Machine Learning com Python e Scikit-learn

Apresentação Introdução Classificação Regressão Dúvidas
Machine Learning
Com Python e scikit-learn
Christian S. Perone
christian.perone@gmail.com
5 de junho de 2014

Parte I
Apresentação

Apresentação
▸ Christian S. Perone
▸ Trabalha como desenvolvedor
▸ Colaborador e mantenedor open-source
▸ Blog
▸ http://pyevolve.sourceforge.net/wordpress
▸ Projetos
▸ https://github.com/perone
▸ Twitter @tarantulae

Roteiro
Apresentação
Apresentação
Introdução
O que é Machine Learning ?
O problema
Supervisionado vs Não-supervisionado
Aprendizado Supervisionado
Classificação
Introdução
OCR
Support Vector Machines
Classificação no scikit-learn
Regressão
Introdução
Imóveis de Porto Alegre
Regressão Linear
Dúvidas
Dúvidas

Parte II
Introdução

Machine Learning (ou Aprendizado de Máquina) é uma sub-área da
Inteligência Artificial que estuda sistemas que podem aprender com
dados. Alguns exemplos:

▸ Classificador de Emails

▸ Reconhecedor de caracteres (OCR)

▸ Sistemas de Recomendação

▸ Retenção de clientes

▸ Retenção de clientes
▸ Análise de Sentimento

O problema
O problema de aprendizado geralmente considera um conjunto de n
amostras e tenta prever dados de uma amostra desconhecida. As
propriedades de uma amostra são geralmente chamadas de features. São
categorizados em:
▸ Aprendizado Supervisionado (Supervised Learning)
▸ Aprendizado Não-supervisionado (Unsupervised Learning)
Nota
Existem também outras categorias (inclusive híbridas) que não serão
abordadas.

No Aprendizado Supervisionado, os algoritmos são treinados com
dados rotulados. Exemplo: Reconhecimento de Caracteres (OCR), onde
o treino é realizado com várias amostras de caracteres onde cada
imagem contém também um rótulo de qual caractere aquela imagem
representa.

No Aprendizado Supervisionado, os algoritmos são treinados com
dados rotulados. Exemplo: Reconhecimento de Caracteres (OCR), onde
o treino é realizado com várias amostras de caracteres onde cada
imagem contém também um rótulo de qual caractere aquela imagem
representa.
No Aprendizado Não-supervisionado, os algoritmos operam em
dados não rotulados. Um exemplo de algoritmo não-supervisionado é o
clustering, em que amostras são agrupadas conforme o nível de
similaridade (ex: agrupar imagens semelhantes em um banco de
imagens).

No Aprendizado Supervisionado, temos dois tipos de problemas:

Classificação As amostras pertencem a duas ou mais classes (ex:
spam/não-spam) e o objetivo é aprender através de dados
já rotulados qual a classe de um dado novo não rotulado.
A classificação pode também ser vista como um
aprendizado de valores discretos.

Classificação As amostras pertencem a duas ou mais classes (ex:
spam/não-spam) e o objetivo é aprender através de dados
já rotulados qual a classe de um dado novo não rotulado.
A classificação pode também ser vista como um
aprendizado de valores discretos.
Regressão Se a saída esperada do algoritmo é uma ou mais
variáveis contínuas, o problema é chamado de regressão.
Um exemplo de regressão é prever o preço de um imóvel
levando em consideração suas features (características)
como o tamanho, número de quartos, número de
garagens, etc.

Figura: Diagrama de aprendizado supervisionado (por Olivier Grisel)

Scikit-Learn
Scikit-learn (sklearn) é um framework open-source de Machine
Learning escrito em Python utilizando as plataformas Numpy/Scipy e
Matplotlib.

Scikit-Learn
Matplotlib.
▸ Ótima documentação

Scikit-Learn
Matplotlib.
▸ Inúmeros exemplos

Scikit-Learn
Matplotlib.
▸ Licença permissiva (BSD)

Scikit-Learn
Matplotlib.
▸ Utilizado por grandes empresas

Scikit-Learn
Matplotlib.
▸ Utilizado por grandes empresas
▸ Grande comunidade e muitos workshops

Parte III
Classificação

Classificação - Hiperplano

Classificação - Reconhecimento de Caracteres
Para demonstrar um problema de classificação, vamos utilizar um
conjunto de dados de dígitos escritos à mão para treinar um modelo
que irá posteriormente reconhecer imagens de caracteres escritos a mão.
O conjunto de dados que vamos utilizar contém:
▸ 1.797 imagens rotuladas de caracteres escritos a mão
▸ Aproximadamente 180 caracteres por classe
▸ Cada imagem tem o tamanho 8x8 (64 pixels)
▸ Cada pixel tem a intensidade de 0 à 16 (tons de cinza)

O pacote scikit-learn (sklearn) já vem com o dataset de dígitos:
>>> from sklearn import datasets
>>> digitos = datasets.load_digits()
>>> digitos.data.shape
(1797L, 64L)
>>> digitos.target.shape
(1797L,)
Nota
Como pode-se notar pelo formato dos dados do atributo data, o dataset
contém 1.797 amostras de caracteres contendo 64 pixels em cada uma das
amostras. Além dos dados temos os rótulos dos dados no atributo target.

>> digitos.data[0]
array([ 0., 0., 5., 13., 9., 1., 0., 0., 0.,
15., 10., 15., 5., 0., 0., 3., 15., 2.,
8., 0., 0., 4., 12., 0., 0., 8., 8.,
5., 8., 0., 0., 9., 8., 0., 0., 4.,
1., 12., 7., 0., 0., 2., 14., 5., 10.,
0., 0., 0., 6., 13., 10., 0., 0., 0.])
>>> digitos.target[0]
0

Classificação - Support Vector Machines
Para classificar as imagens de caracteres vamos utilizar um método
muito conhecido em Machine Learning, este método é chamado de
Support Vector Machine. SVM é uma técnica de classificação (ou
regressão) que procura encontrar um modelo onde a separação entre as
classes tenha a maior margem possível.

Classificação - Support Vector Machines
Figura: Support Vector Machines (wikipedia)

Classificação - scikit-learn
Figura: API para Aprendizado Supervisionado do sklearn (por Olivier Grisel)

Classificação - scikit-learn + SVM
from sklearn import svm, datasets
digitos = datasets.load_digits()
modelo = svm.SVC(gamma=0.001)
num_amostras = len(digitos.data)

modelo.fit(digitos.data[:num_amostras / 2],
digitos.target[:num_amostras / 2])

modelo.fit(digitos.data[:num_amostras / 2],
digitos.target[:num_amostras / 2])
classe_esperada = digitos.target[num_amostras / 2:]
classe_descoberta =
modelo.predict(digitos.data[num_amostras / 2:])

>>> classe_esperada[25:35]
array([8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 9, 6, 7])
>>> classe_descoberta[25:35]
array([8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

Classificação - Matriz de Confusão
Uma das maneiras avaliar o quão bem um modelo se comporta, é
utilizando uma Matriz de Confusão:
>>> from sklearn import metrics
>>> metrics.confusion_matrix(classe_esperada,
... classe_descoberta)
[[87 0 0 0 1 0 0 0 0 0]
[ 0 88 1 0 0 0 0 0 1 1]
[ 0 0 85 1 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 79 0 3 0 4 5 0]
[ 0 0 0 0 88 0 0 0 0 4]
[ 0 0 0 0 0 88 1 0 0 2]
[ 0 1 0 0 0 0 90 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 1 0 88 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 88 0]
[ 0 0 0 1 0 1 0 0 0 90]]

Classificação - Matriz de Confusão

Parte IV
Regressão

Regressão
Para ilustrar como uma regressão funciona, utilizaremos o método de
Regressão Linear em um conjunto de dados reais. O método de
Regressão Linear é um dos métodos mais simples para se realizar uma
regressão. Ele funciona traçando uma reta sobre os dados de forma que
esta reta tenha a soma de residuais com o menor valor possível.

Regressão
Para ilustrar como uma regressão funciona, utilizaremos o método de
Regressão Linear em um conjunto de dados reais. O método de
Regressão Linear é um dos métodos mais simples para se realizar uma
regressão. Ele funciona traçando uma reta sobre os dados de forma que
esta reta tenha a soma de residuais com o menor valor possível.
Figura: Regressao Linear

Regressão Linear - Dados de Imóveis
Para ilustrar como a Regressão Linear funciona, utilizaremos o método
em um conjunto de dados reais de imóveis da cidade de Porto Alegre /
RS. Este conjunto de dados foi extraído 1
em Março de 2014 do site de
uma imobiliária e contém dados de aproximadamente 6.800 imóveis a
venda.
Figura: Alguns imóveis do bairro Bela Vista.
1
Utilizando BeautifulSoup

Figura: Scatter plot de imóveis do bairro Bela Vista.

Figura: Scatter plot de imóveis do bairro Centro.

Figura: Scatter plot de imóveis do Centro (vermelho) e Bela Vista (azul).

Regressão Linear
Para realizar a Regressao Linear, usaremos apenas 1 feature (para
facilitar a visualização da regressão).

Regressão Linear
Para realizar a Regressao Linear, usaremos apenas 1 feature (para
facilitar a visualização da regressão).
Como entrada utilizaremos o dado da área do imóvel (em mts
quadrados) e como saída esperada (valor que queremos prever baseado
na área) utilizaremos o valor do imóvel em reais.

Regressão Linear - Overfitting
Se em tudo o mais forem
idênticas as várias explicações
de um fenômeno, a mais
simples é a melhor.
—Guilherme de Ockham
(1288-1347)

Regressão Linear - Overfitting

Regressão Linear
>>> from sklearn import linear_model
>>> from sklearn.cross_validation import train_test_split
>>> model = linear_model.LinearRegression()

Regressão Linear
>>> area, preco = imobiliaria.load_data("Bela Vista")
>>> area_train, area_test, preco_train, preco_test =
train_test_split(area, preco, test_size=0.20)
>>> model.fit(area_train, preco_train)

Regressão Linear
>>> model.predict(56)
247882.22260541

Regressão Linear
>>> model.predict(56)
247882.22260541
>>> model.score(area_test, preco_test)
0.77655417131351878

Regressão Linear
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(area, preco, alpha=0.5)
plt.plot(area, model.predict(area), color="red")

Regressão Linear
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(area, preco, alpha=0.5)
plt.plot(area, model.predict(area), color="red")
Figura: Regressão Linear e dados de treino.

Regressão Linear - Múltiplas features
No modelo anterior, utilizamos apenas uma feature (área do imóvel)
para criar um modelo, mas ainda temos um dado com um ótimo valor
preditivo.
Podemos incorporar este novo dado em uma nova feature do nosso
modelo para reduzir o erro do nosso modelo.

features, preco = imobiliaria.load_data("Bela Vista")
features_train, features_test, preco_train, preco_test =
train_test_split(features, preco, test_size=0.20)

model.fit(features_train, preco_train)

model.score(features_test, preco_test)
0.81960426250252283

model.score(features_test, preco_test)
0.81960426250252283
Melhora no score de 0.77 para 0.81.

Utilizando o modelo de regressão que treinamos, podemos fazer
perguntas como por exemplo, qual seria a estimativa de preço para um
imóvel de 56 m2
com apenas 1 dormitório localizado no bairro Bela
Vista ?

Utilizando o modelo de regressão que treinamos, podemos fazer
perguntas como por exemplo, qual seria a estimativa de preço para um
imóvel de 56 m2
com apenas 1 dormitório localizado no bairro Bela
Vista ?
linear_model.predict([56, 1])
array([ 216157.98252844])
Ou seja: um imóvel de 1 dormitório com 56 m2
no bairro Bela Vista
em Porto Alegre custaria aproximadamente R$216.157,00.

Parte V
Dúvidas

Dúvidas ?
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