Como Construir um Modelo de Machine Learning para Prever Custos

Descubra como desenvolver um modelo de machine learning para prever os custos de seguros de saúde, utilizando técnicas avançadas de análise de dados e treinamento de modelos. Neste artigo, exploraremos passo a passo o processo de criação de um pipeline de machine learning, desde a importação de bibliotecas até a escolha do melhor modelo com base em métricas de desempenho. Aprenda como realizar análise exploratória de dados, pré-processamento, treinamento de modelos e avaliação, com o objetivo de desenvolver um modelo pronto para produção e consumo por aplicações externas.

Modelo de Machine Learning para Prever Custos de Seguros de Saúde

Neste artigo, vamos explorar o processo de criação de um modelo de machine learning para prever os custos de seguros de saúde. O objetivo é fornecer um material detalhado sobre o assunto, abordando desde a importação das bibliotecas até a análise exploratória de dados e a construção do modelo de machine learning.

• Criação de um modelo de machine learning para prever custos de seguros de saúde
• Fornecimento de material detalhado sobre o assunto
• Abordagem desde a importação das bibliotecas até a construção do modelo de machine learning

Importação das Bibliotecas

O código começa importando todas as bibliotecas que serão utilizadas durante o processo, incluindo Pandas, NumPy, Yellowbrick e Scikit-Learn. Essas bibliotecas desempenham papéis essenciais na manipulação e análise de dados, visualização exploratória e modelagem de machine learning.

• Pandas e NumPy para manipulação e análise dos dados
• Yellowbrick para visualização e análise exploratória de dados
• Scikit-Learn para pré-processamento, modelos de machine learning e métricas

Leitura dos Dados

O conjunto de dados utilizado contém informações de custos de seguros de saúde. A primeira etapa é ler o arquivo CSV contendo os dados e analisar algumas estatísticas descritivas básicas dos dados, como idade, BMI, número de filhos e custos. Além disso, o conjunto de dados inclui informações sobre gênero, hábito de fumar e região de origem.

• Análise de estatísticas descritivas básicas dos dados
• Inclusão de informações sobre gênero, hábito de fumar e região de origem

Análise Exploratória de Dados

Antes de partir para a preparação dos dados e modelagem, é interessante explorar visualmente os dados. Isso pode nos ajudar a entender melhor a relação entre variáveis e identificar insights. Por exemplo, é possível plotar um gráfico de dispersão entre idade e custos para visualizar a relação entre essas variáveis.

• Exploração visual dos dados para entender a relação entre variáveis
• Identificação de insights por meio da visualização dos dados
• Utilização de gráficos de dispersão para visualizar relações entre variáveis

Análise de Custos e Idade

A análise revela que conforme a idade aumenta, os custos também tendem a ser maiores. Porém, para não fumantes, esse aumento é bem menor, enquanto os fumantes têm custos consistentemente mais altos. Portanto, ser fumante está relacionado a custos mais elevados.

• Conforme a idade aumenta, os custos tendem a ser maiores
• Aumento de custos é menor para não fumantes
• Fumantes têm custos consistentemente mais altos

BMI vs Custos

Ao analisar o índice de massa corporal (BMI) em relação aos custos, observa-se que para fumantes, os custos aumentam rapidamente conforme o BMI aumenta. Por outro lado, para não fumantes, os custos aumentam muito pouco.

• Custos aumentam rapidamente para fumantes conforme o BMI aumenta
• Custos aumentam pouco para não fumantes em relação ao BMI

Análise de Variáveis Categóricas

Ao utilizar boxplots para analisar variáveis categóricas, foi possível identificar insights importantes. Sexo não apresenta grande impacto nos custos, enquanto a presença de mais filhos está relacionada a custos um pouco maiores. Além disso, fumantes têm custos consistentemente mais altos, e as quatro regiões apresentam distribuições similares de custos.

• Sexo não tem grande impacto nos custos
• Presença de mais filhos está relacionada a custos um pouco maiores
• Fumantes têm custos consistentemente mais altos
• Distribuições de custos são similares nas quatro regiões

Matriz de Correlação

A matriz de correlação revela que as features mais correlacionadas com os custos são a idade e o BMI. Enquanto as outras features apresentam correlação fraca, é importante ressaltar que existem interações significativas, como o status de fumante, que podem ser exploradas.

• Idade e BMI são as features mais correlacionadas com os custos
• Existem interações significativas, como o status de fumante, que podem ser exploradas

Pré-processamento dos Dados

Antes de iniciar o treinamento dos modelos, é essencial realizar o pré-processamento dos dados. As etapas aplicadas incluem a separação das features e do target, a divisão dos dados em conjuntos de treino e teste, a padronização dos dados e a imputação de dados faltantes.

• Separação das features e do target
• Divisão dos dados em conjuntos de treino e teste
• Padronização dos dados
• Imputação de dados faltantes

Pré-processamento e transformação de dados

Após a coleta dos dados, é fundamental realizar um pré-processamento e transformação dos mesmos para prepará-los para o treinamento dos modelos. Nesse sentido, a utilização do SimpleImputer para preenchimento de valores ausentes com a média ou mediana é uma prática comum e eficaz.

• O pré-processamento de dados é uma etapa essencial no desenvolvimento de modelos de machine learning
• O SimpleImputer é uma ferramenta útil para lidar com valores ausentes em conjuntos de dados
• Preencher valores ausentes com a média ou mediana pode ajudar a manter a integridade dos dados durante o treinamento dos modelos

Treinamento dos Modelos

Após o pré-processamento dos dados, é possível avançar para o treinamento de diversos modelos de regressão. Algoritmos como Regressão Linear, Lasso, ElasticNet, Árvore de Decisão, Floresta Aleatória, Gradient Boosting e Dummy Regressor são comumente utilizados nesse contexto.

• O treinamento de modelos de regressão é uma etapa crucial no desenvolvimento de sistemas de predição
• Diversos algoritmos de regressão podem ser explorados para encontrar o mais adequado para um determinado problema
• A escolha do algoritmo de regressão pode impactar significativamente o desempenho do modelo final

Avaliação dos Modelos

A avaliação dos modelos é essencial para determinar o desempenho de cada um. Métricas como R2, MAE, MAPE e RMSE são comumente utilizadas para mensurar a performance dos modelos de regressão. A função get_model_metrics fornece um conjunto de métricas importantes para essa avaliação.

• Métricas como R2, MAE, MAPE e RMSE são fundamentais para avaliar o desempenho de modelos de regressão
• A função get_model_metrics simplifica o cálculo e a obtenção das métricas de desempenho dos modelos
• A escolha do modelo final deve ser baseada em uma análise criteriosa das métricas de desempenho obtidas durante a avaliação

Escolha do Melhor Modelo

Após comparar as métricas de desempenho dos modelos, o Gradient Boosting Regressor se destacou como o modelo com melhor desempenho. Com um MAE de 3036.81, MAPE de 0.38, RMSE de 4759.64 e R2 de 0.83, ele se mostrou como a escolha mais acertada para o problema de predição de custos de seguros.

• A seleção do melhor modelo deve considerar as métricas de desempenho obtidas durante a avaliação
• O Gradient Boosting Regressor obteve as melhores métricas de desempenho em comparação com os outros modelos testados
• O modelo escolhido deve ser capaz de explicar a variação nos dados de forma significativa, como indicado pelo R2 elevado

Neste projeto, foram aplicados diversos conceitos de machine learning para desenvolver um modelo de predição de custos de seguros. A escolha do Gradient Boosting Regressor como modelo final se mostrou acertada, evidenciando a importância de técnicas como análise exploratória de dados, pré-processamento e transformação de dados, treinamento e avaliação de modelos na construção de sistemas de predição.

• A aplicação de técnicas de machine learning é fundamental para o desenvolvimento de modelos de predição precisos e eficazes
• A escolha do modelo final deve ser embasada em uma análise abrangente de todo o processo de desenvolvimento
• O modelo final escolhido deve ser capaz de generalizar bem e explicar de forma significativa a variação nos dados de entrada

Conclusão

Ao final deste projeto, foi possível desenvolver um modelo de machine learning para prever os custos de seguros de saúde, com destaque para o Gradient Boosting Regressor, que obteve excelentes resultados. Com um R2 de 0.83 no conjunto de teste, o modelo demonstrou a capacidade de explicar 83% da variação nos custos de seguro, apresentando um bom poder de generalização. Este é um passo inicial, e o modelo pode ser evoluído com técnicas adicionais, como feature engineering e ajuste de hiperparâmetros. Com isso, temos um modelo base funcional pronto para produção e consumo por aplicações externas.