Resumo

Este artigo é o segundo de uma série sobre a aplicação de métodos de Machine Learning em uma base de dados, com foco no método preditivo de Classificação. Discutiremos o pré-processamento de dados e a importância de compreender os tipos de variáveis — numéricas e categóricas — antes de aplicar qualquer modelo. Este conhecimento é crucial para adaptar os dados aos requisitos de cada algoritmo, garantindo previsões mais precisas.

Tópicos Abordados

• Introdução ao método de Classificação em Machine Learning
• A importância do pré-processamento de dados
• Conhecendo os tipos de variáveis
• Diferença entre variáveis numéricas (contínuas e discretas) e categóricas (nominais e ordinais)
• Exemplos práticos de como classificar as variáveis
• Conclusão e próximos passos na aplicação de algoritmos de classificação

Introdução

Este é o segundo artigo de uma sequência que visa aplicar diferentes métodos de Machine Learning em uma base de dados, com ênfase no método preditivo chamado Classificação. No primeiro texto, abordamos o pré-processamento e apresentamos o dataset utilizado. Agora, daremos um passo crucial para o sucesso na modelagem: conhecer os tipos de variáveis presentes no dataset. Entender essas variáveis é fundamental porque cada modelo lida de forma diferente com tipos de dados numéricos e categóricos. Nosso objetivo é adaptar os dados corretamente para garantir previsões precisas e eficazes.

A Classificação é uma técnica poderosa, usada para categorizar dados em diferentes classes. Mas antes de nos aprofundarmos nos algoritmos, precisamos preparar a base de dados. Este texto será dedicado a uma etapa crítica de todo projeto de Machine Learning: a identificação dos tipos de variáveis no dataset. A seguir, veremos por que isso é tão importante.

A Importância de Entender os Tipos de Variáveis

Quando aplicamos um algoritmo de Machine Learning, a forma como cada modelo processa as variáveis pode variar. Alguns algoritmos, por exemplo, lidam melhor com dados numéricos, enquanto outros trabalham com variáveis categóricas. Entender se estamos lidando com variáveis numéricas, categóricas ou uma combinação de ambas é essencial para realizar o pré-processamento adequado e evitar erros ao longo da modelagem. Se não identificarmos corretamente os tipos de dados, corremos o risco de alimentar os modelos com entradas que eles não conseguem processar de forma eficaz.

Tipos de Variáveis em Machine Learning

As variáveis podem ser classificadas em dois grandes grupos: Numéricas e Categóricas. Dentro desses grupos, há subcategorias importantes que devemos compreender.

Variáveis Numéricas:

Estas representam números e podem ser divididas em duas subcategorias:

• Contínua: São variáveis que podem assumir qualquer valor dentro de um intervalo, incluindo valores decimais. Exemplos comuns incluem temperatura, altura e peso.
• Discreta: São variáveis que assumem valores inteiros e finitos. Exemplos são contagens, como o número de quartos em uma casa ou a quantidade de itens vendidos em um dia.

Variáveis Categóricas:

Representam categorias ou rótulos que descrevem características qualitativas. Essas variáveis também são divididas em duas subcategorias:

• Nominal: Não têm uma ordem intrínseca. Exemplos incluem cores de olhos (azul, verde, castanho) ou tipos de carros (sedã, SUV, hatch). Não há uma relação de hierarquia entre essas categorias.
• Ordinal: Têm uma ordem natural, como níveis de educação (fundamental, médio, superior) ou tamanhos de roupas (P, M, G).

Explicando as Variáveis Numéricas

As variáveis numéricas são utilizadas em diversos algoritmos de Machine Learning, especialmente aqueles que envolvem regressão e classificação baseada em distância, como o K-Nearest Neighbors (KNN). No entanto, é importante distinguir entre as variáveis contínuas e discretas para evitar erros ao modelar.

• Variáveis Contínuas: São variáveis que podem assumir qualquer valor em um intervalo, incluindo valores decimais. Por exemplo, a altura de uma pessoa pode ser 1,75 metros ou 1,753 metros, permitindo uma gama infinita de valores entre dois pontos. Modelos que lidam com regressão linear ou redes neurais frequentemente utilizam variáveis contínuas.

  • Exemplo: A altura de uma pessoa (1,75 metros).

• Variáveis Discretas: Assumem apenas valores inteiros e são frequentemente associadas a contagens. Um exemplo clássico seria o número de irmãos que uma pessoa tem. Esse tipo de variável é utilizado em algoritmos que trabalham com classificação baseada em contagens ou frequência.

  • Exemplo: O número de carros vendidos em um dia.

Explicando as Variáveis Categóricas

As variáveis categóricas apresentam um desafio único para alguns algoritmos, especialmente aqueles que exigem variáveis numéricas para funcionarem. Em muitos casos, é necessário converter variáveis categóricas em uma representação numérica, por exemplo, usando técnicas como one-hot encoding ou label encoding.

• Variáveis Nominais: Não têm uma ordem definida. Exemplos incluem a cor dos olhos (azul, verde, castanho) ou a nacionalidade (brasileiro, espanhol, italiano). Não há hierarquia ou relação quantitativa entre essas categorias.

  • Exemplo: Cores dos olhos.

• Variáveis Ordinais: Essas variáveis têm uma ordem definida. Por exemplo, tamanhos de roupas seguem uma ordem (P < M < G). É importante distinguir entre variáveis ordinais e nominais, pois as ordinais mantêm uma relação hierárquica.

  • Exemplo: Tamanho de camiseta (P, M, G).

A Relevância da Correta Classificação das Variáveis

Antes de aplicar qualquer modelo preditivo, é fundamental que as variáveis do dataset sejam corretamente identificadas e processadas. Cada algoritmo tem suas próprias exigências em termos de entrada de dados. Por exemplo, algoritmos como o Decision Tree podem lidar com variáveis categóricas, enquanto um modelo de regressão linear exige dados numéricos. Falhar em reconhecer esses requisitos pode levar a modelos ineficientes e a resultados imprecisos.

Ao final desta etapa de pré-processamento, devemos garantir que nossas variáveis estejam devidamente preparadas e adequadas para os modelos que vamos utilizar. Modelos diferentes têm pontos fortes e fracos, e uma das chaves para alcançar bons resultados é entender como cada tipo de dado influencia o desempenho de cada algoritmo.

Conclusão

Neste artigo, exploramos a importância de conhecer os tipos de variáveis e como elas se dividem em numéricas e categóricas. Compreender essas classificações é essencial para preparar os dados corretamente e garantir que o algoritmo escolhido funcione da melhor forma possível. Agora que entendemos essa etapa fundamental de pré-processamento, no próximo texto desta série aplicaremos diferentes modelos de classificação e veremos como cada um deles lida com nossos dados.

Essa preparação nos permitirá comparar os modelos e identificar qual deles oferece os melhores resultados para o problema de classificação em questão. Não perca a sequência, onde avançaremos na aplicação prática dos algoritmos!

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