Avaliação de um classificador para previsão de diabetes

Neste capítulo, você vai trabalhar com o conjunto de dados diabetes_df apresentado anteriormente.

O objetivo é prever se cada indivíduo tem ou não probabilidade de apresentar diabetes com base nas variáveis independentes índice de massa corporal (BMI, Body Mass Index) e idade (em anos). Portanto, trata-se de um problema de classificação binária. Uma variável dependente com valor igual a 0 indica que o indivíduo não tem diabetes, enquanto o valor 1 indica que o indivíduo tem diabetes.

diabetes_df foi pré-carregado para você como um DataFrame do pandas e dividido em X_train, X_test, y_train e y_test. Além disso, um KNeighborsClassifier() foi instanciado e atribuído a knn.

Você deve ajustar o modelo, fazer previsões com base no conjunto de testes e, em seguida, gerar uma matriz de confusão e um relatório de classificação.

Este exercício faz parte do curso

Aprendizado Supervisionado com o scikit-learn

Instruções de exercício

Importe confusion_matrix e classification_report.
Ajuste o modelo aos dados de treinamento.
Preveja os rótulos do conjunto de teste, armazenando os resultados como y_pred.
Calcule e imprima a matriz de confusão e o relatório de classificação para os rótulos de teste em comparação com os rótulos previstos.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# Import confusion matrix
____

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=6)

# Fit the model to the training data
____

# Predict the labels of the test data: y_pred
y_pred = ____

# Generate the confusion matrix and classification report
print(____(____, ____))
print(____(____, ____))

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IntermediárioNível de habilidade

4.8+

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Neste capítulo, será feita uma introdução aos problemas de classificação e você aprenderá a resolvê-los usando técnicas de aprendizado supervisionado. Você vai aprender a dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste, ajustar um modelo, fazer previsões e avaliar a precisão. Você descobrirá a relação entre complexidade e desempenho do modelo, aplicando o que aprendeu a um conjunto de dados de cancelamento de assinaturas, no qual classificará a situação dos cancelamentos de clientes de uma empresa de telecomunicações.

Exercise 1: Aprendizado de máquina com o scikit-learn Exercise 2: Classificação binária Exercise 3: Fluxo de trabalho de aprendizado supervisionado Exercise 4: O desafio da classificação Exercise 5: k vizinhos mais próximos: ajuste Exercise 6: k vizinhos mais próximos: previsão Exercise 7: Avaliação do desempenho do modelo Exercise 8: Divisão em treinamento/teste + cálculo da precisão Exercise 9: Sobreajuste e subajuste Exercise 10: Visualização da complexidade do modelo

Este capítulo introduz o conceito de regressão, e você vai criar modelos para prever valores de vendas usando um conjunto de dados sobre gastos com publicidade. Você aprenderá como funcionam a regressão linear e métricas de desempenho comuns, como R-quadrado e raiz do erro quadrático médio. Você vai fazer a validação cruzada com k grupos (k folds) e aplicar a regularização a modelos de regressão para reduzir o risco de sobreajuste.

Exercise 1: Introdução à regressão Exercise 2: Criação de variáveis independentes Exercise 3: Criação de um modelo de regressão linear Exercise 4: Visualização de um modelo de regressão linear Exercise 5: Noções básicas de regressão linear Exercise 6: Ajuste e previsão para regressão Exercise 7: Desempenho da regressão Exercise 8: Validação cruzada Exercise 9: Validação cruzada com R-quadrado Exercise 10: Análise de métricas de validação cruzada Exercise 11: Regressão regularizada Exercise 12: Regressão regularizada: ridge Exercise 13: Regressão Lasso para análise da importância de variáveis independentes

Depois de treinar os modelos, agora você aprenderá a avaliá-los. Neste capítulo, são apresentadas várias métricas e uma técnica de visualização para analisar o desempenho do modelo de classificação usando o scikit-learn. Você também aprenderá a otimizar modelos de classificação e regressão por meio do ajuste de hiperparâmetros.

Exercise 1: Qual é o desempenho de seu modelo?Exercise 2: Decisão sobre uma métrica primária Exercise 3: Avaliação de um classificador para previsão de diabetes

Exercício atual

Exercise 4: Regressão logística e curva de COR Exercise 5: Criação de um modelo de regressão logística Exercise 6: A curva de COR Exercise 7: Área sob a curva de COR (ROC AUC)Exercise 8: Ajuste de hiperparâmetros Exercise 9: Ajuste de hiperparâmetros com GridSearchCV Exercise 10: Ajuste de hiperparâmetros com RandomizedSearchCV

Saiba como imputar valores faltantes, converter dados categóricos em valores numéricos, fazer o escalonamento de dados, avaliar vários modelos de aprendizado supervisionado de maneira simultânea e criar pipelines para otimizar o fluxo de trabalho!

Exercise 1: Pré-processamento de dados Exercise 2: Criação de variáveis binárias (dummies)Exercise 3: Regressão com variáveis independentes categóricas Exercise 4: Tratamento de dados faltantes Exercise 5: Eliminação de dados faltantes Exercise 6: Pipeline para previsão do gênero de músicas: I Exercise 7: Pipeline para previsão do gênero de músicas: II Exercise 8: Centralização e escalonamento Exercise 9: Centralização e escalonamento para regressão Exercise 10: Centralização e escalonamento para classificação Exercise 11: Avaliação de vários modelos Exercise 12: Visualização do desempenho do modelo de regressão Exercise 13: Previsão com base no conjunto de teste Exercise 14: Visualização do desempenho do modelo de classificação Exercise 15: Pipeline para previsão da popularidade de músicas Exercise 16: Parabéns!