Descubra como selecionar o melhor classificador para prever renda anual com base em dados populacionais.

Introdução

Este artigo aborda o processo de seleção de classificadores para prever se uma pessoa tem uma renda anual acima ou abaixo de US$ 50 mil, com base em dados do censo populacional.

  • Explicação dos conceitos fundamentais de seleção de classificadores para prever renda anual
  • Relevância da previsão de renda com base em dados do censo populacional
  • Objetivo de identificar renda anual acima ou abaixo de US$ 50 mil

Entendimento da Base de Dados

A base de dados contém informações de 48.842 pessoas coletadas no censo populacional, com diversas features disponíveis para prever a classe de renda.

  • Número de pessoas incluídas na base de dados
  • Descrição das features disponíveis para prever a classe de renda
  • Importância do censo populacional na coleta de dados

Definição do Baseline

Antes de desenvolver qualquer modelo de machine learning, é importante definir um baseline, que é uma referência de performance mínima aceitável.

  • Explicação do conceito de baseline e sua importância na modelagem de machine learning
  • Cálculo da distribuição das classes de renda para estabelecer o baseline
  • Demonstração da aplicação do baseline no contexto do problema de classificação

Análise Exploratória

Para uma primeira análise das variáveis, foi utilizada a biblioteca Pandas Profiling que gera automaticamente um relatório estatístico do dataset.

  • Utilização da biblioteca Pandas Profiling para análise estatística do dataset
  • Apresentação de insights iniciais a partir da análise das variáveis
  • Relevância da análise exploratória na compreensão dos dados

Análise de Dados Demográficos e Variáveis

O conjunto de dados analisado contém informações demográficas e variáveis relacionadas ao trabalho, educação e país. Com uma média de 38 anos, a faixa etária dos participantes varia de 17 a 90 anos. A variável de trabalho é categórica e possui 9 valores, incluindo um valor de missing representado pelo caractere ‘?’. Além disso, a educação é representada por duas variáveis, uma categórica com o tipo de educação e outra numérica com anos de estudo. O país apresenta muitos valores distintos, totalizando 42, o que sugere que o one-hot encoding pode não ser a melhor abordagem.

  • Idade média dos participantes é de 38 anos, com uma faixa etária variando de 17 a 90 anos
  • Variável de trabalho possui 9 valores, incluindo um valor de missing representado pelo caractere ‘?’
  • Educação é representada por duas variáveis, uma categórica com o tipo de educação e outra numérica com anos de estudo
  • País apresenta 42 valores distintos, sugerindo que o one-hot encoding pode não ser a melhor abordagem

Pré-Processamento e Engenharia de Features

Durante o pré-processamento, foi identificado um pequeno número de missing values na variável ‘tipo de trabalho’, representados pelo caractere ‘?’. Essas linhas foram excluídas, totalizando 2,7% do total de casos. Para transformar features categóricas em numéricas, foram utilizadas duas abordagens: one-hot encoding e encoding por frequência. Além disso, a normalização dos dados foi aplicada para deixar todas as variáveis na mesma escala, utilizando a técnica MinMax para redimensionar os dados no range [0, 1]. Por fim, o dataset foi dividido em conjunto de treino (80% das amostras) e conjunto de teste (20%) antes de qualquer transformação dos dados, visando evitar vazamento entre treino e teste.

  • Identificação e exclusão de 2,7% de missing values na variável ‘tipo de trabalho’
  • Utilização de one-hot encoding e encoding por frequência para transformar features categóricas em numéricas
  • Aplicação da normalização dos dados utilizando a técnica MinMax para deixar todas as variáveis na mesma escala
  • Divisão do dataset em conjunto de treino (80% das amostras) e conjunto de teste (20%) antes de qualquer transformação dos dados

Implementação dos Modelos de Classificação

Três algoritmos populares para problemas de classificação foram implementados e avaliados: K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest e Regressão Logística. Para cada um dos algoritmos, o processo consistiu em importar a biblioteca correspondente, definir hiperparâmetros e/ou fazer busca pelos melhores valores, treinar o modelo no conjunto de treino e realizar predições.

  • Implementação e avaliação de três algoritmos populares para problemas de classificação: K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest e Regressão Logística
  • Processo para cada algoritmo incluiu importar a biblioteca correspondente, definir hiperparâmetros e/ou fazer busca pelos melhores valores, treinar o modelo no conjunto de treino e realizar predições

Introdução ao Problema de Classificação

Ao desenvolver um sistema de predição de renda a partir das variáveis do censo, é crucial entender a importância da escolha do classificador ideal. Neste artigo, exploramos o processo de desenvolvimento e seleção de modelos de machine learning para resolver um problema de classificação específico.

  • Importância da escolha do classificador ideal para sistemas de predição de renda
  • Processo de desenvolvimento e seleção de modelos de machine learning para resolver problemas de classificação
  • Exploração do problema de classificação e suas aplicações no mundo real

Detalhes dos Modelos de Classificação

Nesta seção, analisamos os detalhes de três modelos de classificação – K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest e Regressão Logística – e suas respectivas métricas de desempenho.

  • Análise detalhada dos modelos K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest e Regressão Logística
  • Exploração das métricas de desempenho de cada modelo
  • Comparação das características e aplicabilidades de cada modelo

K-Nearest Neighbors (KNN)

O KNN opera encontrando os K vizinhos mais próximos de uma amostra e utiliza uma técnica de ‘votação’ entre suas classes para realizar predições. Os resultados obtidos com diferentes valores de K foram analisados, destacando o impacto na métrica F1-score.

  • Funcionamento do algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) e sua aplicação em problemas de classificação
  • Análise dos resultados obtidos com diferentes valores de K
  • Impacto dos valores de K na métrica F1-score

Random Forest

O Random Forest constrói uma floresta de árvores de decisão, cada uma treinada em uma amostragem aleatória dos dados, e utiliza a moda das predições de cada árvore para realizar a predição final. Detalhes sobre a busca dos melhores hiperparâmetros e a validação cruzada são abordados, juntamente com as métricas de desempenho alcançadas.

  • Processo de construção e funcionamento do algoritmo Random Forest
  • Utilização da técnica de busca dos melhores hiperparâmetros com validação cruzada
  • Análise das métricas de desempenho alcançadas pelo modelo Random Forest

Regressão Logística

A Regressão Logística modela a probabilidade de cada classe utilizando a função logística. Detalhes sobre os parâmetros utilizados, como o solver ‘liblinear’, são apresentados, juntamente com as métricas de desempenho obtidas.

  • Funcionamento da Regressão Logística e sua aplicação em problemas de classificação
  • Detalhes sobre os parâmetros utilizados, como o solver ‘liblinear’
  • Análise das métricas de desempenho obtidas com o modelo de Regressão Logística

Seleção do Melhor Classificador

Após comparar os F1-scores de cada modelo, o Random Forest demonstrou o melhor desempenho, superando o baseline definido anteriormente. Desta forma, recomendamos o Random Forest como o classificador ideal para implantar um sistema de predição de renda a partir das variáveis do censo.

  • Comparação dos F1-scores de cada modelo de classificação
  • Destaque para o desempenho superior do modelo Random Forest em relação ao baseline
  • Recomendação do Random Forest como o classificador ideal para o problema em questão

Conclusão

A seleção do Random Forest como o melhor classificador é crucial para sistemas de predição de renda. Aprenda como desenvolver sistemas eficazes de machine learning para problemas do mundo real.