Aprenda a construir e avaliar modelos simples de aprendizado de máquina usando o Scikit-Learn em Python. Este tutorial fornece exemplos práticos e técnicas para treinamento, previsão e avaliação de modelos, tudo dentro de um fluxo de trabalho de ciência de dados.
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Introdução
O Scikit‑Learn é uma das bibliotecas mais populares do Python para aprendizado de máquina, oferecendo uma ampla gama de ferramentas para mineração de dados, análise de dados e construção de modelos. Neste tutorial, mostraremos como construir e avaliar modelos simples de aprendizado de máquina usando Scikit‑Learn. Se você é novo em aprendizado de máquina ou deseja atualizar suas habilidades, este guia o ajudará a entender o processo de treinamento, previsão e avaliação de modelos, tudo dentro de um fluxo de trabalho de ciência de dados.
Construção de um modelo simples de aprendizado de máquina
Uma das tarefas fundamentais do aprendizado de máquina é criar um modelo que possa aprender com os dados e fazer previsões. Nesta seção, vamos percorrer as etapas envolvidas na construção de um modelo de regressão linear simples.
Exemplo: regressão linear
import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.metrics import mean_squared_error# Crie um conjunto de dados sintéticonp.random.seed(42)X =2* np.random.rand(100, 1)y =4+3* X.flatten() + np.random.randn(100)# Divida os dados em conjuntos de treinamento e testeX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# Instanciar e treinar o modelo de regressão linearmodel = LinearRegression()model.fit(X_train, y_train)# Faça previsões no conjunto de testesy_pred = model.predict(X_test)# Avalie o modelo usando o erro quadrático médio (MSE)mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)print("Mean Squared Error:", mse)
Mean Squared Error: 0.6536995137170021
Este exemplo demonstra como criar um conjunto de dados sintéticos, treinar um modelo de regressão linear e avaliar seu desempenho usando a métrica de erro quadrático médio.
Avaliando seu modelo
Depois que seu modelo estiver construído, é fundamental avaliar seu desempenho para garantir que ele se generalize bem para novos dados. As principais etapas de avaliação incluem:
Divisão de dados:
Use técnicas como divisão de treinamento/teste ou validação cruzada para particionar seu conjunto de dados.
Métricas de desempenho:
Dependendo do tipo de modelo, use métricas apropriadas, como precisão, exatidão, recall para classificação ou erro quadrático médio, R² para regressão.
Validação:
Valide as previsões do seu modelo em dados não vistos para avaliar sua eficácia.
Conclusão
A construção de modelos de aprendizado de máquina com o Scikit-Learn é um processo simples, mas poderoso. Seguindo as etapas descritas neste tutorial — preparação de dados, treinamento de modelos, previsão e avaliação —, você pode criar modelos que extraem insights valiosos dos seus dados. Experimente diferentes algoritmos e métricas de avaliação para refinar ainda mais seus modelos.
