Construindo um Pipeline de Machine Learning com Scikit-Learn

Descubra como automatizar o fluxo de trabalho em projetos de ciência de dados utilizando a biblioteca Scikit-Learn do Python para construir um pipeline de machine learning. Aprenda a padronizar a preparação de dados, avaliar modelos e evitar vazamento de dados entre treino e teste.

Construindo um Pipeline de Machine Learning com Scikit-Learn

Nesta seção, vamos abordar a construção de um pipeline de machine learning utilizando a biblioteca Scikit-Learn do Python. Um pipeline é uma ferramenta essencial na automação de fluxos de trabalho em projetos de ciência de dados, abrangendo desde a preparação dos dados até a avaliação do modelo. A utilização da biblioteca Scikit-Learn proporciona diversos benefícios, como maior organização e modularização do código, padronização e consistência na preparação de dados e modelagem, facilidade na aplicação do pipeline em novos dados, busca automática por hiperparâmetros e prevenção de vazamento de dados entre treino e teste.

• Automatização do fluxo de trabalho em projetos de ciência de dados
• Benefícios da utilização da biblioteca Scikit-Learn
• Organização e modularização do código
• Padronização e consistência na preparação de dados e modelagem
• Facilidade na aplicação do pipeline em novos dados
• Busca automática por hiperparâmetros
• Prevenção de vazamento de dados entre treino e teste

Entendendo o Dataset

O conjunto de dados utilizado neste artigo é bastante popular em projetos didáticos de machine learning, e contém informações sobre diversos aspectos de 506 imóveis da cidade de Boston. As variáveis presentes no dataset incluem a taxa de criminalidade per capita, proporção de terrenos residenciais, proporção de hectares não varejistas, indicador para localização próxima ao rio, concentração de óxidos nítricos, número médio de quartos por casa, proporção de unidades ocupadas pelo proprietário, distâncias ponderadas até cinco centros de emprego em Boston, índice de acessibilidade a rodovias radiais, taxa de imposto sobre a propriedade, razão aluno-professor por cidade, proporção de pessoas negras por cidade, porcentagem de status baixo da população e valor mediano das casas ocupadas pelo proprietário.

• Descrição do conjunto de dados utilizado
• Informações sobre as variáveis presentes no dataset
• Contextualização do dataset em projetos didáticos de machine learning

Importando Bibliotecas e Dados

O primeiro passo é importar as bibliotecas necessárias para a construção do pipeline de machine learning com Scikit-Learn. Em seguida, é essencial importar o conjunto de dados que será utilizado no tutorial. A correta importação das bibliotecas e dados é fundamental para garantir que o pipeline seja construído de forma adequada e eficiente.

• Importância da correta importação das bibliotecas e dados
• Passos necessários para importar as bibliotecas e dados

Bibliotecas e Classes Necessárias

Para iniciar a construção do modelo de regressão linear, é essencial contar com as bibliotecas e classes adequadas. As principais ferramentas que utilizaremos são:

• Pandas: uma biblioteca essencial para a manipulação de dados em Python.
• LinearRegression: um modelo de regressão linear fornecido pelo pacote scikit-learn.
• Métricas: utilizadas para avaliar a performance do modelo, como o erro médio quadrático e o coeficiente de determinação (R²).
• train_test_split: uma função que divide os dados em conjuntos de treinamento e teste.
• Pipeline: uma ferramenta para a construção de pipelines de processamento de dados e modelagem.
• Normalizer: um transformador para normalização dos dados, útil em muitos modelos de machine learning.

Carregando o Dataset

Após garantir que temos as bibliotecas necessárias, o próximo passo é carregar o conjunto de dados. No nosso caso, utilizaremos o dataset Boston Housing, que está disponível na biblioteca scikit-learn.

• Utilizamos a função load_boston() para carregar o conjunto de dados.
• Os dados são organizados em um DataFrame utilizando a biblioteca Pandas.
• As features são armazenadas no DataFrame X, enquanto o preço mediano das casas é armazenado no DataFrame Y.

Explorando os Dados

Antes de prosseguir com a construção do modelo, é importante entender a estrutura e conteúdo dos dados que estamos lidando. Para isso, realizamos uma rápida exploração dos dados.

• Exibimos as primeiras linhas do DataFrame X para visualizar as features iniciais.
• Exibimos as primeiras linhas do DataFrame Y para verificar a estrutura dos dados de saída.

Dividindo os Dados em Treino e Teste

Um passo crucial na construção de um modelo de machine learning é dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste. Isso nos permite avaliar a capacidade do modelo de generalizar para novos dados.

• Utilizamos a função train_test_split() para dividir os dados, reservando 20% para teste e 80% para treinamento.
• O parâmetro random_state é utilizado para garantir que a divisão dos dados seja reproduzível.

Construindo o Pipeline

Com os dados devidamente preparados, é hora de construir o pipeline que irá encadear as etapas de pré-processamento e modelagem. O pipeline é uma ferramenta poderosa que simplifica o fluxo de trabalho em machine learning.

• Criamos um objeto do tipo Pipeline, que consiste em uma sequência de etapas.
• A primeira etapa aplica a normalização dos dados utilizando o Normalizer().
• A segunda etapa aplica o modelo de regressão linear utilizando o LinearRegression().

Treinando o Modelo

Com o pipeline definido, estamos prontos para treinar o modelo de regressão linear. O treinamento é uma etapa fundamental, onde o modelo aprende os padrões nos dados de treinamento para fazer previsões sobre novos dados.

• Chamamos o método fit() do pipeline para treinar o modelo com os dados de treinamento X_train e Y_train.
• Após o treinamento, o modelo estará pronto para fazer previsões sobre os dados de teste.

Treinamento e Avaliação do Modelo

Ao treinar um modelo de machine learning, é fundamental utilizar apenas os dados de treino, a fim de evitar vazamento de informações para os dados de teste. Utilizando o método .fit(), o modelo é treinado nos dados de treino, garantindo a integridade dos dados de teste. Posteriormente, as previsões são feitas nos dados de validação com o método .predict(). A performance do modelo é avaliada utilizando as métricas MSE (Mean Squared Error) e R2, que medem o erro quadrático médio e a capacidade do modelo de representar a variabilidade dos dados, respectivamente. No exemplo apresentado, observou-se um pequeno overfitting, evidenciado pelo aumento do erro no conjunto de teste em comparação ao conjunto de treino.

• Ao treinar um modelo de machine learning, é essencial utilizar apenas os dados de treino para evitar vazamento de informações para os dados de teste.
• O método .fit() é utilizado para treinar o modelo nos dados de treino, garantindo a integridade dos dados de teste.
• A avaliação da performance do modelo é feita utilizando as métricas MSE (Mean Squared Error) e R2, que medem o erro quadrático médio e a capacidade do modelo de representar a variabilidade dos dados, respectivamente.
• O overfitting pode ser identificado quando o erro no conjunto de teste é maior do que no conjunto de treino, como observado no exemplo apresentado.

Inspeção do Pipeline

Uma vantagem do uso de pipeline em projetos de machine learning é a facilidade de inspecionar todas as etapas e parâmetros utilizados. Com o método .get_params(), é possível obter um dicionário Python contendo as etapas do pipeline e todos os parâmetros de cada uma. Isso proporciona uma visão clara e organizada do processo de preparação de dados e modelagem, facilitando a compreensão e o ajuste do pipeline conforme necessário.

• O uso de pipeline em projetos de machine learning oferece a vantagem de facilitar a inspeção de todas as etapas e parâmetros utilizados.
• O método .get_params() permite obter um dicionário Python contendo as etapas do pipeline e todos os parâmetros de cada uma.
• A inspeção do pipeline proporciona uma visão clara e organizada do processo de preparação de dados e modelagem, facilitando a compreensão e o ajuste do pipeline conforme necessário.

Conclusão

Ao construir pipelines para projetos de machine learning, é possível obter código mais organizado e modularizado, padronização na preparação de dados e modelagem, fácil aplicação do modelo treinado em novos dados, inspeção simplificada de parâmetros e etapas, e evitar vazamento entre dados de treino e teste. Estenda o pipeline com novas etapas de pré-processamento dos dados, seleção de features, outros modelos de regressão e técnicas como validação cruzada para aumentar ainda mais a organização e desempenho geral do projeto!