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Construir um modelo de regressão usando Scikit-learn: regressão de quatro maneiras

Infográfico por Dasani Madipalli

Questionário pré-aula

Esta lição está disponível em R!

Introdução

Até agora, exploraste o que é regressão com dados de exemplo retirados do conjunto de dados de preços de abóbora que utilizaremos ao longo desta lição. Também já os visualizaste utilizando Matplotlib.

Agora estás pronto para mergulhar mais fundo na regressão para ML. Embora a visualização permita compreender os dados, o verdadeiro poder do Machine Learning vem do treino de modelos. Os modelos são treinados com dados históricos para capturar automaticamente as dependências dos dados e permitem prever resultados para novos dados que o modelo ainda não viu.

Nesta lição, vais aprender mais sobre dois tipos de regressão: regressão linear básica e regressão polinomial, juntamente com algumas das matemáticas subjacentes a estas técnicas. Esses modelos permitirão prever os preços das abóboras dependendo de diferentes dados de entrada.

🎥 Clica na imagem acima para um breve vídeo sobre regressão linear.

Ao longo deste currículo, assumimos um conhecimento mínimo de matemática e procuramos torná-lo acessível para estudantes de outras áreas. Por isso, presta atenção às notas, 🧮 destaques, diagramas e outras ferramentas de aprendizagem para ajudar na compreensão.

Pré-requisitos

Deves estar familiarizado, neste momento, com a estrutura dos dados de abóbora que estamos a analisar. Podes encontrá-los pré-carregados e pré-limpos no ficheiro notebook.ipynb desta lição. No ficheiro, o preço da abóbora é exibido por alqueire num novo data frame. Certifica-te de que consegues executar estes notebooks em kernels no Visual Studio Code.

Preparação

Como lembrete, estás a carregar estes dados para fazer perguntas sobre eles.

• Qual é a melhor altura para comprar abóboras?
• Que preço posso esperar por uma caixa de abóboras miniatura?
• Devo comprá-las em cestos de meio alqueire ou em caixas de 1 1/9 alqueire? Vamos continuar a explorar estes dados.

Na lição anterior, criaste um data frame com Pandas e preencheste-o com parte do conjunto de dados original, padronizando os preços por alqueire. Ao fazer isso, no entanto, só conseguiste reunir cerca de 400 pontos de dados e apenas para os meses de outono.

Dá uma olhada nos dados que pré-carregámos no notebook que acompanha esta lição. Os dados estão pré-carregados e um gráfico de dispersão inicial foi criado para mostrar os dados por mês. Talvez possamos obter um pouco mais de detalhe sobre a natureza dos dados ao limpá-los mais.

Uma linha de regressão linear

Como aprendeste na Lição 1, o objetivo de um exercício de regressão linear é ser capaz de traçar uma linha para:

• Mostrar relações entre variáveis. Mostrar a relação entre variáveis
• Fazer previsões. Fazer previsões precisas sobre onde um novo ponto de dados cairia em relação a essa linha.

É típico da Regressão dos Mínimos Quadrados traçar este tipo de linha. O termo 'mínimos quadrados' significa que todos os pontos de dados ao redor da linha de regressão são elevados ao quadrado e depois somados. Idealmente, essa soma final é o menor possível, porque queremos um número baixo de erros, ou mínimos quadrados.

Fazemos isso porque queremos modelar uma linha que tenha a menor distância cumulativa de todos os nossos pontos de dados. Também elevamos os termos ao quadrado antes de somá-los, pois estamos preocupados com a sua magnitude, em vez da sua direção.

🧮 Mostra-me a matemática

Esta linha, chamada de linha de melhor ajuste, pode ser expressa por uma equação:

Y = a + bX

X é a 'variável explicativa'. Y é a 'variável dependente'. A inclinação da linha é b e a é o intercepto no eixo Y, que se refere ao valor de Y quando X = 0.

Primeiro, calcula a inclinação b. Infográfico por Jen Looper

Em outras palavras, e referindo-nos à pergunta original dos dados de abóbora: "prever o preço de uma abóbora por alqueire por mês", X referir-se-ia ao preço e Y ao mês de venda.

Calcula o valor de Y. Se estás a pagar cerca de $4, deve ser abril! Infográfico por Jen Looper

A matemática que calcula a linha deve demonstrar a inclinação da linha, que também depende do intercepto, ou onde Y está situado quando X = 0.

Podes observar o método de cálculo desses valores no site Math is Fun. Também visita este calculador de mínimos quadrados para ver como os valores dos números impactam a linha.

Correlação

Outro termo importante para entender é o Coeficiente de Correlação entre as variáveis X e Y fornecidas. Usando um gráfico de dispersão, podes visualizar rapidamente este coeficiente. Um gráfico com pontos de dados dispersos numa linha ordenada tem alta correlação, mas um gráfico com pontos de dados dispersos por toda parte entre X e Y tem baixa correlação.

Um bom modelo de regressão linear será aquele que tem um Coeficiente de Correlação alto (mais próximo de 1 do que de 0) usando o método de Mínimos Quadrados com uma linha de regressão.

✅ Executa o notebook que acompanha esta lição e observa o gráfico de dispersão de Mês para Preço. Os dados que associam Mês ao Preço das vendas de abóbora parecem ter alta ou baixa correlação, de acordo com a tua interpretação visual do gráfico de dispersão? Isso muda se usares uma medida mais detalhada em vez de Mês, por exemplo, dia do ano (ou seja, número de dias desde o início do ano)?

No código abaixo, assumimos que limpámos os dados e obtivemos um data frame chamado new_pumpkins, semelhante ao seguinte:

ID	Mês	DiaDoAno	Variedade	Cidade	Embalagem	Preço Baixo	Preço Alto	Preço
70	9	267	TIPO TORTA	BALTIMORE	caixas de 1 1/9 alqueire	15.0	15.0	13.636364
71	9	267	TIPO TORTA	BALTIMORE	caixas de 1 1/9 alqueire	18.0	18.0	16.363636
72	10	274	TIPO TORTA	BALTIMORE	caixas de 1 1/9 alqueire	18.0	18.0	16.363636
73	10	274	TIPO TORTA	BALTIMORE	caixas de 1 1/9 alqueire	17.0	17.0	15.454545
74	10	281	TIPO TORTA	BALTIMORE	caixas de 1 1/9 alqueire	15.0	15.0	13.636364

O código para limpar os dados está disponível em notebook.ipynb. Realizámos os mesmos passos de limpeza que na lição anterior e calculámos a coluna DiaDoAno usando a seguinte expressão:

day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days)

Agora que tens uma compreensão da matemática por trás da regressão linear, vamos criar um modelo de regressão para ver se conseguimos prever qual embalagem de abóboras terá os melhores preços. Alguém que compra abóboras para um campo de abóboras de feriado pode querer esta informação para otimizar as suas compras de embalagens de abóboras para o campo.

Procurando por Correlação

🎥 Clica na imagem acima para um breve vídeo sobre correlação.

Na lição anterior, provavelmente viste que o preço médio para diferentes meses parece assim:

Isso sugere que deve haver alguma correlação, e podemos tentar treinar um modelo de regressão linear para prever a relação entre Mês e Preço, ou entre DiaDoAno e Preço. Aqui está o gráfico de dispersão que mostra a última relação:

Vamos ver se há correlação usando a função corr:

print(new_pumpkins['Month'].corr(new_pumpkins['Price']))
print(new_pumpkins['DayOfYear'].corr(new_pumpkins['Price']))

Parece que a correlação é bastante pequena, -0.15 por Mês e -0.17 por DiaDoAno, mas pode haver outra relação importante. Parece que há diferentes agrupamentos de preços correspondentes a diferentes variedades de abóbora. Para confirmar esta hipótese, vamos traçar cada categoria de abóbora usando uma cor diferente. Passando um parâmetro ax para a função de plotagem scatter, podemos traçar todos os pontos no mesmo gráfico:

ax=None
colors = ['red','blue','green','yellow']
for i,var in enumerate(new_pumpkins['Variety'].unique()):
    df = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']==var]
    ax = df.plot.scatter('DayOfYear','Price',ax=ax,c=colors[i],label=var)

A nossa investigação sugere que a variedade tem mais efeito no preço geral do que a data de venda. Podemos ver isso com um gráfico de barras:

new_pumpkins.groupby('Variety')['Price'].mean().plot(kind='bar')

Vamos focar-nos, por enquanto, apenas numa variedade de abóbora, o 'tipo torta', e ver que efeito a data tem no preço:

pie_pumpkins = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']=='PIE TYPE']
pie_pumpkins.plot.scatter('DayOfYear','Price') 

Se agora calcularmos a correlação entre Preço e DiaDoAno usando a função corr, obteremos algo como -0.27 - o que significa que treinar um modelo preditivo faz sentido.

Antes de treinar um modelo de regressão linear, é importante garantir que os nossos dados estão limpos. A regressão linear não funciona bem com valores ausentes, por isso faz sentido eliminar todas as células vazias:

pie_pumpkins.dropna(inplace=True)
pie_pumpkins.info()

Outra abordagem seria preencher esses valores vazios com valores médios da coluna correspondente.

Regressão Linear Simples

🎥 Clica na imagem acima para um breve vídeo sobre regressão linear e polinomial.

Para treinar o nosso modelo de Regressão Linear, usaremos a biblioteca Scikit-learn.

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split

Começamos separando os valores de entrada (features) e a saída esperada (label) em arrays numpy separados:

X = pie_pumpkins['DayOfYear'].to_numpy().reshape(-1,1)
y = pie_pumpkins['Price']

Nota que tivemos de realizar reshape nos dados de entrada para que o pacote de Regressão Linear os entenda corretamente. A Regressão Linear espera um array 2D como entrada, onde cada linha do array corresponde a um vetor de características de entrada. No nosso caso, como temos apenas uma entrada, precisamos de um array com forma N×1, onde N é o tamanho do conjunto de dados.

Depois, precisamos dividir os dados em conjuntos de treino e teste, para que possamos validar o nosso modelo após o treino:

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

Finalmente, treinar o modelo de Regressão Linear real leva apenas duas linhas de código. Definimos o objeto LinearRegression e ajustamo-lo aos nossos dados usando o método fit:

lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X_train,y_train)

O objeto LinearRegression após o ajuste (fit) contém todos os coeficientes da regressão, que podem ser acessados usando a propriedade .coef_. No nosso caso, há apenas um coeficiente, que deve ser cerca de -0.017. Isso significa que os preços parecem cair um pouco com o tempo, mas não muito, cerca de 2 cêntimos por dia. Também podemos acessar o ponto de interseção da regressão com o eixo Y usando lin_reg.intercept_ - será cerca de 21 no nosso caso, indicando o preço no início do ano.

Para ver quão preciso é o nosso modelo, podemos prever preços num conjunto de teste e depois medir quão próximas as nossas previsões estão dos valores esperados. Isso pode ser feito usando a métrica de erro quadrático médio (MSE), que é a média de todas as diferenças quadradas entre o valor esperado e o valor previsto.

pred = lin_reg.predict(X_test)

mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))
print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')

O nosso erro parece estar em torno de 2 pontos, o que equivale a ~17%. Não é muito bom. Outro indicador da qualidade do modelo é o coeficiente de determinação, que pode ser obtido da seguinte forma:

score = lin_reg.score(X_train,y_train)
print('Model determination: ', score)

Se o valor for 0, significa que o modelo não considera os dados de entrada e age como o pior preditor linear, que é simplesmente o valor médio do resultado. O valor 1 significa que podemos prever perfeitamente todos os resultados esperados. No nosso caso, o coeficiente está em torno de 0.06, o que é bastante baixo.

Também podemos plotar os dados de teste juntamente com a linha de regressão para visualizar melhor como a regressão funciona no nosso caso:

plt.scatter(X_test,y_test)
plt.plot(X_test,pred)

Regressão Polinomial

Outro tipo de Regressão Linear é a Regressão Polinomial. Embora às vezes exista uma relação linear entre variáveis - quanto maior o volume da abóbora, maior o preço - às vezes essas relações não podem ser representadas como um plano ou linha reta.

✅ Aqui estão alguns exemplos de dados que poderiam usar Regressão Polinomial.

Observe novamente a relação entre Data e Preço. Este gráfico de dispersão parece que deveria ser analisado necessariamente por uma linha reta? Os preços não podem flutuar? Neste caso, pode-se tentar a regressão polinomial.

✅ Polinómios são expressões matemáticas que podem consistir em uma ou mais variáveis e coeficientes.

A regressão polinomial cria uma linha curva para ajustar melhor os dados não lineares. No nosso caso, se incluirmos uma variável DayOfYear ao quadrado nos dados de entrada, deveríamos conseguir ajustar os dados com uma curva parabólica, que terá um mínimo em determinado ponto do ano.

O Scikit-learn inclui uma útil API de pipeline para combinar diferentes etapas de processamento de dados. Um pipeline é uma cadeia de estimadores. No nosso caso, criaremos um pipeline que primeiro adiciona características polinomiais ao nosso modelo e depois treina a regressão:

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.pipeline import make_pipeline

pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())

pipeline.fit(X_train,y_train)

Usar PolynomialFeatures(2) significa que incluiremos todos os polinómios de segundo grau dos dados de entrada. No nosso caso, isso significará apenas DayOfYear², mas dado duas variáveis de entrada X e Y, isso adicionará X², XY e Y². Também podemos usar polinómios de grau superior, se quisermos.

Os pipelines podem ser usados da mesma forma que o objeto original LinearRegression, ou seja, podemos usar fit no pipeline e depois usar predict para obter os resultados da previsão. Aqui está o gráfico mostrando os dados de teste e a curva de aproximação:

Usando Regressão Polinomial, conseguimos um MSE ligeiramente menor e um coeficiente de determinação mais alto, mas não significativamente. Precisamos levar em conta outras características!

Pode-se observar que os preços mínimos das abóboras ocorrem por volta do Halloween. Como explicaria isso?

🎃 Parabéns, acabou de criar um modelo que pode ajudar a prever o preço de abóboras para tartes. Provavelmente pode repetir o mesmo procedimento para todos os tipos de abóboras, mas isso seria trabalhoso. Vamos agora aprender como levar em conta a variedade de abóbora no nosso modelo!

Características Categóricas

Num mundo ideal, queremos ser capazes de prever preços para diferentes variedades de abóbora usando o mesmo modelo. No entanto, a coluna Variety é um pouco diferente de colunas como Month, porque contém valores não numéricos. Essas colunas são chamadas de categóricas.

🎥 Clique na imagem acima para um breve vídeo sobre o uso de características categóricas.

Aqui pode ver como o preço médio depende da variedade:

Para levar a variedade em conta, primeiro precisamos convertê-la para forma numérica, ou codificá-la. Existem várias formas de fazer isso:

• A codificação numérica simples criará uma tabela de diferentes variedades e depois substituirá o nome da variedade por um índice nessa tabela. Esta não é a melhor ideia para regressão linear, porque a regressão linear considera o valor numérico real do índice e o adiciona ao resultado, multiplicando por algum coeficiente. No nosso caso, a relação entre o número do índice e o preço é claramente não linear, mesmo que garantamos que os índices sejam ordenados de alguma forma específica.
• A codificação one-hot substituirá a coluna Variety por 4 colunas diferentes, uma para cada variedade. Cada coluna conterá 1 se a linha correspondente for de uma determinada variedade e 0 caso contrário. Isso significa que haverá quatro coeficientes na regressão linear, um para cada variedade de abóbora, responsável pelo "preço inicial" (ou melhor, "preço adicional") para essa variedade específica.

O código abaixo mostra como podemos codificar uma variedade usando one-hot:

pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])

ID	FAIRYTALE	MINIATURE	MIXED HEIRLOOM VARIETIES	PIE TYPE
70	0	0	0	1
71	0	0	0	1
...	...	...	...	...
1738	0	1	0	0
1739	0	1	0	0
1740	0	1	0	0
1741	0	1	0	0
1742	0	1	0	0

Para treinar a regressão linear usando a variedade codificada como one-hot nos dados de entrada, só precisamos inicializar os dados X e y corretamente:

X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])
y = new_pumpkins['Price']

O resto do código é o mesmo que usamos acima para treinar a Regressão Linear. Se experimentar, verá que o erro médio quadrático é aproximadamente o mesmo, mas obtemos um coeficiente de determinação muito mais alto (~77%). Para obter previsões ainda mais precisas, podemos levar em conta mais características categóricas, bem como características numéricas, como Month ou DayOfYear. Para obter um grande conjunto de características, podemos usar join:

X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) \
        .join(new_pumpkins['Month']) \
        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['City'])) \
        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['Package']))
y = new_pumpkins['Price']

Aqui também levamos em conta City e o tipo de Package, o que nos dá um MSE de 2.84 (10%) e um coeficiente de determinação de 0.94!

Juntando tudo

Para criar o melhor modelo, podemos usar dados combinados (categóricos codificados como one-hot + numéricos) do exemplo acima juntamente com a Regressão Polinomial. Aqui está o código completo para sua conveniência:

# set up training data
X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) \
        .join(new_pumpkins['Month']) \
        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['City'])) \
        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['Package']))
y = new_pumpkins['Price']

# make train-test split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# setup and train the pipeline
pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())
pipeline.fit(X_train,y_train)

# predict results for test data
pred = pipeline.predict(X_test)

# calculate MSE and determination
mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))
print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')

score = pipeline.score(X_train,y_train)
print('Model determination: ', score)

Isso deve nos dar o melhor coeficiente de determinação de quase 97% e MSE=2.23 (~8% de erro de previsão).

Modelo	MSE	Determinação
DayOfYear Linear	2.77 (17.2%)	0.07
DayOfYear Polinomial	2.73 (17.0%)	0.08
Variety Linear	5.24 (19.7%)	0.77
Todas as características Linear	2.84 (10.5%)	0.94
Todas as características Polinomial	2.23 (8.25%)	0.97

🏆 Muito bem! Criou quatro modelos de Regressão numa única lição e melhorou a qualidade do modelo para 97%. Na seção final sobre Regressão, aprenderá sobre Regressão Logística para determinar categorias.

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🚀Desafio

Teste várias variáveis diferentes neste notebook para ver como a correlação corresponde à precisão do modelo.

Questionário pós-aula

Revisão & Autoestudo

Nesta lição aprendemos sobre Regressão Linear. Existem outros tipos importantes de Regressão. Leia sobre as técnicas Stepwise, Ridge, Lasso e Elasticnet. Um bom curso para aprender mais é o curso de Aprendizagem Estatística de Stanford.

Tarefa

Crie um Modelo

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