umz21/lab/04_scikit-learn.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "slideshow": {
     "slide_type": "-"
    }
   },
   "source": [
    "## Uczenie maszynowe – zastosowania\n",
    "### Laboratoria\n",
    "# 4. Korzystanie z gotowych implementacji algorytmów na przykładzie pakietu *scikit-learn*"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "[Scikit-learn](https://scikit-learn.org) jest otwartoźródłową biblioteką programistyczną dla języka Python wspomagającą uczenie maszynowe. Zawiera implementacje wielu algorytmów uczenia maszynowego."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Poniżej przykład, jak stworzyć klasyfikator regresji liniowej wielu zmiennych z użyciem `scikit-learn`.\n",
    "\n",
    "Na podobnej zasadzie można korzystać z innych modeli dostępnych w bibliotece."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[[289411.43360715]\n",
      " [285930.72623304]\n",
      " [229893.92602325]\n",
      " [823267.1750005 ]\n",
      " [821038.18583152]\n",
      " [356875.19267371]\n",
      " [409340.86981766]\n",
      " [278401.700237  ]\n",
      " [301680.27997255]\n",
      " [281051.71865054]]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "from sklearn.linear_model import LinearRegression  # Model regresji liniowej z biblioteki scikit-learn\n",
    "\n",
    "\n",
    "FEATURES = [\n",
    "    'Powierzchnia w m2',\n",
    "    'Liczba pokoi',\n",
    "    'Liczba pięter w budynku',\n",
    "    'Piętro',\n",
    "    'Rok budowy',\n",
    "]\n",
    "\n",
    "\n",
    "def preprocess(data):\n",
    "    \"\"\"Wstępne przetworzenie danych\"\"\"\n",
    "    data = data.replace({'parter': 0, 'poddasze': 0}, regex=True)\n",
    "    data = data.applymap(np.nan_to_num)  # Zamienia \"NaN\" na liczby\n",
    "    return data\n",
    "\n",
    "# Nazwy plików\n",
    "dataset_filename = 'flats.tsv'\n",
    "\n",
    "# Wczytanie danych\n",
    "data = pd.read_csv(dataset_filename, header=0, sep='\\t')\n",
    "columns = data.columns[1:]  # wszystkie kolumny oprócz pierwszej (\"cena\")\n",
    "data = data[FEATURES + ['cena']]  # wybór cech\n",
    "data = preprocess(data)  # wstępne przetworzenie danych\n",
    "\n",
    "# Podział danych na zbiory uczący i testowy\n",
    "split_point = int(0.8 * len(data))\n",
    "data_train = data[:split_point]\n",
    "data_test = data[split_point:]\n",
    "\n",
    "# Uczenie modelu\n",
    "y_train = pd.DataFrame(data_train['cena'])\n",
    "x_train = pd.DataFrame(data_train[FEATURES])\n",
    "model = LinearRegression()  # definicja modelu\n",
    "model.fit(x_train, y_train)  # dopasowanie modelu\n",
    "\n",
    "# Predykcja wyników dla danych testowych\n",
    "y_expected = pd.DataFrame(data_test['cena'])\n",
    "x_test = pd.DataFrame(data_test[FEATURES])\n",
    "y_predicted = model.predict(x_test)  # predykcja wyników na podstawie modelu\n",
    "\n",
    "print(y_predicted[:10])  # Pierwsze 10 wyników"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Biblioteka *scikit-learn* dostarcza również narzędzi do wstępnego przetwarzania danych, np. skalowania i normalizacji: https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "celltoolbar": "Slideshow",
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.8.3"
  },
  "livereveal": {
   "start_slideshow_at": "selected",
   "theme": "amu"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}