Explorando Árboles de Decisión
Árboles de decisión en Python¶
A continuación veremos cómo podemos implementar este modelo en Python. Para ello, utilizaremos la librería scikit-learn.
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
X, y = load_iris(return_X_y = True, as_frame = True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 42)
X_train.head()
El conjunto train lo utilizaremos para entrenar el modelo, mientras que con el test lo evaluaremos para medir su grado de efectividad. Además, no es necesario que las variables predictoras estén normalizadas, ya que los árboles de decisión no se ven afectados por la escala de los datos debido a la forma en la que funcionan: toman decisiones basadas en ciertos umbrales de características, independientemente de su escala.
Una forma de visualizar la relación de las variables con el objetivo es utilizando un nuevo tipo de gráfico, el parallel_coordinates. Es una técnica de visualización de datos que se utiliza para trazar variables numéricas multivariadas:
import pandas as pd
total_data = X
total_data["Name"] = y
pd.plotting.parallel_coordinates(total_data, "Name", color = ("#E58139", "#39E581", "#8139E5"))
Siendo la clase 0 una iris setosa, la 1 una iris versicolor y la 2 una iris virginica, podemos apreciar cómo se reparten los valores de las predictoras en las distintas clases de flor. Este puede ser un buen gráfico a incluir en nuestros análisis EDA a partir de ahora, ya que nos ayuda a identificar patrones y correlaciones entre las variables.
Paso 2: Inicialización y entrenamiento del modelo¶
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier(random_state = 42)
model.fit(X_train, y_train)
Una vez que el modelo se ha entrenado correctamente, podemos visualizar el árbol con la misma librería. Esta visualización representa todos los pasos que ha seguido el modelo hasta la construcción del árbol. Además, se hace por niveles y de izquierda a derecha:
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import tree
fig = plt.figure(figsize=(15,15))
tree.plot_tree(model, feature_names = list(X_train.columns), class_names = ["0", "1", "2"], filled = True)
plt.show()
El tiempo de entrenamiento de un modelo dependerá, en primer lugar, del tamaño del conjunto de datos (instancias y características), y también de la tipología de modelo y su configuración.
Paso 3: Predicción del modelo¶
Una vez se ha entrenado el modelo, se puede utilizar para predecir con el conjunto de datos de prueba.
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred
Con los datos en crudo es muy complicado saber si el modelo está acertando o no. Para ello, debemos compararlo con la realidad. Existe una gran cantidad de métricas para medir la efectividad de un modelo a la hora de predecir, entre ellas la precisión (accuracy), que es la fracción de predicciones que el modelo realizó correctamente.
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(y_test, y_pred)
¡El modelo es perfecto!
Paso 4: Guardado del modelo¶
Una vez tenemos el modelo que estábamos buscando (presumiblemente tras la optimización de hiperparámetros), para poder utilizarlo a futuro es necesario almacenarlo en nuestro directorio, junto a la semilla.
from pickle import dump
dump(model, open("decision_tree_classifier_default_42.sav", "wb"))
Añadir un nombre explicativo al modelo es vital, ya que en el caso de perder el código que lo ha generado sabremos, por un lado, qué configuración tiene (en este caso ponemos default porque no hemos personalizado ninguno de los hiperparámetros del modelo, hemos dejado los que tiene por defecto la función) y además la semilla para replicar los componentes aleatorios del modelo, que en este caso lo hacemos añadiendo un número al nombre del archivo, el 42.
Árboles de decisión para regresión¶
Para ejemplificar la implementación de un árbol de regresión utilizaremos un conjunto de datos con pocas instancias y que ya ha sido previamente tratado con un EDA completo.
Paso 1. Lectura del conjunto de datos procesado¶
train_data = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/4GeeksAcademy/machine-learning-content/master/assets/clean_petrol_consumption_train.csv")
test_data = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/4GeeksAcademy/machine-learning-content/master/assets/clean_petrol_consumption_test.csv")
train_data.head()
El conjunto train lo utilizaremos para entrenar el modelo, mientras que con el test lo evaluaremos para medir su grado de efectividad. Dividiremos también las predictoras de las características.
X_train = train_data.drop(["Petrol_Consumption"], axis = 1)
y_train = train_data["Petrol_Consumption"]
X_test = test_data.drop(["Petrol_Consumption"], axis = 1)
y_test = test_data["Petrol_Consumption"]
Paso 2: Inicialización y entrenamiento del modelo¶
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
model = DecisionTreeRegressor(random_state = 42)
model.fit(X_train, y_train)
Paso 3: Predicción del modelo¶
Una vez se ha entrenado el modelo, se puede utilizar para predecir con el conjunto de datos de prueba.
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred
Para calcular la efectividad del modelo utilizaremos el error cuadrático medio (MSE):
from sklearn.metrics import mean_squared_error
print(f"Error cuadrático medio: {mean_squared_error(y_test, y_pred)}")
Paso 4: Guardado del modelo¶
Una vez tenemos el modelo que estábamos buscando (presumiblemente tras la optimización de hiperparámetros), para poder utilizarlo a futuro es necesario almacenarlo en nuestro directorio, junto a la semilla.
dump(model, open("decision_tree_regressor_default_42.sav", "wb"))
Añadir un nombre explicativo al modelo es vital, ya que en el caso de perder el código que lo ha generado sabremos, por un lado, qué configuración tiene (en este caso ponemos default porque no hemos personalizado ninguno de los hiperparámetros del modelo, hemos dejado los que tiene por defecto la función) y además la semilla para replicar los componentes aleatorios del modelo, que en este caso lo hacemos añadiendo un número al nombre del archivo, el 42.