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Análise de Dados com Scikit Learn Python

On 10 de maio de 2023, by Tiago Dias
Análise de dados com SKLearn

Fala galera do mundo dos dados! Quando o assunto é dados temos diversas bibliotecas Python para análise de dados e o Scikit Learn é uma delas. A biblioteca Scikit Learn é uma das principais bibliotecas Python para aprendizado de máquina, dessa forma podemos realizar análise de dados com Scikit Learn Python. Com ela, é possível realizar diversas tarefas de aprendizado de máquina, como classificação, regressão, agrupamento, entre outras. Neste post, apresentaremos as principais funções da biblioteca Scikit Learn Python para aprendizado de máquina, com exemplos de código e uma explicação detalhada.

Classificação com Scikit Learn

A classificação é uma técnica de aprendizado de máquina que permite classificar um conjunto de dados em classes ou categorias. A biblioteca Scikit Learn oferece um pacote completo para trabalhar com classificação. Confere nos códigos Python na sequência, o passo a passo para criar o seu primeiro modelo de aprendizado de máquina de classificação.

Quais funções do sklearn importar para criar um modelo de classificação?

# Importando as bibliotecas
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

Qual conjunto de dados para testar um modelo de classificação?

# Carregando o conjunto de dados iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

Como posso dividir o conjunto de dados para testar o modelo de classificação?

# Dividindo o conjunto de dados em treino e teste
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

Como criar o modelo de classificação com o sklearn?

# Criando um modelo de árvore de decisão
model = DecisionTreeClassifier(random_state=42)

Como treinar o modelo de classificação?

# Treinando o modelo
model.fit(X_train, y_train)

Como realizar as predições utilizando o modelo de classificação?

# Fazendo previsões com o modelo
y_pred = model.predict(X_test)

Como avaliar um modelo de classificação?

# Avaliando a acurácia do modelo
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Acurácia:', accuracy)

Para aprofundar mais, confere o conteúdo Classificação com scikit-learn, com os detalhes e explicações do código Python.

Regressão com Scikit Learn

A regressão é uma técnica de aprendizado de máquina que permite prever valores numéricos a partir de um conjunto de dados. Também podemos trabalhar a regressão com o Scikit Learn. A seguir, como montar um modelo de aprendizado de máquina de regressão passo a passo em Python.

Quais funções do sklearn importar para criar um modelo de regressão?

# Importando as bibliotecas
from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

Qual conjunto de dados para testar um modelo de regressão?

# Carregando o conjunto de dados iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

Como posso dividir o conjunto de dados para testar o modelo de regressão?

# Dividindo o conjunto de dados em treino e teste
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

Como criar o modelo de regressão com o sklearn?

# Criando um modelo de árvore de decisão
model = DecisionTreeClassifier(random_state=42)

Como treinar o modelo de regressão?

# Treinando o modelo
model.fit(X_train, y_train)

Como realizar as predições utilizando o modelo de regressão?

# Fazendo previsões com o modelo
y_pred = model.predict(X_test)

Como avaliar um modelo de regressão?

# Avaliando a acurácia do modelo
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Acurácia:', accuracy)

Se quiser conhecer a teoria e um pouco mais de detalhe do código Python, não deixe de ler Regressão com scikit-learn.

Agrupamento com Scikit Learn

Agrupamento é uma técnica de aprendizado não supervisionado que permite agrupar dados similares. A Scikit Learn oferece diversas funções para realizar clustering, como KMeans, AgglomerativeClustering e DBSCAN.

O algoritmo KMeans é um dos mais populares para clustering. Ele permite definir o número de clusters desejado e utiliza a distância entre os pontos para agrupá-los. Abaixo, temos um passo a passo simples de como utilizar o KMeans com o Scikit Learn.

Quais funções do sklearn importar para criar um modelo de clusterização?

# Importando as bibliotecas
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

Como gerar dados aleatórios para testar um modelo de clusterização?

# Gerando dados aleatórios
X = np.random.rand(100, 2)

Como criar o modelo de clusterização KMeans com o sklearn?

# Criando um modelo KMeans com 2 clusters
kmeans = KMeans(n_clusters=2, n_init=10)

Como treinar o modelo de clusterização?

# Treinando o modelo com os dados
kmeans.fit(X)

Como obter os clusters gerados pelo modelo de clusterização?

# Obtém os labels dos clusters para cada ponto
labels = kmeans.labels_

Como imprimir os clusters gerados pelo modelo de clusterização?

# Imprimindo os labels
print(labels)

Para detalhar ainda mais o assunto, não deixe de conferir o Agrupamento com scikit-learn com detalhes da teoria e do código Python.

Redução de dimensionalidade com Scikit Learn

Redução de dimensionalidade é uma técnica utilizada para reduzir a quantidade de variáveis em um conjunto de dados. A Scikit Learn oferece diversas funções para realizar redução de dimensionalidade, como PCA, t-SNE e LLE.

O algoritmo PCA é um dos mais utilizados para redução de dimensionalidade. Ele permite identificar os principais componentes do conjunto de dados e projetar os pontos em um espaço de menor dimensão. Confere esse passo a passo simples de como utilizar o PCA com o Scikit Learn.

Quais funções do sklearn importar para criar um modelo de redução da dimensionalidade?

# Importando as bibliotecas
from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np

Como gerar dados aleatórios para um modelo de redução da dimensionalidade?

# Gerando dados aleatórios
X = np.random.rand(100, 4)

Como criar um modelo de redução da dimensionalidade com o sklearn?

# Criando um modelo PCA com 2 componentes
pca = PCA(n_components=2)

Como treinar o modelo de redução da dimensionalidade?

# Treinando o modelo com os dados
pca.fit(X)

Como projetar os pontos com o modelo de redução da dimensionalidade?

# Projeta os pontos no espaço de 2 dimensões
X_pca = pca.transform(X)

Como verificar o resultado do modelo de redução da dimensionalidade?

# Imprimindo os pontos projetados
print(X_pca)

Esse aqui, foi ficar te devendo um detalhamento ainda maior. Mas já anotei aqui para os próximos conteúdos.

Scikit Learn ao Cubo

A biblioteca Scikit Learn é uma ferramenta poderosa para aprendizado de máquina e vai enriquecer ainda mais a sua análise de dados. E é bem didática para quem está iniciando a jornada no mundo dos dados. Neste post, apresentamos algumas funções da biblioteca Scikit Learn com exemplos de código e uma explicação detalhada. Com essas funções, é possível criar várias soluções de machine learning.

E então, está é uma das diversas bibliotecas Python para análise de dados. Na sequência, o Dados ao Cubo trará algumas outras bibliotecas para você que está começando no mundo de análise de dados com Python. Então, fica ligado aqui nas novidades com a nossa Newsletter. Um abraço e até a próxima!!!

Conteúdos ao Cubo

Se você curtiu o conteúdo, aqui no Dados ao Cubo tem muito mais. Então, deixo algumas sugestões de conteúdos que você pode encontrar. Sempre falando sobre o mundo dos dados!

Finalizo com um convite para você ser Parceiro de Publicação Dados ao Cubo e escrever o próximo artigo, compartilhando conhecimento para toda a comunidade de dados.

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