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Classificateurs de cuisine 1

Dans cette leçon, vous utiliserez le jeu de données que vous avez sauvegardé lors de la dernière leçon, rempli de données équilibrées et nettoyées sur les cuisines.

Vous utiliserez ce jeu de données avec une variété de classificateurs pour prédire une cuisine nationale donnée en fonction d'un groupe d'ingrédients. En le faisant, vous en apprendrez davantage sur certaines des façons dont les algorithmes peuvent être utilisés pour des tâches de classification.

Quiz avant la leçon

Préparation

En supposant que vous avez terminé Leçon 1, assurez-vous qu'un fichier cleaned_cuisines.csv existe dans le dossier racine /data pour ces quatre leçons.

Exercice - prédire une cuisine nationale

1. En travaillant dans le dossier notebook.ipynb de cette leçon, importez ce fichier ainsi que la bibliothèque Pandas :

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

   Les données ressemblent à ceci :

	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. Ensuite, importez plusieurs autres bibliothèques :

   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. Divisez les coordonnées X et y en deux dataframes pour l'entraînement. cuisine peut être le dataframe des étiquettes :

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

   Cela ressemblera à ceci :

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

3. Supprimez la colonne Unnamed: 0 et la colonne cuisine en appelant drop(). Sauvegardez le reste des données comme caractéristiques entraînables :

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

   Vos caractéristiques ressemblent à ceci :

	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

Vous êtes maintenant prêt à entraîner votre modèle !

Choisir votre classificateur

Maintenant que vos données sont nettoyées et prêtes pour l'entraînement, vous devez décider quel algorithme utiliser pour la tâche.

Scikit-learn regroupe la classification sous l'apprentissage supervisé, et dans cette catégorie, vous trouverez de nombreuses façons de classifier. La variété peut sembler déroutante au premier abord. Les méthodes suivantes incluent toutes des techniques de classification :

• Modèles linéaires
• Machines à vecteurs de support
• Descente de gradient stochastique
• Plus proches voisins
• Processus gaussiens
• Arbres de décision
• Méthodes d'ensemble (classificateur par vote)
• Algorithmes multiclasses et multi-sorties (classification multiclasses et multi-étiquettes, classification multiclasses-multi-sorties)

Vous pouvez également utiliser les réseaux neuronaux pour classifier des données, mais cela dépasse le cadre de cette leçon.

Quel classificateur choisir ?

Alors, quel classificateur devriez-vous choisir ? Souvent, tester plusieurs et chercher un bon résultat est une façon de procéder. Scikit-learn propose une comparaison côte à côte sur un jeu de données créé, comparant KNeighbors, SVC de deux manières, GaussianProcessClassifier, DecisionTreeClassifier, RandomForestClassifier, MLPClassifier, AdaBoostClassifier, GaussianNB et QuadraticDiscriminationAnalysis, montrant les résultats visualisés :

Graphiques générés à partir de la documentation de Scikit-learn

AutoML résout ce problème de manière élégante en exécutant ces comparaisons dans le cloud, vous permettant de choisir le meilleur algorithme pour vos données. Essayez-le ici

Une meilleure approche

Une meilleure façon que de deviner au hasard est de suivre les idées de cette fiche pratique ML téléchargeable. Ici, nous découvrons que, pour notre problème multiclasses, nous avons quelques choix :

Une section de la fiche pratique des algorithmes de Microsoft, détaillant les options de classification multiclasses

✅ Téléchargez cette fiche pratique, imprimez-la et accrochez-la à votre mur !

Raisonnement

Voyons si nous pouvons raisonner sur les différentes approches données les contraintes que nous avons :

• Les réseaux neuronaux sont trop lourds. Étant donné notre jeu de données propre mais minimal, et le fait que nous exécutons l'entraînement localement via des notebooks, les réseaux neuronaux sont trop lourds pour cette tâche.
• Pas de classificateur à deux classes. Nous n'utilisons pas de classificateur à deux classes, ce qui exclut le one-vs-all.
• Un arbre de décision ou une régression logistique pourraient fonctionner. Un arbre de décision pourrait fonctionner, ou une régression logistique pour des données multiclasses.
• Les arbres de décision boostés multiclasses résolvent un problème différent. L'arbre de décision boosté multiclasses est le plus adapté aux tâches non paramétriques, par exemple les tâches conçues pour établir des classements, donc il n'est pas utile pour nous.

Utiliser Scikit-learn

Nous utiliserons Scikit-learn pour analyser nos données. Cependant, il existe de nombreuses façons d'utiliser la régression logistique dans Scikit-learn. Consultez les paramètres à passer.

Essentiellement, il y a deux paramètres importants - multi_class et solver - que nous devons spécifier lorsque nous demandons à Scikit-learn d'effectuer une régression logistique. La valeur de multi_class applique un certain comportement. La valeur du solver détermine quel algorithme utiliser. Tous les solveurs ne peuvent pas être associés à toutes les valeurs de multi_class.

Selon la documentation, dans le cas multiclasses, l'algorithme d'entraînement :

• Utilise le schéma one-vs-rest (OvR), si l'option multi_class est définie sur ovr
• Utilise la perte d'entropie croisée, si l'option multi_class est définie sur multinomial. (Actuellement, l'option multinomial est prise en charge uniquement par les solveurs ‘lbfgs’, ‘sag’, ‘saga’ et ‘newton-cg’.)

🎓 Le 'schéma' ici peut être 'ovr' (one-vs-rest) ou 'multinomial'. Étant donné que la régression logistique est vraiment conçue pour prendre en charge la classification binaire, ces schémas lui permettent de mieux gérer les tâches de classification multiclasses. source

🎓 Le 'solver' est défini comme "l'algorithme à utiliser dans le problème d'optimisation". source.

Scikit-learn propose ce tableau pour expliquer comment les solveurs gèrent les différents défis présentés par les différentes structures de données :

Exercice - diviser les données

Nous pouvons nous concentrer sur la régression logistique pour notre premier essai d'entraînement, puisque vous avez récemment appris à ce sujet dans une leçon précédente. Divisez vos données en groupes d'entraînement et de test en appelant train_test_split() :

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

Exercice - appliquer la régression logistique

Étant donné que vous utilisez le cas multiclasses, vous devez choisir quel schéma utiliser et quel solver définir. Utilisez LogisticRegression avec un paramètre multiclasses et le solveur liblinear pour entraîner.

1. Créez une régression logistique avec multi_class défini sur ovr et le solveur défini sur 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))
   

   ✅ Essayez un solveur différent comme lbfgs, qui est souvent défini par défaut

Remarque, utilisez la fonction Pandas ravel pour aplatir vos données lorsque nécessaire. L'exactitude est bonne à plus de 80 % !

1. Vous pouvez voir ce modèle en action en testant une ligne de données (#50) :

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

   Le résultat est affiché :

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

   ✅ Essayez un autre numéro de ligne et vérifiez les résultats.

2. En approfondissant, vous pouvez vérifier la précision de cette prédiction :

   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()
   

   Le résultat est affiché - la cuisine indienne est sa meilleure estimation, avec une bonne probabilité :

   	0
   indian	0.715851
   chinese	0.229475
   japanese	0.029763
   korean	0.017277
   thai	0.007634

   ✅ Pouvez-vous expliquer pourquoi le modèle est assez sûr qu'il s'agit d'une cuisine indienne ?

3. Obtenez plus de détails en affichant un rapport de classification, comme vous l'avez fait dans les leçons sur la régression :

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

   	précision	rappel	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
   exactitude	0.80	1199
   moyenne macro	0.80	0.80	0.80	1199
   moyenne pondérée	0.80	0.80	0.80	1199

🚀Défi

Dans cette leçon, vous avez utilisé vos données nettoyées pour construire un modèle d'apprentissage automatique capable de prédire une cuisine nationale à partir d'une série d'ingrédients. Prenez le temps de parcourir les nombreuses options que Scikit-learn propose pour classifier les données. Approfondissez le concept de 'solver' pour comprendre ce qui se passe en coulisses.

Quiz post-cours

Révision & Auto-apprentissage

Approfondissez un peu plus les mathématiques derrière la régression logistique dans cette leçon

Devoir

Étudiez les solveurs

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Avertissement :
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