A continuación veremos cómo podemos implementar este modelo en Python. Para ello, utilizaremos la librería xgboost.
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 que componen los modelos XGBoost 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.
Sin embargo, si se agregan otros modelos para hacer boosting que no sean árboles de decisión, es necesaria una estandarización de datos.
from xgboost import XGBClassifier
model = XGBClassifier(random_state = 42)
model.fit(X_train, y_train)
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.
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!
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.
model.save_model("xgb_classifier_default_42.json")
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.
import pandas as pd
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()
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"]
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 que componen los modelos XGBoost 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.
Sin embargo, si se agregan otros modelos para hacer boosting que no sean árboles de decisión, es necesaria una estandarización de datos.
from xgboost import XGBRegressor
model = XGBRegressor(random_state = 42)
model.fit(X_train, y_train)
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)}")
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.
model.save_model("xgb_regressor_default_42.json")
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.