritmos multiclasses e multioutput (classificação multiclasses e multilabel, classificação multiclasses-multioutput)

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

Qual classificador escolher?

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

Gráficos gerados na documentação do Scikit-learn

O AutoML resolve esse problema de forma prática ao executar essas comparações na nuvem, permitindo que você escolha o melhor algoritmo para seus dados. Experimente aqui

Uma abordagem melhor

Uma maneira melhor do que adivinhar aleatoriamente, no entanto, é seguir as ideias deste guia de referência de ML para download. Aqui, descobrimos que, para nosso problema multiclasses, temos algumas opções:

Uma seção do Guia de Algoritmos da Microsoft, detalhando opções de classificação multiclasses

✅ Baixe este guia, imprima e pendure na sua parede!

Raciocínio

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

• Redes neurais são muito pesadas. Dado nosso conjunto de dados limpo, mas minimalista, e o fato de que estamos executando o treinamento localmente via notebooks, redes neurais são muito pesadas para esta tarefa.
• Nenhum classificador de duas classes. Não usamos um classificador de duas classes, então isso exclui o one-vs-all.
• Árvore de decisão ou regressão logística podem funcionar. Uma árvore de decisão pode funcionar, ou regressão logística para dados multiclasses.
• Árvores de decisão impulsionadas multiclasses resolvem outro problema. A árvore de decisão impulsionada multiclasses é mais adequada para tarefas não paramétricas, como tarefas projetadas para construir rankings, então não é útil para nós.

Usando Scikit-learn

Usaremos o Scikit-learn para analisar nossos dados. No entanto, existem muitas maneiras de usar regressão logística no Scikit-learn. Veja os parâmetros que podem ser passados.

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

De acordo com a documentação, no caso multiclasses, o algoritmo de treinamento:

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

🎓 O 'esquema' aqui pode ser 'ovr' (one-vs-rest) ou 'multinomial'. Como a regressão logística foi projetada para suportar classificação binária, esses esquemas permitem que ela lide melhor com tarefas de classificação multiclasses. fonte

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

O 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 nosso primeiro teste de treinamento, já que você aprendeu sobre ela recentemente em uma lição anterior. Divida seus dados em grupos de treinamento 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 você está usando o caso multiclasses, precisa escolher qual esquema usar e qual solver configurar. Use LogisticRegression com uma configuração multiclasses e o solver liblinear para treinar.

1. Crie uma regressão logística com multi_class configurado como ovr e o solver configurado como 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 frequentemente é configurado como padrão

Observação, use a função Pandas ravel para achatar seus dados quando necessário. A precisão é boa em mais de 80%!

1. Você 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 exibido:

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

   ✅ Experimente um número de linha diferente e verifique os resultados.

2. Indo mais a fundo, você 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 exibido - culinária indiana é sua melhor aposta, com boa probabilidade:

   	0
   indian	0.715851
   chinese	0.229475
   japanese	0.029763
   korean	0.017277
   thai	0.007634

   ✅ Você consegue explicar por que o modelo tem tanta certeza de que se trata de uma culinária indiana?

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

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

   	precisão	recall	f1-score	suporte
   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, você usou seus dados limpos para construir um modelo de aprendizado de máquina que pode prever uma culinária nacional com base em uma série de ingredientes. Reserve um tempo para explorar as muitas opções que o Scikit-learn oferece para classificar dados. Aprofunde-se no conceito de 'solver' para entender o que acontece nos bastidores.

Quiz pós-aula

Revisão & Autoestudo

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

Tarefa

Estude os solvers

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