Métodos supervisados¶
En esta práctica vamos a usar el clásico dataset de las flores de iris (iris data set), tratando de clasificar distintas variedades de la flor de iris según la longitud y anchura de sus pétalos y sépalos. Trataremos de optimizar distintas métricas y veremos como los diferentes modelos clasifican los puntos y con cuales obtenemos una mayor precisión.
La práctica está estructurada de la siguiente manera (en el que se detalla la puntuación de cada parte).
- Carga de dados
- Análisis exploratorio de los datos
- k nearest neighbours
- Support vector machines
- Árbol de decisión
- Random forest
- Redes neuronales
Importante: Cada ejercicio puede suponer varios minutos de ejecución, por lo que la entrega debe hacerse en formato notebook y html, donde se vea el código y los resultados, junto con los comentarios de cada ejercicio.
0. Cargar del conjunto de datos¶
# Importamos librerías
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import colorsys
import graphviz
from pandas.plotting import scatter_matrix
from matplotlib.colors import ListedColormap
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn import model_selection
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn import datasets, neighbors, tree, svm
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn import tree
from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import export_graphviz
%matplotlib inline
#Importamos el dataset para iniciar el análisis
#También se podría hacer a partir de la clase datasets
#iris = datasets.load_iris()
iris = pd.read_csv("Iris.csv")
1. Análisis exploratorio de los datos¶
Exploraremos nuestro conjunto de datos. Para ello, realizaremos las siguientes inspecciones:
- Miraremos el tamaño del dataset y veremos si existen valores nulos
- Calcularemos los principales estadísticos del dataset (es decir, número de registros, valor medio, desviación estándar y cuartiles)
- Veremos la distribución de las clases (i.e., si el dataset está balanceado)
- Realizaremos algunas visualizaciones para hacernos una idea.
Os hemos puesto en forma de comentario los análisis que tendríais que hacer
#Visualizamos los primeros 5 datos del dataset
iris = pd.read_csv("Iris.csv")
display(iris.head())
#Eliminamos la primera columna ID
print()
print('------Eliminamos la columna ID-------------')
iris = iris.drop('Id',axis=1)
display(iris.head())
#Forma, tamaño y número de valores del dataset
print()
print('------Información del dataset------')
print(iris.info())
print("El número de líneas es: " + str(iris.shape[0]) + " y el número de columnas: "+ str(iris.shape[1]))
print("No existe ningún null")
display(iris.isnull().sum())
#Resumen estadístico
print()
print('------Descripción del dataset------')
display(iris.describe())
#Grafico Sépalo - Longitud vs Ancho
fig = iris[iris.Species == 'Iris-setosa'].plot(kind='scatter', x='SepalLengthCm', y='SepalWidthCm', color='blue', label='Setosa')
iris[iris.Species == 'Iris-versicolor'].plot(kind='scatter', x='SepalLengthCm', y='SepalWidthCm', color='green', label='Versicolor', ax=fig)
iris[iris.Species == 'Iris-virginica'].plot(kind='scatter', x='SepalLengthCm', y='SepalWidthCm', color='red', label='Virginica', ax=fig)
fig.set_xlabel('Sépalo - Longitud')
fig.set_ylabel('Sépalo - Ancho')
fig.set_title('Sépalo - Longitud vs Ancho')
plt.show()
#Grafico Pétalo - Longitud vs Ancho
fig = iris[iris.Species == 'Iris-setosa'].plot(kind='scatter', x='PetalLengthCm', y='PetalWidthCm', color='blue', label='Setosa')
iris[iris.Species == 'Iris-versicolor'].plot(kind='scatter', x='PetalLengthCm', y='PetalWidthCm', color='green', label='Versicolor', ax=fig)
iris[iris.Species == 'Iris-virginica'].plot(kind='scatter', x='PetalLengthCm', y='PetalWidthCm', color='red', label='Virginica', ax=fig)
fig.set_xlabel('Pétalo - Longitud')
fig.set_ylabel('Pétalo - Ancho')
fig.set_title('Pétalo Longitud vs Ancho')
plt.show()
El análisis univariado es la forma más simple de analizar datos. No trata con causas o relaciones (a diferencia de la regresión) y su propósito principal es describir y encontrar patrones en los datos.
Para ello vamos a realizar lo que se conoce como Distribution Plots (o histogramas). Los gráficos de distribución se utilizan para evaluar visualmente cómo se distribuyen los puntos de datos con respecto a su frecuencia. Por lo general, los puntos de datos se agrupan en contenedores y la altura de las barras indica el número de puntos de datos (frecuencua de aparición).
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
iris_setosa=iris.loc[iris["Species"]=="Iris-setosa"]
iris_virginica=iris.loc[iris["Species"]=="Iris-virginica"]
iris_versicolor=iris.loc[iris["Species"]=="Iris-versicolor"]
sns.FacetGrid(iris,hue="Species",size=3).map(sns.distplot,"PetalLengthCm").add_legend()
sns.FacetGrid(iris,hue="Species",size=3).map(sns.distplot,"PetalWidthCm").add_legend()
sns.FacetGrid(iris,hue="Species",size=3).map(sns.distplot,"SepalLengthCm").add_legend()
sns.FacetGrid(iris,hue="Species",size=3).map(sns.distplot,"SepalWidthCm").add_legend()
plt.show()
