Como referenciar este texto: ‘Análise de Dados de Alta Dimensionalidade com Python’. Rodrigo Terra. Publicado em: 19/12/2024. Link da postagem: https://www.makerzine.com.br/dados/analise-de-dados-de-alta-dimensionalidade-com-python/.
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Este projeto aborda o desafio de trabalhar com dados de alta dimensionalidade, explorando técnicas de limpeza, redução de dimensionalidade e classificação de dados, aplicadas a uma base de exames médicos. A seguir, apresento os principais passos desenvolvidos neste notebook, destacando as técnicas utilizadas e os resultados alcançados.
1. Introdução e Contextualização
O conjunto de dados contém informações sobre exames médicos e diagnósticos. O objetivo principal foi explorar os dados, reduzir a dimensionalidade e criar modelos preditivos para identificar o diagnóstico dos pacientes com alta precisão.
Principais Ferramentas Utilizadas:
- Bibliotecas:
pandas,numpy,seaborn,matplotlib,scikit-learn.
2. Análise Inicial e Limpeza de Dados
- Verificação do tamanho do conjunto de dados (linhas e colunas).
- Identificação e tratamento de valores nulos, removendo colunas com alta proporção de dados ausentes.
- Padronização das variáveis com
StandardScalerpara garantir que todas estejam na mesma escala.
Justificativa:
Essas etapas são cruciais para garantir a qualidade e a consistência dos dados, preparando-os para análises e modelagem.
3. Exploração Visual
- Geração de gráficos de violino para visualizar a distribuição dos exames, separados pelo diagnóstico.
- Identificação de padrões e variáveis relevantes para o modelo preditivo.
Insights:
As visualizações mostraram diferenças significativas entre os diagnósticos para algumas variáveis, sugerindo sua relevância para a classificação.
4. Modelagem Inicial
- Criação de um modelo com
RandomForestClassifierpara prever o diagnóstico com base em todas as variáveis disponíveis. - Comparação de desempenho com um modelo de baseline (
DummyClassifier).
Resultados:
- O modelo Random Forest alcançou alta precisão em relação ao baseline, demonstrando sua eficácia.
5. Redução de Dimensionalidade
- Seleção de variáveis:
- Identificação de correlações excessivas entre variáveis e remoção de redundâncias.
- Aplicação de técnicas de seleção como
SelectKBesteRFE.
- Redução dimensional com métodos avançados:
- PCA (Principal Component Analysis): Reduziu os dados a 2 componentes principais.
- t-SNE: Criou uma projeção não linear para explorar a separação dos diagnósticos.
Visualizações:
Gráficos de dispersão destacaram como as técnicas de redução de dimensionalidade mantiveram a separação entre os grupos de diagnóstico.
6. Avaliação do Modelo
- Reavaliação do modelo Random Forest após redução de dimensionalidade.
- Geração de matrizes de confusão para interpretar os acertos e erros do modelo.
Resultados:
- Mesmo com menos variáveis, o modelo manteve alta precisão, demonstrando a eficácia da seleção de variáveis.
Conclusão
Neste trabalho demonstro como lidar com dados de alta dimensionalidade de forma eficiente. A combinação de exploração visual, redução de dimensionalidade e modelagem preditiva resultou em um pipeline robusto e eficaz.
Aprendizados:
- A redução de dimensionalidade simplifica os dados sem comprometer significativamente o desempenho.
- Visualizações são essenciais para compreender a estrutura dos dados e comunicar insights.
Aplicações Práticas:
As técnicas aqui exploradas podem ser aplicadas em diversos cenários, como diagnósticos médicos, previsão de demandas ou análise de mercado, especialmente em casos que envolvem muitos dados interdependentes.
Para ver e/ou baixar o notebook deste projeto, basta clicar aqui.
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