msb-public
/
ML-For-Beginners
mirror of https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
1
0
Code Issues Projects Releases Wiki Activity
You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
Branches Tags
${ item.name }
Create tag ${ searchTerm }
Create branch ${ searchTerm }
from 'main'
${ noResults }
ML-For-Beginners/translations/pl/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb

1298 lines
78 KiB
Raw Permalink Blame History Escape

This file contains ambiguous Unicode characters!

This file contains ambiguous Unicode characters that may be confused with others in your current locale. If your use case is intentional and legitimate, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to highlight these characters.

{
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 2,
"metadata": {
"colab": {
"name": "lesson_11-R.ipynb",
"provenance": [],
"collapsed_sections": [],
"toc_visible": true
},
"kernelspec": {
"name": "ir",
"display_name": "R"
},
"language_info": {
"name": "R"
},
"coopTranslator": {
"original_hash": "6ea6a5171b1b99b7b5a55f7469c048d2",
"translation_date": "2025-09-03T20:22:42+00:00",
"source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb",
"language_code": "pl"
}
},
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# Zbuduj model klasyfikacji: Pyszne azjatyckie i indyjskie kuchnie\n"
],
"metadata": {
"id": "zs2woWv_HoE8"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"## Klasyfikatory kuchni 1\n",
"\n",
"W tej lekcji przyjrzymy się różnym klasyfikatorom, aby *przewidzieć daną kuchnię narodową na podstawie grupy składników.* Przy okazji dowiemy się więcej o sposobach wykorzystania algorytmów w zadaniach klasyfikacyjnych.\n",
"\n",
"### [**Quiz przed wykładem**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/21/)\n",
"\n",
"### **Przygotowanie**\n",
"\n",
"Ta lekcja opiera się na naszej [poprzedniej lekcji](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/4-Classification/1-Introduction/solution/lesson_10-R.ipynb), w której:\n",
"\n",
"- Wprowadziliśmy łagodnie klasyfikacje, korzystając z zestawu danych o wszystkich wspaniałych kuchniach Azji i Indii 😋.\n",
"\n",
"- Zbadaliśmy kilka [czasowników dplyr](https://dplyr.tidyverse.org/) do przygotowania i czyszczenia danych.\n",
"\n",
"- Stworzyliśmy piękne wizualizacje za pomocą ggplot2.\n",
"\n",
"- Pokazaliśmy, jak radzić sobie z niezrównoważonymi danymi, przetwarzając je za pomocą [recipes](https://recipes.tidymodels.org/articles/Simple_Example.html).\n",
"\n",
"- Zademonstrowaliśmy, jak `prep` i `bake` nasz przepis, aby upewnić się, że działa zgodnie z oczekiwaniami.\n",
"\n",
"#### **Wymagania wstępne**\n",
"\n",
"Do tej lekcji będziemy potrzebować następujących pakietów do czyszczenia, przygotowania i wizualizacji danych:\n",
"\n",
"- `tidyverse`: [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) to [zbiór pakietów R](https://www.tidyverse.org/packages) zaprojektowany, aby uczynić naukę o danych szybszą, łatwiejszą i bardziej przyjemną!\n",
"\n",
"- `tidymodels`: [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) to [framework](https://www.tidymodels.org/packages/) składający się z pakietów do modelowania i uczenia maszynowego.\n",
"\n",
"- `themis`: [pakiet themis](https://themis.tidymodels.org/) dostarcza dodatkowe kroki w recipes do radzenia sobie z niezrównoważonymi danymi.\n",
"\n",
"- `nnet`: [pakiet nnet](https://cran.r-project.org/web/packages/nnet/nnet.pdf) oferuje funkcje do szacowania sieci neuronowych typu feed-forward z jedną ukrytą warstwą oraz modele regresji logistycznej wielomianowej.\n",
"\n",
"Możesz je zainstalować jako:\n"
],
"metadata": {
"id": "iDFOb3ebHwQC"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"DataExplorer\", \"here\"))`\n",
"\n",
"Alternatywnie, poniższy skrypt sprawdza, czy masz zainstalowane pakiety potrzebne do ukończenia tego modułu i instaluje je, jeśli ich brakuje.\n"
],
"metadata": {
"id": "4V85BGCjII7F"
}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"source": [
"suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\r\n",
"\r\n",
"pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, themis, here)"
],
"outputs": [
{
"output_type": "stream",
"name": "stderr",
"text": [
"Loading required package: pacman\n",
"\n"
]
}
],
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/"
},
"id": "an5NPyyKIKNR",
"outputId": "834d5e74-f4b8-49f9-8ab5-4c52ff2d7bc8"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"## 1. Podziel dane na zestawy treningowe i testowe.\n",
"\n",
"Zaczniemy od wybrania kilku kroków z naszej poprzedniej lekcji.\n",
"\n",
"### Usuń najczęściej występujące składniki, które powodują zamieszanie między różnymi kuchniami, używając `dplyr::select()`.\n",
"\n",
"Wszyscy uwielbiają ryż, czosnek i imbir!\n"
],
"metadata": {
"id": "0ax9GQLBINVv"
}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"source": [
"# Load the original cuisines data\r\n",
"df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/4-Classification/data/cuisines.csv\")\r\n",
"\r\n",
"# Drop id column, rice, garlic and ginger from our original data set\r\n",
"df_select <- df %>% \r\n",
" select(-c(1, rice, garlic, ginger)) %>%\r\n",
" # Encode cuisine column as categorical\r\n",
" mutate(cuisine = factor(cuisine))\r\n",
"\r\n",
"# Display new data set\r\n",
"df_select %>% \r\n",
" slice_head(n = 5)\r\n",
"\r\n",
"# Display distribution of cuisines\r\n",
"df_select %>% \r\n",
" count(cuisine) %>% \r\n",
" arrange(desc(n))"
],
"outputs": [
{
"output_type": "stream",
"name": "stderr",
"text": [
"New names:\n",
"* `` -> ...1\n",
"\n",
"\u001b[1m\u001b[1mRows: \u001b[1m\u001b[22m\u001b[34m\u001b[34m2448\u001b[34m\u001b[39m \u001b[1m\u001b[1mColumns: \u001b[1m\u001b[22m\u001b[34m\u001b[34m385\u001b[34m\u001b[39m\n",
"\n",
"\u001b[36m──\u001b[39m \u001b[1m\u001b[1mColumn specification\u001b[1m\u001b[22m \u001b[36m────────────────────────────────────────────────────────\u001b[39m\n",
"\u001b[1mDelimiter:\u001b[22m \",\"\n",
"\u001b[31mchr\u001b[39m (1): cuisine\n",
"\u001b[32mdbl\u001b[39m (384): ...1, almond, angelica, anise, anise_seed, apple, apple_brandy, a...\n",
"\n",
"\n",
"\u001b[36mℹ\u001b[39m Use \u001b[30m\u001b[47m\u001b[30m\u001b[47m`spec()`\u001b[47m\u001b[30m\u001b[49m\u001b[39m to retrieve the full column specification for this data.\n",
"\u001b[36mℹ\u001b[39m Specify the column types or set \u001b[30m\u001b[47m\u001b[30m\u001b[47m`show_col_types = FALSE`\u001b[47m\u001b[30m\u001b[49m\u001b[39m to quiet this message.\n",
"\n"
]
},
{
"output_type": "display_data",
"data": {
"text/plain": [
" cuisine almond angelica anise anise_seed apple apple_brandy apricot armagnac\n",
"1 indian 0 0 0 0 0 0 0 0 \n",
"2 indian 1 0 0 0 0 0 0 0 \n",
"3 indian 0 0 0 0 0 0 0 0 \n",
"4 indian 0 0 0 0 0 0 0 0 \n",
"5 indian 0 0 0 0 0 0 0 0 \n",
" artemisia ⋯ whiskey white_bread white_wine whole_grain_wheat_flour wine wood\n",
"1 0 ⋯ 0 0 0 0 0 0 \n",
"2 0 ⋯ 0 0 0 0 0 0 \n",
"3 0 ⋯ 0 0 0 0 0 0 \n",
"4 0 ⋯ 0 0 0 0 0 0 \n",
"5 0 ⋯ 0 0 0 0 0 0 \n",
" yam yeast yogurt zucchini\n",
"1 0 0 0 0 \n",
"2 0 0 0 0 \n",
"3 0 0 0 0 \n",
"4 0 0 0 0 \n",
"5 0 0 1 0 "
],
"text/markdown": [
"\n",
"A tibble: 5 × 381\n",
"\n",
"| cuisine &lt;fct&gt; | almond &lt;dbl&gt; | angelica &lt;dbl&gt; | anise &lt;dbl&gt; | anise_seed &lt;dbl&gt; | apple &lt;dbl&gt; | apple_brandy &lt;dbl&gt; | apricot &lt;dbl&gt; | armagnac &lt;dbl&gt; | artemisia &lt;dbl&gt; | ⋯ ⋯ | whiskey &lt;dbl&gt; | white_bread &lt;dbl&gt; | white_wine &lt;dbl&gt; | whole_grain_wheat_flour &lt;dbl&gt; | wine &lt;dbl&gt; | wood &lt;dbl&gt; | yam &lt;dbl&gt; | yeast &lt;dbl&gt; | yogurt &lt;dbl&gt; | zucchini &lt;dbl&gt; |\n",
"|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|\n",
"| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
"| indian | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
"| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
"| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
"| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |\n",
"\n"
],
"text/latex": [
"A tibble: 5 × 381\n",
"\\begin{tabular}{lllllllllllllllllllll}\n",
" cuisine & almond & angelica & anise & anise\\_seed & apple & apple\\_brandy & apricot & armagnac & artemisia & ⋯ & whiskey & white\\_bread & white\\_wine & whole\\_grain\\_wheat\\_flour & wine & wood & yam & yeast & yogurt & zucchini\\\\\n",
" <fct> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & ⋯ & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl>\\\\\n",
"\\hline\n",
"\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
"\t indian & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
"\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
"\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
"\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0\\\\\n",
"\\end{tabular}\n"
],
"text/html": [
"<table class=\"dataframe\">\n",
"<caption>A tibble: 5 × 381</caption>\n",
"<thead>\n",
"\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>almond</th><th scope=col>angelica</th><th scope=col>anise</th><th scope=col>anise_seed</th><th scope=col>apple</th><th scope=col>apple_brandy</th><th scope=col>apricot</th><th scope=col>armagnac</th><th scope=col>artemisia</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>whiskey</th><th scope=col>white_bread</th><th scope=col>white_wine</th><th scope=col>whole_grain_wheat_flour</th><th scope=col>wine</th><th scope=col>wood</th><th scope=col>yam</th><th scope=col>yeast</th><th scope=col>yogurt</th><th scope=col>zucchini</th></tr>\n",
"\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
"</thead>\n",
"<tbody>\n",
"\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
"\t<tr><td>indian</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
"\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
"\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
"\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr>\n",
"</tbody>\n",
"</table>\n"
]
},
"metadata": {}
},
{
"output_type": "display_data",
"data": {
"text/plain": [
" cuisine n \n",
"1 korean 799\n",
"2 indian 598\n",
"3 chinese 442\n",
"4 japanese 320\n",
"5 thai 289"
],
"text/markdown": [
"\n",
"A tibble: 5 × 2\n",
"\n",
"| cuisine &lt;fct&gt; | n &lt;int&gt; |\n",
"|---|---|\n",
"| korean | 799 |\n",
"| indian | 598 |\n",
"| chinese | 442 |\n",
"| japanese | 320 |\n",
"| thai | 289 |\n",
"\n"
],
"text/latex": [
"A tibble: 5 × 2\n",
"\\begin{tabular}{ll}\n",
" cuisine & n\\\\\n",
" <fct> & <int>\\\\\n",
"\\hline\n",
"\t korean & 799\\\\\n",
"\t indian & 598\\\\\n",
"\t chinese & 442\\\\\n",
"\t japanese & 320\\\\\n",
"\t thai & 289\\\\\n",
"\\end{tabular}\n"
],
"text/html": [
"<table class=\"dataframe\">\n",
"<caption>A tibble: 5 × 2</caption>\n",
"<thead>\n",
"\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>n</th></tr>\n",
"\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;int&gt;</th></tr>\n",
"</thead>\n",
"<tbody>\n",
"\t<tr><td>korean </td><td>799</td></tr>\n",
"\t<tr><td>indian </td><td>598</td></tr>\n",
"\t<tr><td>chinese </td><td>442</td></tr>\n",
"\t<tr><td>japanese</td><td>320</td></tr>\n",
"\t<tr><td>thai </td><td>289</td></tr>\n",
"</tbody>\n",
"</table>\n"
]
},
"metadata": {}
}
],
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/",
"height": 735
},
"id": "jhCrrH22IWVR",
"outputId": "d444a85c-1d8b-485f-bc4f-8be2e8f8217c"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"Świetnie! Teraz czas podzielić dane tak, aby 70% danych trafiło do treningu, a 30% do testów. Zastosujemy również technikę `stratyfikacji` podczas podziału danych, aby `zachować proporcje każdej kuchni` w zbiorach treningowych i walidacyjnych.\n",
"\n",
"[rsample](https://rsample.tidymodels.org/), pakiet w Tidymodels, zapewnia infrastrukturę do efektywnego podziału danych i próbkowania:\n"
],
"metadata": {
"id": "AYTjVyajIdny"
}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"source": [
"# Load the core Tidymodels packages into R session\r\n",
"library(tidymodels)\r\n",
"\r\n",
"# Create split specification\r\n",
"set.seed(2056)\r\n",
"cuisines_split <- initial_split(data = df_select,\r\n",
" strata = cuisine,\r\n",
" prop = 0.7)\r\n",
"\r\n",
"# Extract the data in each split\r\n",
"cuisines_train <- training(cuisines_split)\r\n",
"cuisines_test <- testing(cuisines_split)\r\n",
"\r\n",
"# Print the number of cases in each split\r\n",
"cat(\"Training cases: \", nrow(cuisines_train), \"\\n\",\r\n",
" \"Test cases: \", nrow(cuisines_test), sep = \"\")\r\n",
"\r\n",
"# Display the first few rows of the training set\r\n",
"cuisines_train %>% \r\n",
" slice_head(n = 5)\r\n",
"\r\n",
"\r\n",
"# Display distribution of cuisines in the training set\r\n",
"cuisines_train %>% \r\n",
" count(cuisine) %>% \r\n",
" arrange(desc(n))"
],
"outputs": [
{
"output_type": "stream",
"name": "stdout",
"text": [
"Training cases: 1712\n",
"Test cases: 736"
]
},
{
"output_type": "display_data",
"data": {
"text/plain": [
" cuisine almond angelica anise anise_seed apple apple_brandy apricot armagnac\n",
"1 chinese 0 0 0 0 0 0 0 0 \n",
"2 chinese 0 0 0 0 0 0 0 0 \n",
"3 chinese 0 0 0 0 0 0 0 0 \n",
"4 chinese 0 0 0 0 0 0 0 0 \n",
"5 chinese 0 0 0 0 0 0 0 0 \n",
" artemisia ⋯ whiskey white_bread white_wine whole_grain_wheat_flour wine wood\n",
"1 0 ⋯ 0 0 0 0 1 0 \n",
"2 0 ⋯ 0 0 0 0 1 0 \n",
"3 0 ⋯ 0 0 0 0 0 0 \n",
"4 0 ⋯ 0 0 0 0 0 0 \n",
"5 0 ⋯ 0 0 0 0 0 0 \n",
" yam yeast yogurt zucchini\n",
"1 0 0 0 0 \n",
"2 0 0 0 0 \n",
"3 0 0 0 0 \n",
"4 0 0 0 0 \n",
"5 0 0 0 0 "
],
"text/markdown": [
"\n",
"A tibble: 5 × 381\n",
"\n",
"| cuisine &lt;fct&gt; | almond &lt;dbl&gt; | angelica &lt;dbl&gt; | anise &lt;dbl&gt; | anise_seed &lt;dbl&gt; | apple &lt;dbl&gt; | apple_brandy &lt;dbl&gt; | apricot &lt;dbl&gt; | armagnac &lt;dbl&gt; | artemisia &lt;dbl&gt; | ⋯ ⋯ | whiskey &lt;dbl&gt; | white_bread &lt;dbl&gt; | white_wine &lt;dbl&gt; | whole_grain_wheat_flour &lt;dbl&gt; | wine &lt;dbl&gt; | wood &lt;dbl&gt; | yam &lt;dbl&gt; | yeast &lt;dbl&gt; | yogurt &lt;dbl&gt; | zucchini &lt;dbl&gt; |\n",
"|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|\n",
"| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
"| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
"| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
"| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
"| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
"\n"
],
"text/latex": [
"A tibble: 5 × 381\n",
"\\begin{tabular}{lllllllllllllllllllll}\n",
" cuisine & almond & angelica & anise & anise\\_seed & apple & apple\\_brandy & apricot & armagnac & artemisia & ⋯ & whiskey & white\\_bread & white\\_wine & whole\\_grain\\_wheat\\_flour & wine & wood & yam & yeast & yogurt & zucchini\\\\\n",
" <fct> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & ⋯ & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl>\\\\\n",
"\\hline\n",
"\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
"\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
"\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
"\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
"\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
"\\end{tabular}\n"
],
"text/html": [
"<table class=\"dataframe\">\n",
"<caption>A tibble: 5 × 381</caption>\n",
"<thead>\n",
"\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>almond</th><th scope=col>angelica</th><th scope=col>anise</th><th scope=col>anise_seed</th><th scope=col>apple</th><th scope=col>apple_brandy</th><th scope=col>apricot</th><th scope=col>armagnac</th><th scope=col>artemisia</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>whiskey</th><th scope=col>white_bread</th><th scope=col>white_wine</th><th scope=col>whole_grain_wheat_flour</th><th scope=col>wine</th><th scope=col>wood</th><th scope=col>yam</th><th scope=col>yeast</th><th scope=col>yogurt</th><th scope=col>zucchini</th></tr>\n",
"\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
"</thead>\n",
"<tbody>\n",
"\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
"\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
"\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
"\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
"\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
"</tbody>\n",
"</table>\n"
]
},
"metadata": {}
},
{
"output_type": "display_data",
"data": {
"text/plain": [
" cuisine n \n",
"1 korean 559\n",
"2 indian 418\n",
"3 chinese 309\n",
"4 japanese 224\n",
"5 thai 202"
],
"text/markdown": [
"\n",
"A tibble: 5 × 2\n",
"\n",
"| cuisine &lt;fct&gt; | n &lt;int&gt; |\n",
"|---|---|\n",
"| korean | 559 |\n",
"| indian | 418 |\n",
"| chinese | 309 |\n",
"| japanese | 224 |\n",
"| thai | 202 |\n",
"\n"
],
"text/latex": [
"A tibble: 5 × 2\n",
"\\begin{tabular}{ll}\n",
" cuisine & n\\\\\n",
" <fct> & <int>\\\\\n",
"\\hline\n",
"\t korean & 559\\\\\n",
"\t indian & 418\\\\\n",
"\t chinese & 309\\\\\n",
"\t japanese & 224\\\\\n",
"\t thai & 202\\\\\n",
"\\end{tabular}\n"
],
"text/html": [
"<table class=\"dataframe\">\n",
"<caption>A tibble: 5 × 2</caption>\n",
"<thead>\n",
"\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>n</th></tr>\n",
"\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;int&gt;</th></tr>\n",
"</thead>\n",
"<tbody>\n",
"\t<tr><td>korean </td><td>559</td></tr>\n",
"\t<tr><td>indian </td><td>418</td></tr>\n",
"\t<tr><td>chinese </td><td>309</td></tr>\n",
"\t<tr><td>japanese</td><td>224</td></tr>\n",
"\t<tr><td>thai </td><td>202</td></tr>\n",
"</tbody>\n",
"</table>\n"
]
},
"metadata": {}
}
],
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/",
"height": 535
},
"id": "w5FWIkEiIjdN",
"outputId": "2e195fd9-1a8f-4b91-9573-cce5582242df"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"## 2. Radzenie sobie z niezrównoważonymi danymi\n",
"\n",
"Jak zapewne zauważyłeś w oryginalnym zestawie danych, a także w naszym zestawie treningowym, istnieje dość nierównomierny rozkład liczby kuchni. Kuchnia koreańska jest *prawie* 3 razy liczniejsza niż kuchnia tajska. Niezrównoważone dane często mają negatywny wpływ na wydajność modelu. Wiele modeli działa najlepiej, gdy liczba obserwacji jest równa, przez co mają trudności z przetwarzaniem niezrównoważonych danych.\n",
"\n",
"Istnieją dwa główne sposoby radzenia sobie z niezrównoważonymi zestawami danych:\n",
"\n",
"- dodawanie obserwacji do klasy mniejszościowej: `Oversampling`, np. za pomocą algorytmu SMOTE, który syntetycznie generuje nowe przykłady klasy mniejszościowej, wykorzystując najbliższych sąsiadów tych przypadków.\n",
"\n",
"- usuwanie obserwacji z klasy większościowej: `Undersampling`\n",
"\n",
"W naszej poprzedniej lekcji pokazaliśmy, jak radzić sobie z niezrównoważonymi zestawami danych, korzystając z `recipe`. Recipe można traktować jako plan działania, który opisuje, jakie kroki należy zastosować do zestawu danych, aby przygotować go do analizy. W naszym przypadku chcemy uzyskać równomierny rozkład liczby kuchni w naszym `zestawie treningowym`. Przejdźmy do działania.\n"
],
"metadata": {
"id": "daBi9qJNIwqW"
}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"source": [
"# Load themis package for dealing with imbalanced data\r\n",
"library(themis)\r\n",
"\r\n",
"# Create a recipe for preprocessing training data\r\n",
"cuisines_recipe <- recipe(cuisine ~ ., data = cuisines_train) %>% \r\n",
" step_smote(cuisine)\r\n",
"\r\n",
"# Print recipe\r\n",
"cuisines_recipe"
],
"outputs": [
{
"output_type": "display_data",
"data": {
"text/plain": [
"Data Recipe\n",
"\n",
"Inputs:\n",
"\n",
" role #variables\n",
" outcome 1\n",
" predictor 380\n",
"\n",
"Operations:\n",
"\n",
"SMOTE based on cuisine"
]
},
"metadata": {}
}
],
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/",
"height": 200
},
"id": "Az6LFBGxI1X0",
"outputId": "29d71d85-64b0-4e62-871e-bcd5398573b6"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"Możesz oczywiście potwierdzić (używając prep+bake), że przepis działa zgodnie z oczekiwaniami - wszystkie etykiety kuchni mają `559` obserwacji.\n",
"\n",
"Ponieważ będziemy używać tego przepisu jako preprocessora do modelowania, `workflow()` zajmie się całym przygotowaniem i pieczeniem za nas, więc nie będziemy musieli ręcznie szacować przepisu.\n",
"\n",
"Teraz jesteśmy gotowi, aby trenować model 👩‍💻👨‍💻!\n",
"\n",
"## 3. Wybór klasyfikatora\n",
"\n",
"<p >\n",
" <img src=\"../../images/parsnip.jpg\"\n",
" width=\"600\"/>\n",
" <figcaption>Ilustracja autorstwa @allison_horst</figcaption>\n"
],
"metadata": {
"id": "NBL3PqIWJBBB"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"Teraz musimy zdecydować, którego algorytmu użyć do zadania 🤔.\n",
"\n",
"W Tidymodels, [`pakiet parsnip`](https://parsnip.tidymodels.org/index.html) zapewnia spójny interfejs do pracy z modelami w różnych silnikach (pakietach). Zobacz dokumentację parsnip, aby zapoznać się z [typami modeli i silnikami](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#models) oraz ich odpowiadającymi [argumentami modeli](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#model-args). Różnorodność może być na pierwszy rzut oka przytłaczająca. Na przykład, poniższe metody obejmują techniki klasyfikacji:\n",
"\n",
"- Modele klasyfikacji oparte na regułach C5.0\n",
"\n",
"- Elastyczne modele dyskryminacyjne\n",
"\n",
"- Liniowe modele dyskryminacyjne\n",
"\n",
"- Regularizowane modele dyskryminacyjne\n",
"\n",
"- Modele regresji logistycznej\n",
"\n",
"- Modele regresji wielomianowej\n",
"\n",
"- Modele Naive Bayes\n",
"\n",
"- Maszyny wektorów nośnych\n",
"\n",
"- Najbliżsi sąsiedzi\n",
"\n",
"- Drzewa decyzyjne\n",
"\n",
"- Metody zespołowe\n",
"\n",
"- Sieci neuronowe\n",
"\n",
"Lista jest długa!\n",
"\n",
"### **Który klasyfikator wybrać?**\n",
"\n",
"Więc, który klasyfikator powinieneś wybrać? Często przetestowanie kilku i poszukiwanie dobrego wyniku jest sposobem na sprawdzenie.\n",
"\n",
"> AutoML rozwiązuje ten problem w elegancki sposób, przeprowadzając te porównania w chmurze, co pozwala wybrać najlepszy algorytm dla Twoich danych. Wypróbuj to [tutaj](https://docs.microsoft.com/learn/modules/automate-model-selection-with-azure-automl/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)\n",
"\n",
"Wybór klasyfikatora zależy również od naszego problemu. Na przykład, gdy wynik można podzielić na `więcej niż dwie klasy`, jak w naszym przypadku, musisz użyć `algorytmu klasyfikacji wieloklasowej`, zamiast `klasyfikacji binarnej.`\n",
"\n",
"### **Lepsze podejście**\n",
"\n",
"Lepszym sposobem niż zgadywanie jest skorzystanie z pomysłów zawartych w tej dostępnej do pobrania [ściągawce ML](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/algorithm-cheat-sheet?WT.mc_id=academic-77952-leestott). Tutaj odkrywamy, że dla naszego problemu wieloklasowego mamy kilka opcji:\n",
"\n",
"<p >\n",
" <img src=\"../../images/cheatsheet.png\"\n",
" width=\"500\"/>\n",
" <figcaption>Fragment ściągawki algorytmów Microsoftu, przedstawiający opcje klasyfikacji wieloklasowej</figcaption>\n"
],
"metadata": {
"id": "a6DLAZ3vJZ14"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"### **Rozumowanie**\n",
"\n",
"Przeanalizujmy różne podejścia, biorąc pod uwagę ograniczenia, które mamy:\n",
"\n",
"- **Głębokie sieci neuronowe są zbyt ciężkie.** Biorąc pod uwagę nasz czysty, ale minimalny zbiór danych oraz fakt, że trenujemy lokalnie w notebookach, głębokie sieci neuronowe są zbyt skomplikowane dla tego zadania.\n",
"\n",
"- **Brak klasyfikatora dwuklasowego.** Nie używamy klasyfikatora dwuklasowego, co wyklucza podejście one-vs-all.\n",
"\n",
"- **Drzewo decyzyjne lub regresja logistyczna mogą się sprawdzić.** Drzewo decyzyjne może być odpowiednie, podobnie jak regresja wielomianowa/wieloklasowa regresja logistyczna dla danych wieloklasowych.\n",
"\n",
"- **Wieloklasowe wzmocnione drzewa decyzyjne rozwiązują inny problem.** Wieloklasowe wzmocnione drzewo decyzyjne najlepiej nadaje się do zadań nieparametrycznych, np. budowania rankingów, więc nie jest przydatne w naszym przypadku.\n",
"\n",
"Zazwyczaj, zanim przejdziemy do bardziej złożonych modeli uczenia maszynowego, takich jak metody zespołowe, warto zacząć od najprostszego możliwego modelu, aby zrozumieć, co się dzieje. Dlatego w tej lekcji zaczniemy od modelu `regresji wielomianowej`.\n",
"\n",
"> Regresja logistyczna to technika stosowana, gdy zmienna wynikowa jest kategoryczna (lub nominalna). W przypadku regresji logistycznej binarnej liczba zmiennych wynikowych wynosi dwie, podczas gdy w regresji logistycznej wielomianowej liczba zmiennych wynikowych jest większa niż dwie. Zobacz [Zaawansowane metody regresji](https://bookdown.org/chua/ber642_advanced_regression/multinomial-logistic-regression.html), aby dowiedzieć się więcej.\n",
"\n",
"## 4. Trenuj i oceń model regresji logistycznej wielomianowej.\n",
"\n",
"W Tidymodels, `parsnip::multinom_reg()` definiuje model, który wykorzystuje predyktory liniowe do przewidywania danych wieloklasowych przy użyciu rozkładu wielomianowego. Zobacz `?multinom_reg()`, aby dowiedzieć się o różnych sposobach/silnikach, które można wykorzystać do dopasowania tego modelu.\n",
"\n",
"W tym przykładzie dopasujemy model regresji wielomianowej za pomocą domyślnego silnika [nnet](https://cran.r-project.org/web/packages/nnet/nnet.pdf).\n",
"\n",
"> Wartość dla `penalty` wybrałem dość losowo. Istnieją lepsze sposoby na wybór tej wartości, np. poprzez użycie `resamplingu` i `strojenia` modelu, o czym będziemy mówić później.\n",
">\n",
"> Zobacz [Tidymodels: Pierwsze kroki](https://www.tidymodels.org/start/tuning/), jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o strojeniu hiperparametrów modelu.\n"
],
"metadata": {
"id": "gWMsVcbBJemu"
}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"source": [
"# Create a multinomial regression model specification\r\n",
"mr_spec <- multinom_reg(penalty = 1) %>% \r\n",
" set_engine(\"nnet\", MaxNWts = 2086) %>% \r\n",
" set_mode(\"classification\")\r\n",
"\r\n",
"# Print model specification\r\n",
"mr_spec"
],
"outputs": [
{
"output_type": "display_data",
"data": {
"text/plain": [
"Multinomial Regression Model Specification (classification)\n",
"\n",
"Main Arguments:\n",
" penalty = 1\n",
"\n",
"Engine-Specific Arguments:\n",
" MaxNWts = 2086\n",
"\n",
"Computational engine: nnet \n"
]
},
"metadata": {}
}
],
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/",
"height": 166
},
"id": "Wq_fcyQiJvfG",
"outputId": "c30449c7-3864-4be7-f810-72a003743e2d"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"Świetna robota 🥳! Teraz, gdy mamy przepis i specyfikację modelu, musimy znaleźć sposób na połączenie ich w jeden obiekt, który najpierw przetworzy dane, następnie dopasuje model do przetworzonych danych, a także umożliwi potencjalne działania post-processingowe. W Tidymodels ten wygodny obiekt nazywa się [`workflow`](https://workflows.tidymodels.org/) i wygodnie przechowuje komponenty modelowania! To jest to, co w *Pythonie* nazywalibyśmy *pipeline*.\n",
"\n",
"Więc połączmy wszystko w workflow!📦\n"
],
"metadata": {
"id": "NlSbzDfgJ0zh"
}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"source": [
"# Bundle recipe and model specification\r\n",
"mr_wf <- workflow() %>% \r\n",
" add_recipe(cuisines_recipe) %>% \r\n",
" add_model(mr_spec)\r\n",
"\r\n",
"# Print out workflow\r\n",
"mr_wf"
],
"outputs": [
{
"output_type": "display_data",
"data": {
"text/plain": [
"══ Workflow ════════════════════════════════════════════════════════════════════\n",
"\u001b[3mPreprocessor:\u001b[23m Recipe\n",
"\u001b[3mModel:\u001b[23m multinom_reg()\n",
"\n",
"── Preprocessor ────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
"1 Recipe Step\n",
"\n",
"• step_smote()\n",
"\n",
"── Model ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
"Multinomial Regression Model Specification (classification)\n",
"\n",
"Main Arguments:\n",
" penalty = 1\n",
"\n",
"Engine-Specific Arguments:\n",
" MaxNWts = 2086\n",
"\n",
"Computational engine: nnet \n"
]
},
"metadata": {}
}
],
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/",
"height": 333
},
"id": "Sc1TfPA4Ke3_",
"outputId": "82c70013-e431-4e7e-cef6-9fcf8aad4a6c"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"Przepływy pracy 👌👌! **`workflow()`** można dopasować w podobny sposób jak model. Czas więc na trenowanie modelu!\n"
],
"metadata": {
"id": "TNQ8i85aKf9L"
}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"source": [
"# Train a multinomial regression model\n",
"mr_fit <- fit(object = mr_wf, data = cuisines_train)\n",
"\n",
"mr_fit"
],
"outputs": [
{
"output_type": "display_data",
"data": {
"text/plain": [
"══ Workflow [trained] ══════════════════════════════════════════════════════════\n",
"\u001b[3mPreprocessor:\u001b[23m Recipe\n",
"\u001b[3mModel:\u001b[23m multinom_reg()\n",
"\n",
"── Preprocessor ────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
"1 Recipe Step\n",
"\n",
"• step_smote()\n",
"\n",
"── Model ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
"Call:\n",
"nnet::multinom(formula = ..y ~ ., data = data, decay = ~1, MaxNWts = ~2086, \n",
" trace = FALSE)\n",
"\n",
"Coefficients:\n",
" (Intercept) almond angelica anise anise_seed apple\n",
"indian 0.19723325 0.2409661 0 -5.004955e-05 -0.1657635 -0.05769734\n",
"japanese 0.13961959 -0.6262400 0 -1.169155e-04 -0.4893596 -0.08585717\n",
"korean 0.22377347 -0.1833485 0 -5.560395e-05 -0.2489401 -0.15657804\n",
"thai -0.04336577 -0.6106258 0 4.903828e-04 -0.5782866 0.63451105\n",
" apple_brandy apricot armagnac artemisia artichoke asparagus\n",
"indian 0 0.37042636 0 -0.09122797 0 -0.27181970\n",
"japanese 0 0.28895643 0 -0.12651100 0 0.14054037\n",
"korean 0 -0.07981259 0 0.55756709 0 -0.66979948\n",
"thai 0 -0.33160904 0 -0.10725182 0 -0.02602152\n",
" avocado bacon baked_potato balm banana barley\n",
"indian -0.46624197 0.16008055 0 0 -0.2838796 0.2230625\n",
"japanese 0.90341344 0.02932727 0 0 -0.4142787 2.0953906\n",
"korean -0.06925382 -0.35804134 0 0 -0.2686963 -0.7233404\n",
"thai -0.21473955 -0.75594439 0 0 0.6784880 -0.4363320\n",
" bartlett_pear basil bay bean beech\n",
"indian 0 -0.7128756 0.1011587 -0.8777275 -0.0004380795\n",
"japanese 0 0.1288697 0.9425626 -0.2380748 0.3373437611\n",
"korean 0 -0.2445193 -0.4744318 -0.8957870 -0.0048784496\n",
"thai 0 1.5365848 0.1333256 0.2196970 -0.0113078024\n",
" beef beef_broth beef_liver beer beet\n",
"indian -0.7985278 0.2430186 -0.035598065 -0.002173738 0.01005813\n",
"japanese 0.2241875 -0.3653020 -0.139551027 0.128905553 0.04923911\n",
"korean 0.5366515 -0.6153237 0.213455197 -0.010828645 0.27325423\n",
"thai 0.1570012 -0.9364154 -0.008032213 -0.035063746 -0.28279823\n",
" bell_pepper bergamot berry bitter_orange black_bean\n",
"indian 0.49074330 0 0.58947607 0.191256164 -0.1945233\n",
"japanese 0.09074167 0 -0.25917977 -0.118915977 -0.3442400\n",
"korean -0.57876763 0 -0.07874180 -0.007729435 -0.5220672\n",
"thai 0.92554006 0 -0.07210196 -0.002983296 -0.4614426\n",
" black_currant black_mustard_seed_oil black_pepper black_raspberry\n",
"indian 0 0.38935801 -0.4453495 0\n",
"japanese 0 -0.05452887 -0.5440869 0\n",
"korean 0 -0.03929970 0.8025454 0\n",
"thai 0 -0.21498372 -0.9854806 0\n",
" black_sesame_seed black_tea blackberry blackberry_brandy\n",
"indian -0.2759246 0.3079977 0.191256164 0\n",
"japanese -0.6101687 -0.1671913 -0.118915977 0\n",
"korean 1.5197674 -0.3036261 -0.007729435 0\n",
"thai -0.1755656 -0.1487033 -0.002983296 0\n",
" blue_cheese blueberry bone_oil bourbon_whiskey brandy\n",
"indian 0 0.216164294 -0.2276744 0 0.22427587\n",
"japanese 0 -0.119186087 0.3913019 0 -0.15595599\n",
"korean 0 -0.007821986 0.2854487 0 -0.02562342\n",
"thai 0 -0.004947048 -0.0253658 0 -0.05715244\n",
"\n",
"...\n",
"and 308 more lines."
]
},
"metadata": {}
}
],
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/",
"height": 1000
},
"id": "GMbdfVmTKkJI",
"outputId": "adf9ebdf-d69d-4a64-e9fd-e06e5322292e"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"Wynik pokazuje współczynniki, które model nauczył się podczas treningu.\n",
"\n",
"### Ocena Wytrenowanego Modelu\n",
"\n",
"Czas sprawdzić, jak model sobie poradził 📏, oceniając go na zestawie testowym! Zacznijmy od wykonania prognoz na zestawie testowym.\n"
],
"metadata": {
"id": "tt2BfOxrKmcJ"
}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"source": [
"# Make predictions on the test set\n",
"results <- cuisines_test %>% select(cuisine) %>% \n",
" bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test))\n",
"\n",
"# Print out results\n",
"results %>% \n",
" slice_head(n = 5)"
],
"outputs": [
{
"output_type": "display_data",
"data": {
"text/plain": [
" cuisine .pred_class\n",
"1 indian thai \n",
"2 indian indian \n",
"3 indian indian \n",
"4 indian indian \n",
"5 indian indian "
],
"text/markdown": [
"\n",
"A tibble: 5 × 2\n",
"\n",
"| cuisine &lt;fct&gt; | .pred_class &lt;fct&gt; |\n",
"|---|---|\n",
"| indian | thai |\n",
"| indian | indian |\n",
"| indian | indian |\n",
"| indian | indian |\n",
"| indian | indian |\n",
"\n"
],
"text/latex": [
"A tibble: 5 × 2\n",
"\\begin{tabular}{ll}\n",
" cuisine & .pred\\_class\\\\\n",
" <fct> & <fct>\\\\\n",
"\\hline\n",
"\t indian & thai \\\\\n",
"\t indian & indian\\\\\n",
"\t indian & indian\\\\\n",
"\t indian & indian\\\\\n",
"\t indian & indian\\\\\n",
"\\end{tabular}\n"
],
"text/html": [
"<table class=\"dataframe\">\n",
"<caption>A tibble: 5 × 2</caption>\n",
"<thead>\n",
"\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>.pred_class</th></tr>\n",
"\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;fct&gt;</th></tr>\n",
"</thead>\n",
"<tbody>\n",
"\t<tr><td>indian</td><td>thai </td></tr>\n",
"\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
"\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
"\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
"\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
"</tbody>\n",
"</table>\n"
]
},
"metadata": {}
}
],
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/",
"height": 248
},
"id": "CqtckvtsKqax",
"outputId": "e57fe557-6a68-4217-fe82-173328c5436d"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"Świetna robota! W Tidymodels ocena wydajności modelu może być przeprowadzona za pomocą [yardstick](https://yardstick.tidymodels.org/) - pakietu używanego do mierzenia skuteczności modeli za pomocą metryk wydajności. Tak jak w naszej lekcji dotyczącej regresji logistycznej, zacznijmy od obliczenia macierzy pomyłek.\n"
],
"metadata": {
"id": "8w5N6XsBKss7"
}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"source": [
"# Confusion matrix for categorical data\n",
"conf_mat(data = results, truth = cuisine, estimate = .pred_class)\n"
],
"outputs": [
{
"output_type": "display_data",
"data": {
"text/plain": [
" Truth\n",
"Prediction chinese indian japanese korean thai\n",
" chinese 83 1 8 15 10\n",
" indian 4 163 1 2 6\n",
" japanese 21 5 73 25 1\n",
" korean 15 0 11 191 0\n",
" thai 10 11 3 7 70"
]
},
"metadata": {}
}
],
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/",
"height": 133
},
"id": "YvODvsLkK0iG",
"outputId": "bb69da84-1266-47ad-b174-d43b88ca2988"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"Podczas pracy z wieloma klasami, zazwyczaj bardziej intuicyjne jest przedstawienie tego jako mapę cieplną, tak jak tutaj:\n"
],
"metadata": {
"id": "c0HfPL16Lr6U"
}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
"source": [
"update_geom_defaults(geom = \"tile\", new = list(color = \"black\", alpha = 0.7))\n",
"# Visualize confusion matrix\n",
"results %>% \n",
" conf_mat(cuisine, .pred_class) %>% \n",
" autoplot(type = \"heatmap\")"
],
"outputs": [
{
"output_type": "display_data",
"data": {
"text/plain": [
"plot without title"
],
"image/png": "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"
},
"metadata": {
"image/png": {
"width": 420,
"height": 420
}
}
}
],
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/",
"height": 436
},
"id": "HsAtwukyLsvt",
"outputId": "3032a224-a2c8-4270-b4f2-7bb620317400"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"Ciemniejsze kwadraty na wykresie macierzy pomyłek wskazują na dużą liczbę przypadków, a diagonalna linia ciemniejszych kwadratów powinna wskazywać przypadki, w których przewidywana i rzeczywista etykieta są takie same.\n",
"\n",
"Przejdźmy teraz do obliczenia statystyk podsumowujących dla macierzy pomyłek.\n"
],
"metadata": {
"id": "oOJC87dkLwPr"
}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 12,
"source": [
"# Summary stats for confusion matrix\n",
"conf_mat(data = results, truth = cuisine, estimate = .pred_class) %>% \n",
"summary()"
],
"outputs": [
{
"output_type": "display_data",
"data": {
"text/plain": [
" .metric .estimator .estimate\n",
"1 accuracy multiclass 0.7880435\n",
"2 kap multiclass 0.7276583\n",
"3 sens macro 0.7780927\n",
"4 spec macro 0.9477598\n",
"5 ppv macro 0.7585583\n",
"6 npv macro 0.9460080\n",
"7 mcc multiclass 0.7292724\n",
"8 j_index macro 0.7258524\n",
"9 bal_accuracy macro 0.8629262\n",
"10 detection_prevalence macro 0.2000000\n",
"11 precision macro 0.7585583\n",
"12 recall macro 0.7780927\n",
"13 f_meas macro 0.7641862"
],
"text/markdown": [
"\n",
"A tibble: 13 × 3\n",
"\n",
"| .metric &lt;chr&gt; | .estimator &lt;chr&gt; | .estimate &lt;dbl&gt; |\n",
"|---|---|---|\n",
"| accuracy | multiclass | 0.7880435 |\n",
"| kap | multiclass | 0.7276583 |\n",
"| sens | macro | 0.7780927 |\n",
"| spec | macro | 0.9477598 |\n",
"| ppv | macro | 0.7585583 |\n",
"| npv | macro | 0.9460080 |\n",
"| mcc | multiclass | 0.7292724 |\n",
"| j_index | macro | 0.7258524 |\n",
"| bal_accuracy | macro | 0.8629262 |\n",
"| detection_prevalence | macro | 0.2000000 |\n",
"| precision | macro | 0.7585583 |\n",
"| recall | macro | 0.7780927 |\n",
"| f_meas | macro | 0.7641862 |\n",
"\n"
],
"text/latex": [
"A tibble: 13 × 3\n",
"\\begin{tabular}{lll}\n",
" .metric & .estimator & .estimate\\\\\n",
" <chr> & <chr> & <dbl>\\\\\n",
"\\hline\n",
"\t accuracy & multiclass & 0.7880435\\\\\n",
"\t kap & multiclass & 0.7276583\\\\\n",
"\t sens & macro & 0.7780927\\\\\n",
"\t spec & macro & 0.9477598\\\\\n",
"\t ppv & macro & 0.7585583\\\\\n",
"\t npv & macro & 0.9460080\\\\\n",
"\t mcc & multiclass & 0.7292724\\\\\n",
"\t j\\_index & macro & 0.7258524\\\\\n",
"\t bal\\_accuracy & macro & 0.8629262\\\\\n",
"\t detection\\_prevalence & macro & 0.2000000\\\\\n",
"\t precision & macro & 0.7585583\\\\\n",
"\t recall & macro & 0.7780927\\\\\n",
"\t f\\_meas & macro & 0.7641862\\\\\n",
"\\end{tabular}\n"
],
"text/html": [
"<table class=\"dataframe\">\n",
"<caption>A tibble: 13 × 3</caption>\n",
"<thead>\n",
"\t<tr><th scope=col>.metric</th><th scope=col>.estimator</th><th scope=col>.estimate</th></tr>\n",
"\t<tr><th scope=col>&lt;chr&gt;</th><th scope=col>&lt;chr&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
"</thead>\n",
"<tbody>\n",
"\t<tr><td>accuracy </td><td>multiclass</td><td>0.7880435</td></tr>\n",
"\t<tr><td>kap </td><td>multiclass</td><td>0.7276583</td></tr>\n",
"\t<tr><td>sens </td><td>macro </td><td>0.7780927</td></tr>\n",
"\t<tr><td>spec </td><td>macro </td><td>0.9477598</td></tr>\n",
"\t<tr><td>ppv </td><td>macro </td><td>0.7585583</td></tr>\n",
"\t<tr><td>npv </td><td>macro </td><td>0.9460080</td></tr>\n",
"\t<tr><td>mcc </td><td>multiclass</td><td>0.7292724</td></tr>\n",
"\t<tr><td>j_index </td><td>macro </td><td>0.7258524</td></tr>\n",
"\t<tr><td>bal_accuracy </td><td>macro </td><td>0.8629262</td></tr>\n",
"\t<tr><td>detection_prevalence</td><td>macro </td><td>0.2000000</td></tr>\n",
"\t<tr><td>precision </td><td>macro </td><td>0.7585583</td></tr>\n",
"\t<tr><td>recall </td><td>macro </td><td>0.7780927</td></tr>\n",
"\t<tr><td>f_meas </td><td>macro </td><td>0.7641862</td></tr>\n",
"</tbody>\n",
"</table>\n"
]
},
"metadata": {}
}
],
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/",
"height": 494
},
"id": "OYqetUyzL5Wz",
"outputId": "6a84d65e-113d-4281-dfc1-16e8b70f37e6"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"Jeśli skupimy się na niektórych metrykach, takich jak dokładność, czułość, ppv, to na początek nie jest źle 🥳!\n",
"\n",
"## 4. Zgłębianie tematu\n",
"\n",
"Zadajmy jedno subtelne pytanie: Jakie kryteria są używane, aby wybrać dany typ kuchni jako przewidywany wynik?\n",
"\n",
"Otóż statystyczne algorytmy uczenia maszynowego, takie jak regresja logistyczna, opierają się na `prawdopodobieństwie`; więc to, co faktycznie przewiduje klasyfikator, to rozkład prawdopodobieństwa dla zestawu możliwych wyników. Klasa z najwyższym prawdopodobieństwem jest następnie wybierana jako najbardziej prawdopodobny wynik dla danych obserwacji.\n",
"\n",
"Zobaczmy to w praktyce, wykonując zarówno twarde przewidywania klas, jak i prawdopodobieństwa.\n"
],
"metadata": {
"id": "43t7vz8vMJtW"
}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 13,
"source": [
"# Make hard class prediction and probabilities\n",
"results_prob <- cuisines_test %>%\n",
" select(cuisine) %>% \n",
" bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test)) %>% \n",
" bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test, type = \"prob\"))\n",
"\n",
"# Print out results\n",
"results_prob %>% \n",
" slice_head(n = 5)"
],
"outputs": [
{
"output_type": "display_data",
"data": {
"text/plain": [
" cuisine .pred_class .pred_chinese .pred_indian .pred_japanese .pred_korean\n",
"1 indian thai 1.551259e-03 0.4587877 5.988039e-04 2.428503e-04\n",
"2 indian indian 2.637133e-05 0.9999488 6.648651e-07 2.259993e-05\n",
"3 indian indian 1.049433e-03 0.9909982 1.060937e-03 1.644947e-05\n",
"4 indian indian 6.237482e-02 0.4763035 9.136702e-02 3.660913e-01\n",
"5 indian indian 1.431745e-02 0.9418551 2.945239e-02 8.721782e-03\n",
" .pred_thai \n",
"1 5.388194e-01\n",
"2 1.577948e-06\n",
"3 6.874989e-03\n",
"4 3.863391e-03\n",
"5 5.653283e-03"
],
"text/markdown": [
"\n",
"A tibble: 5 × 7\n",
"\n",
"| cuisine &lt;fct&gt; | .pred_class &lt;fct&gt; | .pred_chinese &lt;dbl&gt; | .pred_indian &lt;dbl&gt; | .pred_japanese &lt;dbl&gt; | .pred_korean &lt;dbl&gt; | .pred_thai &lt;dbl&gt; |\n",
"|---|---|---|---|---|---|---|\n",
"| indian | thai | 1.551259e-03 | 0.4587877 | 5.988039e-04 | 2.428503e-04 | 5.388194e-01 |\n",
"| indian | indian | 2.637133e-05 | 0.9999488 | 6.648651e-07 | 2.259993e-05 | 1.577948e-06 |\n",
"| indian | indian | 1.049433e-03 | 0.9909982 | 1.060937e-03 | 1.644947e-05 | 6.874989e-03 |\n",
"| indian | indian | 6.237482e-02 | 0.4763035 | 9.136702e-02 | 3.660913e-01 | 3.863391e-03 |\n",
"| indian | indian | 1.431745e-02 | 0.9418551 | 2.945239e-02 | 8.721782e-03 | 5.653283e-03 |\n",
"\n"
],
"text/latex": [
"A tibble: 5 × 7\n",
"\\begin{tabular}{lllllll}\n",
" cuisine & .pred\\_class & .pred\\_chinese & .pred\\_indian & .pred\\_japanese & .pred\\_korean & .pred\\_thai\\\\\n",
" <fct> & <fct> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl>\\\\\n",
"\\hline\n",
"\t indian & thai & 1.551259e-03 & 0.4587877 & 5.988039e-04 & 2.428503e-04 & 5.388194e-01\\\\\n",
"\t indian & indian & 2.637133e-05 & 0.9999488 & 6.648651e-07 & 2.259993e-05 & 1.577948e-06\\\\\n",
"\t indian & indian & 1.049433e-03 & 0.9909982 & 1.060937e-03 & 1.644947e-05 & 6.874989e-03\\\\\n",
"\t indian & indian & 6.237482e-02 & 0.4763035 & 9.136702e-02 & 3.660913e-01 & 3.863391e-03\\\\\n",
"\t indian & indian & 1.431745e-02 & 0.9418551 & 2.945239e-02 & 8.721782e-03 & 5.653283e-03\\\\\n",
"\\end{tabular}\n"
],
"text/html": [
"<table class=\"dataframe\">\n",
"<caption>A tibble: 5 × 7</caption>\n",
"<thead>\n",
"\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>.pred_class</th><th scope=col>.pred_chinese</th><th scope=col>.pred_indian</th><th scope=col>.pred_japanese</th><th scope=col>.pred_korean</th><th scope=col>.pred_thai</th></tr>\n",
"\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
"</thead>\n",
"<tbody>\n",
"\t<tr><td>indian</td><td>thai </td><td>1.551259e-03</td><td>0.4587877</td><td>5.988039e-04</td><td>2.428503e-04</td><td>5.388194e-01</td></tr>\n",
"\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>2.637133e-05</td><td>0.9999488</td><td>6.648651e-07</td><td>2.259993e-05</td><td>1.577948e-06</td></tr>\n",
"\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>1.049433e-03</td><td>0.9909982</td><td>1.060937e-03</td><td>1.644947e-05</td><td>6.874989e-03</td></tr>\n",
"\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>6.237482e-02</td><td>0.4763035</td><td>9.136702e-02</td><td>3.660913e-01</td><td>3.863391e-03</td></tr>\n",
"\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>1.431745e-02</td><td>0.9418551</td><td>2.945239e-02</td><td>8.721782e-03</td><td>5.653283e-03</td></tr>\n",
"</tbody>\n",
"</table>\n"
]
},
"metadata": {}
}
],
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/",
"height": 248
},
"id": "xdKNs-ZPMTJL",
"outputId": "68f6ac5a-725a-4eff-9ea6-481fef00e008"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"✅ Czy możesz wyjaśnić, dlaczego model jest pewien, że pierwsza obserwacja dotyczy kuchni tajskiej?\n",
"\n",
"## **🚀Wyzwanie**\n",
"\n",
"W tej lekcji użyłeś oczyszczonych danych, aby zbudować model uczenia maszynowego, który potrafi przewidzieć narodową kuchnię na podstawie serii składników. Poświęć trochę czasu na zapoznanie się z [wieloma opcjami](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#models), które oferuje Tidymodels do klasyfikacji danych, oraz [innymi sposobami](https://parsnip.tidymodels.org/articles/articles/Examples.html#multinom_reg-models) dopasowania regresji wielomianowej.\n",
"\n",
"#### PODZIĘKOWANIA DLA:\n",
"\n",
"[`Allison Horst`](https://twitter.com/allison_horst/) za stworzenie niesamowitych ilustracji, które sprawiają, że R jest bardziej przyjazny i angażujący. Więcej ilustracji znajdziesz w jej [galerii](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM).\n",
"\n",
"[Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassieview) i [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) za stworzenie oryginalnej wersji tego modułu w Pythonie ♥️\n",
"\n",
"<br>\n",
"Dorzuciłbym kilka żartów, ale nie rozumiem kulinarnych kalamburów 😅.\n",
"\n",
"<br>\n",
"\n",
"Miłego nauki,\n",
"\n",
"[Eric](https://twitter.com/ericntay), Złoty Ambasador Studentów Microsoft Learn.\n"
],
"metadata": {
"id": "2tWVHMeLMYdM"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"\n---\n\n**Zastrzeżenie**: \nTen dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Chociaż dokładamy wszelkich starań, aby zapewnić poprawność tłumaczenia, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego rodzimym języku powinien być uznawany za wiarygodne źródło. W przypadku informacji o kluczowym znaczeniu zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia.\n"
]
}
]
}
Reference in new issue View Git Blame Copy Permalink