Aprendendo Scikit-Learn (e um pouco mais de Python)
Então galera, nessa jornada para me tornar um Data Scientist eu decidi aprender um pouco mais sobre uma biblioteca de aprendizagem de máquina chamada “Scikit-Learn”, feita para Python, e para quem não conhece esta biblioteca, segue o site principal deles descrevendo as suas principais vantagens: http://scikit-learn.org/stable/ .
Basicamente, é necessário utilizar e conhecer os pacotes Pandas e Matplotlib, assim você irá conseguir botar gráficos utilizando o segundo e manipular um conjunto de dados relativamente grande, primeiro.
Aprendendo Regressão Linear
Primeiro, em uma regressão, o objetivo sempre será prever o resultado de uma variável contínua. Então o foco sempre será esse, vamos pensar no seguinte…vamos pegar um dataset pouco interessante onde eu possua a relação entre “km percorridos”/ “Calorias perdidas”.
E os nossos dados(conjunto) de treinamento(teste) são os apresentados abaixo:
km_percorridos = [[8],[10],[12],[16],[20]]
calorias_queimadas = [[90],[112],[148],[189],[212]]
E o código para fazer este gráfico? Simples assim:
plt.figure()
plt.title(“Quantidade de km percorridos por calorias queimadas”) #título do gráfico
plt.xlabel(“Km percorridos”) #Legenda na horizontal
plt.ylabel(“Calorias Queimadas”) #Legenda do eixo Y
plt.plot(km_percorridos, calorias_queimadas, “k.”) #Os dados nos dois eixos
plt.axis([6, 25, 80, 220]) #A primeira tupla corresponde aos dados no eixo X e a segunda aos dados no eixo Y
plt.grid(True) #Grid = grades, zonas do gráfico
plt.show()
Como é possível perceber temos esta relação bem visível entre os km percorridos e as calorias totais perdidas. Mas agora sim, Scikit-Learn!
E vamos agora definir uma função que irá regrar todos os exemplos e valores entre km percorridos e calorias gastas, iremos utilizar os mesmos dados de treinamento só que agora iremos treinar o nosso estimador.
Primeiro, importamos a classe/package da regressão linear:
from sklearn.linear_model import LinearRegression
Para criar um modelo a partir do estimador acima precisamos de algumas utilizar o método fit() que basicamente calcula os parâmetros de aprendizagem de cada modelo:
modelo.fit(km_percorridos, calorias_queimadas)
E para testar o algoritmo, algo bem simples:
print(“A quantidade de km percorridos que você pode esperar gastar caso percorra 30km será: “+str(modelo.predict([30])[0])
+”Calorias”)
viu como é fácil? Basicamente, todo estimador terá as funções fit() e predict(), sendo que alguns tomam um parâmetro enquanto outros irão somente um (no nosso caso), dado que a função que estima uma Linear Regression é a:
y=α+βx
Então galera, fica aqui um post rápido sobre como começar com o Scikit Learn.
E quem tiver curiosidade sobre Python:
