Creación de un modelo predictivo con Python Framework: una guía paso a paso

Desafiar el statu quo puede ser peligroso. Los hechos son sagrados y el futuro es inevitable. Cualquier método para predecir el futuro requiere escudriñar muchos detalles.

Aunque los líderes de la organización están familiarizados con la importancia de la analítica para su negocio, no más de 29% de estos líderes dependen del análisis de datos para tomar decisiones. Más de la mitad de estos líderes confiesan una falta de conciencia sobre la implementación de las predicciones.

El análisis predictivo es una nueva ola de técnicas y tecnologías de minería de datos que utilizan datos históricos para predecir tendencias futuras. Análisis predictivo permite a las empresas e inversores ajustar sus recursos para aprovechar los posibles eventos y abordar las cuestiones antes de que se conviertan en problemas. Puede determinar el comportamiento de los clientes en función de lo que han hecho en el pasado o identificar el crecimiento de sus ingresos.

Cuando los datos históricos que se han ingresado al sistema se estudian utilizando un modelo matemático, el resultado puede conducir a ajustes operativos adecuados. Dado el desarrollo del marco de trabajo de Python en los últimos años, debido a su simplicidad y capacidades, cualquiera puede construir un modelo de análisis predictivo competitivo usando Python.

Este artículo profundizará para cubrir la introducción al modelado predictivo y su proceso. Más adelante, demostraremos el proceso paso a paso para construir un modelo de análisis predictivo exitoso utilizando el marco de Python y sus resultados correspondientes.

Análisis predictivo: historia y avances actuales

¿Cuándo fue la última vez que la popularidad de una parte de la tecnología creció exponencialmente y de repente se convirtió en una necesidad para las empresas y las personas? Vemos análisis predictivos: tecnología que ha existido durante décadas y vale la pena implementarla en la vida cotidiana. Para saber por qué ha sucedido eso, consideremos las razones por las cuales:

  • Proporciona información interesante para predecir sus decisiones futuras según el volumen y el tipo de datos de entrada.
  • Proporciona modelos fáciles de usar que ayudan a resolver problemas complejos y descubrir nuevas oportunidades para su organización.
  • Con condiciones económicas más desafiantes, ayuda ser consistente en un mercado competitivo en crecimiento.

La capacidad de usar algoritmos predictivos es cada vez más valiosa para organizaciones de todos los tamaños. Es especialmente cierto para las pequeñas empresas, que pueden utilizar la programación predictiva para aumentar su ventaja competitiva al comprender mejor a sus clientes y mejorar sus ventas.

Importancia del análisis predictivo en la detección de fraude

La programación predictiva se ha convertido en una parte considerable de los negocios en la última década. Las empresas recurren a la programación predictiva para identificar problemas y oportunidades, predecir el comportamiento y las tendencias de los clientes y tomar mejores decisiones. Detección de fraude es uno de los casos de uso cotidiano que sugiere regularmente la importancia del modelado predictivo en el aprendizaje automático.

La combinación de múltiples conjuntos de datos ayuda a detectar anomalías y prevenir comportamientos delictivos. La capacidad de realizar análisis remotos en tiempo real puede mejorar los escenarios de detección de fraude y hacer que la seguridad sea más efectiva.

Lectura adicional – Los 17 principales casos de uso de análisis predictivo de la vida real

Modelado predictivo: descomposición del proceso

Así es como funciona el modelado predictivo:

1. Recopilación de datos

La recopilación de datos puede consumir una cantidad considerable de su tiempo. Sin embargo, cuantos más datos tenga, más precisas serán sus predicciones.

En el futuro, deberá trabajar con datos de múltiples fuentes, por lo que debe haber un enfoque unitario para todos esos datos. Por lo tanto, la fase de recopilación de datos es crucial para hacer predicciones precisas. Antes de hacerlo, asegúrese de contar con la infraestructura adecuada y de que su organización cuente con el equipo adecuado para realizar el trabajo.

Se observa que la mayoría de los científicos de datos dedican el 50 % de su tiempo a recopilar y explorar sus datos para el proyecto. Hacer esto lo ayudará a identificar y relacionar sus datos con la declaración de su problema, lo que eventualmente lo llevará a diseñar soluciones comerciales más sólidas.

2. Análisis de datos

Uno de los desafíos críticos para los científicos de datos es lidiar con las cantidades masivas de datos que procesan. Identificar el mejor conjunto de datos para su modelo es esencial para un buen rendimiento. Aquí es donde entra en juego la limpieza de datos.

La limpieza de datos implica eliminar datos redundantes y duplicados de nuestros conjuntos de datos, haciéndolos más útiles y eficientes.

La conversión de datos requiere cierta manipulación y preparación de datos, lo que le permite descubrir información valiosa y tomar decisiones comerciales críticas. También deberá preocuparse por la parte de limpieza y filtro. A veces, los datos se almacenan en un formato no estructurado, como un archivo CSV o texto, y debe limpiarlos y colocarlos en un diseño estructurado para analizarlos.

3. Ingeniería de características

La ingeniería de características es una técnica de aprendizaje automático que utiliza el conocimiento del dominio para extraer características de los datos sin procesar. En otras palabras, la ingeniería de características transforma las observaciones sin procesar en características deseadas mediante métodos estadísticos o de aprendizaje automático.

Una «característica», como sabrá, es cualquier entrada cuantificable que se puede utilizar en un modelo predictivo, como el color de un objeto o el tono de voz de alguien. Cuando los procedimientos de ingeniería de características se llevan a cabo de manera efectiva, el conjunto de datos final es óptimo y contiene todos los aspectos relevantes que impactan en el desafío comercial. Estos conjuntos de datos generan las tareas de modelado predictivo más precisas e información relevante.

4. Modelado de datos

Puedes usar varios modelos de análisis predictivo como la clasificación o los modelos de agrupamiento. Aquí es donde comienza la construcción de modelos predictivos. En este paso de análisis predictivo, empleamos varios algoritmos para desarrollar modelos de predicción basados ​​en los patrones observados.

Los lenguajes de programación de código abierto como Python y R constan de innumerables bibliotecas que pueden ayudarlo de manera eficiente a desarrollar cualquier forma de modelo de aprendizaje automático. También es esencial volver a examinar los datos existentes y determinar si son del tipo adecuado para su modelo predictivo.

Por ejemplo, ¿tiene los datos correctos en primer lugar? Los equipos de TI y marketing a menudo tienen la información necesaria, pero no saben cuál es la mejor manera de enmarcarla en un modelo predictivo. Reformular los datos existentes puede cambiar la forma en que un algoritmo predice los resultados.

5. Estimación del rendimiento

En este paso, comprobaremos la eficiencia de nuestro modelo. Considere usar el conjunto de datos de prueba para determinar la validez y precisión de su modelo de predicción. Si la precisión es buena, debe repetir los pasos de ingeniería de características y preprocesamiento de datos hasta lograr buenos resultados.

Modelo predictivo usando Python

Creación de análisis predictivos con Python: guía paso a paso

1. Cargue los datos

Para comenzar con el modelado de Python, primero debe ocuparse de la recopilación y exploración de datos. Por lo tanto, el primer paso para crear un modelo de análisis predictivo es importar las bibliotecas necesarias y explorarlas para su proyecto.

Para analizar los datos, uno necesita cargar los datos dentro del programa, para lo cual podemos usar una de las bibliotecas de python llamada «Pandas».

El siguiente código ilustra cómo puede cargar sus datos desde un archivo CSV en la memoria para realizar los siguientes pasos.

cómo puede cargar sus datos desde un archivo CSV en la memoria

2. Preprocesamiento de datos

Ahora que tiene su conjunto de datos, es hora de ver la descripción y el contenido del conjunto de datos usando df.info() y df.head(). Además, como notó, la variable de destino se cambia a (1/0) en lugar de (Sí/No), como se muestra en el siguiente fragmento.

Preprocesamiento de datos

3. Estadísticas descriptivas

Las estadísticas descriptivas le permiten comprender mejor y de forma más significativa su modelo de datos de Python. Como se estudió anteriormente, una mejor correlación entre los datos proporciona una mayor precisión en los resultados. Por lo tanto, verifique la correlación entre varias variables del conjunto de datos utilizando el código que se proporciona a continuación.

Estadísticas descriptivas

Estadísticas descriptivas

Estadísticas descriptivas2

4. Ingeniería de características

Cuando se trata de cualquier modelado de Python, la ingeniería de características juega un papel esencial. Una característica deficiente impactará de inmediato en su modelo predictivo, independientemente de los datos o la arquitectura.

Puede ser esencial crear y entrenar mejores funciones para que el aprendizaje automático se desempeñe de manera efectiva en nuevas tareas. La ingeniería de características brinda el potencial de generar nuevas características para simplificar y acelerar el procesamiento de datos y, al mismo tiempo, mejorar el rendimiento del modelo. Puede utilizar herramientas como CaracterísticaHerramientas y TsFresh para hacer que la ingeniería de características sea más fácil y eficiente para su modelo predictivo.

5. Preparación del conjunto de datos

Antes de continuar, verifique dos veces que su recopilación de datos sea compatible con su modelo predictivo. Una vez que haya recopilado los datos, examínelos y refínelos hasta que encuentre la información requerida para su modelado de Python.

La preparación del conjunto de datos se centra principalmente en dividir los conjuntos de datos en tres subconjuntos de datos utilizados para entrenar y evaluar el rendimiento del modelo.

  1. Conjunto de datos de entrenamiento
  2. Conjunto de datos de validación
  3. Conjunto de datos de prueba

Preparación del conjunto de datos

6. Identifica la variable

La elección de la variable para su proyecto depende únicamente del modelo de datos de Python que utilice para su modelo de análisis predictivo. Además, varios algoritmos predictivos están disponibles para ayudarlo a seleccionar características de su conjunto de datos y hacer que su tarea sea fácil y eficiente.

A continuación se muestran algunos de los pasos a seguir durante el procedimiento de selección de variables de su conjunto de datos

  • El peso de la evidencia se utiliza para calcular el valor de la información.
  • Uso de bosques aleatorios para determinar la importancia de las variables
  • Eliminación de características recursivas
  • Clasificador de árboles extra con importancia variable
  • Las mejores variables en las pruebas de chi-cuadrado
  • Selección de características basada en L1

7. Desarrollo de modelos

Debe diseccionar su conjunto de datos para entrenar y probar datos y probar varios algoritmos predictivos nuevos para identificar el mejor. Además, hacer esto lo ayudará a evaluar el rendimiento del conjunto de datos de prueba y asegurarse de que el modelo sea estable. En esta etapa, el 80% de su modelado de python está hecho.

Modelo de desarrollo

Utilicemos el marco de análisis predictivo de bosque aleatorio para analizar el rendimiento de nuestros datos de prueba.

  marco de análisis predictivo forestal

8. Ajuste de hiperparámetros

También puede modificar los hiperparámetros del modelo para mejorar el rendimiento general. Para una mejor comprensión, consulte el fragmento de código a continuación.

Ajuste de hiperparámetros

Probando con varios modelos de análisis predictivo, el que da la mejor precisión se selecciona como el final.

9. Evaluación del modelo

No, aún no hemos terminado. Mientras se construye un modelo de análisis predictivo, la finalización del modelo no es todo lo que se debe tratar. También debe evaluar el rendimiento del modelo en función de varias métricas. Veamos algunas de estas métricas en detalle a continuación:

MAE es una métrica sencilla que calcula la diferencia absoluta entre los valores reales y predichos. El grado de errores de las predicciones y las observaciones se mide utilizando los errores absolutos promedio de todo el grupo.

Error absoluto medio (MAE)

MSE es una estadística popular y sencilla con un poco de variación en el error absoluto medio. La diferencia cuadrática entre los valores reales y anticipados se calcula utilizando el error cuadrático medio.

Error cuadrático medio (MSE)

  • Error cuadrático medio de la raíz (RMSE)

Como término, RMSE implica que es una raíz cuadrada directa del error cuadrático medio.

Error cuadrático medio de la raíz (RMSE)

La puntuación R2, también denominada coeficiente de determinación, es una de las medidas de evaluación del rendimiento para el modelo de aprendizaje automático basado en regresión. En pocas palabras, mide qué tan cerca están los puntos de datos objetivo de la línea ajustada. Como hemos mostrado, MAE y MSE dependen del contexto, pero la puntuación R2 es neutral en el contexto.

Entonces, con la ayuda de R cuadrado, tenemos un modelo de referencia para comparar con un modelo que ninguna de las otras métricas brinda.

R al cuadrado (R2)


Conclusión

A medida que crece la competencia, las empresas buscan una ventaja en la entrega de productos y servicios a mercados abarrotados. Los modelos predictivos basados ​​en datos pueden ayudar a estas empresas a resolver problemas antiguos de formas inusuales.

Si bien existen numerosos lenguajes de programación para elegir en el mundo actual, hay muchas razones por las que Python se ha convertido en uno de los principales competidores. Los cimientos de Python se basan en la versatilidad, ya que se puede utilizar para construir aplicaciones que van desde Raspberry Pi hasta servidores web y aplicaciones de escritorio.

Este artículo analiza Python como un lenguaje de programación y un marco de trabajo populares que pueden resolver problemas de nivel empresarial de manera eficiente. De la extensa colección de frameworks de Python, Scikit-aprender es una de las bibliotecas de Python de uso común, que contiene muchos algoritmos, incluidas capacidades de aprendizaje automático, para ayudar a su empresa a aprovechar el poder de la automatización y las posibilidades futuras.

El equipo de científicos de datos de Maruti Techlabs asume el trabajo preliminar de evaluar sus objetivos de negocio y determinar las soluciones pertinentes a los problemas planteados. Por ejemplo, utilizando el poder de los algoritmos de análisis predictivo en el aprendizaje automático, desarrollamos una herramienta de predicción de ventas para un fabricante de autopartes. El objetivo era tener una predicción más precisa de las ventas y, a la fecha, nuestro equipo está ayudando a la empresa a mejorar la herramienta y, por lo tanto, predecir las ventas con mayor precisión.

Como parte del acuerdo, dividimos todo el proyecto en tres etapas, cada una de las cuales consta de un conjunto distintivo de responsabilidades. La primera etapa incluyó una comprensión integral de los puntos de datos y los valores comerciales de nuestro cliente. Posteriormente, nuestros científicos de datos refinaron y organizaron el conjunto de datos para extraer patrones e información según fuera necesario. En la etapa final, nuestros ingenieros de datos utilizaron los datos refinados y desarrollaron un modelo de aprendizaje automático de análisis predictivo para predecir con precisión los próximos ciclos de ventas. Ayudó a nuestro cliente a prepararse mejor para las próximas tendencias en el mercado y, en consecuencia, superar a sus competidores.

Esto es lo que dijo el vicepresidente de producto sobre trabajar con nosotros:

“La calidad de su servicio es excelente. No ha habido un momento en que haya enviado un correo electrónico y no respondan. Esperamos que el modelo mejore la precisión de nuestras predicciones en un 100 %. Nuestras predicciones por encima de mil piezas tendrán una precisión del 30%, lo cual es bastante decente para nosotros. Todo lo que tenga menos de mil piezas tendrá una precisión del 80 %.

Maruti Techlabs está atento al servicio al cliente. Su comunicación es excelente incluso después del desarrollo. Siempre se aseguran de que estemos contentos con lo que tenemos. Estoy seguro de que seguirán haciéndolo en base a la experiencia que he tenido con ellos en los últimos 8 o 9 meses”.

Con la ayuda de nuestro servicios de aprendizaje automáticollevamos a cabo un análisis exhaustivo de su negocio y brindamos información para ayudarlo a identificar las tendencias del mercado, predecir el comportamiento de los usuarios, personalizar sus productos y servicios y tomar mejores decisiones comerciales en general.

Ponerse en contacto con nosotros hoy y descubra los patrones ocultos en los datos de su empresa.

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