Una guía para principiantes de Scikit-learn

Si es un programador de Python o si está buscando un potente conjunto de herramientas para introducir el aprendizaje automático en un sistema de producción, Scikit-learn es una biblioteca que debe consultar.

Scikit-learn está bien documentado y es fácil de usar, ya sea que sea nuevo en el aprendizaje automático, desee comenzar a trabajar rápidamente o desee utilizar la herramienta de investigación de ML más actualizada.

Le permite construir un modelo de datos predictivo en solo unas pocas líneas de código y luego usa ese modelo para adaptar sus datos como una biblioteca de alto nivel. Es flexible y funciona bien con otros Bibliotecas de Python como Matplotlib para gráficos, NumPy para vectorización de matrices y pandas para visualización de datos.

En esta guía, descubrirá todo sobre qué es, cómo puede usarlo, junto con sus ventajas y desventajas.

¿Qué es Scikit-learn?

Scikit-learn (también conocido como sklearn) ofrece un conjunto diverso de modelos estadísticos y aprendizaje automático. A diferencia de la mayoría de los módulos, sklearn se desarrolla en Python en lugar de C. A pesar de estar desarrollado en Python, la eficiencia de sklearn se atribuye a su uso de NumPy para operaciones de matriz y álgebra lineal de alto rendimiento. 

Scikit-Learn se creó como parte del proyecto Summer of Code de Google y desde entonces ha simplificado la vida de millones de científicos de datos centrados en Python en todo el mundo. Esta sección de la serie se centra en presentar la biblioteca y centrarse en un elemento: las transformaciones de conjuntos de datos, que son un paso clave y fundamental antes de desarrollar un modelo de predicción.

La biblioteca se basa en SciPy (Scientific Python), que debe instalarse antes de poder usar scikit-learn. Esta pila contiene los siguientes elementos:

• NumPy: el paquete de matriz n-dimensional estándar de Python
• SciPy: Es un paquete fundamental para la computación científica
• Pandas: estructuras de datos y análisis
• Matplotlib: es una poderosa biblioteca de trazado 2D/3D
• Sympy: matemáticas simbólicas
• IPython: consola interactiva mejorada

Aplicaciones de la biblioteca Scikit-learn

Scikit-learn es un paquete Python de código abierto con funciones sofisticadas de análisis y minería de datos. Viene con una gran cantidad de algoritmos integrados para ayudarlo a aprovechar al máximo sus proyectos de ciencia de datos. La biblioteca Scikit-learn se utiliza de las siguientes maneras.

1. Regresión

El análisis de regresión es una técnica estadística para analizar y comprender la conexión entre dos o más variables. El método utilizado para realizar el análisis de regresión ayuda a determinar qué elementos son relevantes, cuáles pueden ignorarse y cómo interactúan. Las técnicas de regresión, por ejemplo, pueden utilizarse para comprender mejor el comportamiento de los precios de las acciones.

Los algoritmos de regresión incluyen:

• Regresión lineal
• Regresión de cresta
• Regresión de lazo
• Regresión del árbol de decisión
• Bosque al azar
• Máquinas de vectores de soporte (SVM)

2. Clasificación

El método de clasificación es un enfoque de aprendizaje supervisado que utiliza datos de entrenamiento para identificar la categoría de observaciones recientes. Un algoritmo en Clasificación aprende de un determinado datos u observaciones y luego clasifica las observaciones adicionales en una de muchas clases o agrupaciones. Se pueden utilizar, por ejemplo, para clasificar las comunicaciones por correo electrónico como spam o no.

Los algoritmos de clasificación incluyen lo siguiente:

• Regresión logística
• K-Vecinos más cercanos
• Máquinas de vectores soporte
• Árbol de decisión
• Bosque al azar

3. Agrupación

Los algoritmos de agrupamiento en Scikit-learn se utilizan para organizar automáticamente datos con propiedades similares en conjuntos. La agrupación es el proceso de agrupar un conjunto de elementos para que los del mismo grupo sean más similares a los de otros grupos. Los datos de los clientes, por ejemplo, pueden separarse en función de su ubicación.

Los algoritmos de agrupamiento incluyen lo siguiente:

• DB-ESCANEAR
• K-medias
• Medias K de minilotes
• Agrupación espectral

4. Selección del modelo

Los algoritmos de selección de modelos proporcionan métodos para comparar, validar y seleccionar los parámetros y modelos óptimos para su uso en iniciativas de ciencia de datos. Dados los datos, la selección del modelo es el problema de elegir un modelo estadístico de un grupo de modelos candidatos. En las circunstancias más básicas, se tiene en cuenta una recopilación de datos preexistente. Sin embargo, la tarea también puede incluir el diseño de experimentos para que los datos adquiridos se adapten bien al problema de selección del modelo.

Los módulos de selección de modelos que pueden mejorar la precisión mediante el ajuste de parámetros incluyen:

• Validación cruzada
• Búsqueda de cuadrícula
• Métrica

5. Reducción de dimensionalidad

La transferencia de datos de un espacio de alta dimensión a un espacio de baja dimensión para que la representación de baja dimensión conserve algunos aspectos significativos de los datos originales, idealmente cerca de su dimensión inherente, se conoce como reducción de dimensionalidad. El número de variables aleatorias para el análisis se reduce cuando se reduce la dimensionalidad. Los datos periféricos, por ejemplo, no se pueden considerar para mejorar la eficiencia de las visualizaciones.

El algoritmo de reducción de dimensionalidad incluye lo siguiente:

• Selección de características
• Análisis de componentes principales (PCA)

Instalación de Scikit-learn

NumPy, SciPy, Matplotlib, IPython, Sympy y Pandas deben estar instalados antes de usar Scikit-learn. Instalémoslos usando pip desde la consola (funciona solo para Windows).

Instalemos Scikit-learn ahora que hemos instalado las bibliotecas necesarias.

Caracteristicas 

Scikit-learn, a veces conocido como sklearn, es un conjunto de herramientas de Python para implementar modelos de aprendizaje automático y modelado estadístico. Podemos usarlo para crear múltiples modelos de aprendizaje automático para regresión, clasificación y agrupación, así como herramientas estadísticas para evaluar estos modelos. También incluye reducción de dimensionalidad, selección de características, extracción de características, enfoques de conjuntos y conjuntos de datos incorporados. Investigaremos cada una de estas cualidades una a la vez.

1. Importación de conjuntos de datos

Scikit-learn incluye una serie de conjuntos de datos prediseñados, como el conjunto de datos de iris, el conjunto de datos de precios de viviendas, el conjunto de datos de titanic, etc. Las ventajas clave de estos conjuntos de datos son que son fáciles de entender y se pueden usar para desarrollar modelos de ML de inmediato. Estos conjuntos de datos son apropiados para principiantes. De manera similar, puede usar sklearn para importar conjuntos de datos adicionales. Del mismo modo, puede usarlo para importar conjuntos de datos adicionales.

2. División de conjuntos de datos para entrenamiento y pruebas

Sklearn incluía la capacidad de dividir el conjunto de datos en segmentos de entrenamiento y prueba. Es necesario dividir el conjunto de datos para una evaluación imparcial del rendimiento de la predicción. Podemos especificar cuántos de nuestros datos deben incluirse en los conjuntos de datos de entrenamiento y prueba. Dividimos el conjunto de datos mediante la división de prueba de tren de modo que el conjunto de tren comprenda el 80 % de los datos y el conjunto de prueba tenga el 20 %. El conjunto de datos se puede dividir de la siguiente manera:

3. Regresión lineal

La regresión lineal es una técnica de aprendizaje automático basada en el aprendizaje supervisado. Realiza un trabajo de regresión. Basándose en variables independientes, la regresión modela un valor de predicción de objetivos. Se utiliza principalmente para determinar el vínculo entre las variables y la predicción. Los diferentes modelos de regresión difieren en cuanto al tipo de conexión que evalúan entre las variables dependientes e independientes, así como en el número de variables independientes utilizadas. Simplemente podemos crear el modelo de regresión lineal usando sklearn de la siguiente manera:

4. Regresión logística

Un enfoque de categorización común es la regresión logística. Pertenece a la misma familia que la regresión polinomial y lineal y pertenece a la familia de clasificadores lineales. Los resultados de la regresión logística son fáciles de comprender y rápidos de calcular. Al igual que la regresión lineal, la regresión logística es una técnica de regresión supervisada. La variable de salida es categórica, así que esa es la única diferencia. Puede determinar si un paciente tiene o no una enfermedad cardíaca.

Varios problemas de clasificación, como la detección de spam, se pueden resolver mediante la regresión logística. Pronóstico de diabetes, determinar si un consumidor comprará un producto específico o cambiará a un rival, determinar si un usuario hará clic en un enlace de marketing específico y muchos más escenarios son solo algunos ejemplos.

5. Árbol de decisiones

La técnica de clasificación y predicción más poderosa y ampliamente utilizada es el árbol de decisión. Un árbol de decisión es una estructura de árbol que parece un diagrama de flujo, en el que cada nodo interno representa una prueba de un atributo, cada rama representa la conclusión de la prueba y cada nodo de hoja (nodo terminal) contiene una etiqueta de clase.

Cuando las variables dependientes no tienen una relación lineal con las variables independientes, es decir, cuando la regresión lineal no produce resultados correctos, los árboles de decisión son beneficiosos. El objeto DecisionTreeRegression() se puede usar de manera similar para utilizar un árbol de decisión para la regresión.

6. Bosque aleatorio

Un bosque aleatorio es un máquina de aprendizaje enfoque para resolver problemas de regresión y clasificación. Hace uso del aprendizaje conjunto, que es una técnica que combina múltiples clasificadores para resolver problemas complicados. Un método de bosque aleatorio se compone de una gran cantidad de árboles de decisión. Puede usarse para categorizar solicitudes de préstamos, detectar comportamientos fraudulentos y anticipar brotes de enfermedades.

7. Matriz de confusión

Una matriz de confusión es una tabla que se utiliza para describir el rendimiento del modelo de clasificación. Las siguientes cuatro palabras se utilizan para examinar la matriz de confusión:

• Verdadero Positivo: Significa que el modelo proyectó un resultado favorable y fue correcto.
• Verdadero Negativo: Significa que el modelo proyectó un mal resultado y fue correcto.
• Falso Positivo: Significa que el modelo esperaba un resultado favorable pero en realidad fue negativo.
• Falso Negativo: Significa que el modelo esperaba un resultado negativo, mientras que el resultado fue realmente positivo.

Implementación de matriz de confusión:

Ventajas 

• Es simple de usar
• El paquete Scikit-learn es extremadamente adaptable y útil, y cumple objetivos del mundo real, como la predicción del comportamiento del consumidor, el desarrollo de neuroimagen, etc.
• Los usuarios que deseen conectar los algoritmos con sus plataformas encontrarán documentación detallada de la API en el sitio web de Scikit-learn.
• Numerosos autores, colaboradores y una gran comunidad en línea mundial respaldan y mantienen actualizado Scikit-learn.

Contras 

• No es la opción ideal para un estudio en profundidad.

Conclusión

Scikit-learn es un paquete crítico para que todos los científicos de datos tengan un conocimiento sólido y algo de experiencia. Esta guía debería ayudarlo con la manipulación de datos usando sklearn. Hay muchas más capacidades de Scikit-learn que descubrirá a medida que avance en su aventura de ciencia de datos. Comparte tu opinión en los comentarios.