Análise de dados de alta dimensionalidade com Python

Publicado em: 19/12/2024

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/.

Conteúdos que você verá nesta postagem

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 StandardScaler para 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 RandomForestClassifier para 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 SelectKBest e RFE.
  • 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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