S05L06 – Tarea y Consejos

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Guía Integral para la Predicción de Lluvias Utilizando Técnicas de Ciencia de Datos con Python



Predecir las condiciones meteorológicas, especialmente la lluvia, es una tarea crucial en diversos sectores como la agricultura, la aviación y la planificación de eventos. Aprovechando las técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático, podemos construir modelos robustos para predecir la lluvia con una precisión significativa. En esta guía integral, te guiaremos a través de un proceso paso a paso para crear un modelo de predicción de lluvias utilizando Python, Jupyter Notebooks y el reconocido conjunto de datos Weather in Australia de Kaggle.

Tabla de Contenidos

  Introducción
  Importación y Exploración de los Datos
  Manejo de Datos Faltantes
  Selección de Características
  Codificación de Etiquetas
  Manejo de Datos Desbalanceados
  División de Entrenamiento y Prueba
  Escalado de Características
  Conclusión
  Recursos Adicionales


Introducción

Los modelos de predicción meteorológica son esenciales para pronosticar y prepararse para las condiciones climáticas futuras. Esta guía se enfoca en predecir si lloverá mañana (RainTomorrow) utilizando datos meteorológicos históricos de Australia. Utilizaremos las poderosas bibliotecas de Python como pandas, scikit-learn e imbalanced-learn para preprocesar los datos, manejar valores faltantes, codificar variables categóricas, equilibrar el conjunto de datos y escalar características para un rendimiento óptimo del modelo.

Conjunto de Datos Utilizado: Weather in Australia

Importación y Exploración de los Datos

El primer paso en cualquier proyecto de ciencia de datos es importar y explorar el conjunto de datos para comprender su estructura y contenido.

Importación de Bibliotecas y Datos





		
		
			
			
Java
			
			import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn import preprocessing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
6
7
				
						import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn import preprocessing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
					
				
			
		



Carga de los Datos





		
		
			
			
Java
			
			# Cargar el conjunto de datos
data = pd.read_excel('data.xlsx')
print(data)
			
				
					
				
					1
2
3
				
						# Cargar el conjunto de datos
data = pd.read_excel('data.xlsx')
print(data)
					
				
			
		



Salida de Muestra:


  
    
    nombre
    altura
    peso
    edad
    género
  
  
    0
    Liam
    5.6
    85.0
    25.0
    Masculino
  
  
    1
    Noah
    5.6
    102.0
    45.0
    Masculino
  
  
    2
    William
    6.1
    94.0
    65.0
    Masculino
  
  
    ...
    ...
    ...
    ...
    ...
    ...
  


Manejo de Datos Faltantes

Los datos faltantes pueden llevar a modelos sesgados y una disminución en la precisión. Es esencial manejar los valores faltantes de manera efectiva.

Identificación de Valores Faltantes





		
		
			
			
Java
			
			print(X)
			
				
					
				
					1
				
						print(X)
					
				
			
		



Salida:


  
    
    nombre
    altura
    peso
    edad
  
  
    0
    Liam
    5.6
    85.0
    25.0
  
  
    1
    Noah
    5.6
    102.0
    45.0
  
  
    6
    Elijah
    5.2
    NaN
    12.0
  
  
    7
    Lucas
    NaN
    85.0
    41.0
  
  
    ...
    ...
    ...
    ...
    ...
  


Imputación de Valores Faltantes con la Estrategia de Media





		
		
			
			
Java
			
			imp_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
imp_mean.fit(X.iloc[:,1:4])
X.iloc[:,1:4] = imp_mean.transform(X.iloc[:,1:4])
print(X)
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						imp_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
imp_mean.fit(X.iloc[:,1:4])
X.iloc[:,1:4] = imp_mean.transform(X.iloc[:,1:4])
print(X)
					
				
			
		



Salida de Datos Imputados:


  
    
    nombre
    altura
    peso
    edad
  
  
    0
    Liam
    5.6
    85.0
    25.0
  
  
    1
    Noah
    5.6
    102.0
    45.0
  
  
    6
    Elijah
    5.2
    78.33
    12.0
  
  
    7
    Lucas
    5.51
    85.0
    41.0
  
  
    ...
    ...
    ...
    ...
    ...
  


Selección de Características

Seleccionar las características correctas es vital para construir un modelo efectivo. Ayuda a reducir el sobreajuste y a mejorar el rendimiento del modelo.





		
		
			
			
Java
			
			X = X.iloc[:,1:]
print(X)
			
				
					
				
					1
2
				
						X = X.iloc[:,1:]
print(X)
					
				
			
		



Salida de Características Seleccionadas:


  
    
    altura
    peso
    edad
  
  
    0
    5.6
    85.0
    25.0
  
  
    1
    5.6
    102.0
    45.0
  
  
    ...
    ...
    ...
    ...
  


Codificación de Etiquetas

Los modelos de aprendizaje automático requieren entradas numéricas. Por lo tanto, variables categóricas como género necesitan ser codificadas.





		
		
			
			
Java
			
			le = preprocessing.LabelEncoder()
le.fit(Y)
Y = le.transform(Y)
print(Y)
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						le = preprocessing.LabelEncoder()
le.fit(Y)
Y = le.transform(Y)
print(Y)
					
				
			
		



Salida de Etiquetas Codificadas:





		
		
			
			
Java
			
			[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0]
			
				
					
				
					1
				
						[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0]
					
				
			
		



Aquí, 1 representa Masculino y 0 representa Femenino.

Manejo de Datos Desbalanceados

Los conjuntos de datos desbalanceados pueden sesgar el modelo hacia la clase mayoritaria. Para abordar esto, utilizamos técnicas de sobremuestreo.

Sobremuestreo con RandomOverSampler





		
		
			
			
Java
			
			from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler

rus = RandomOverSampler(random_state=42)
X, Y = rus.fit_resample(X, Y)
print(Y)
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
				
						from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
 
rus = RandomOverSampler(random_state=42)
X, Y = rus.fit_resample(X, Y)
print(Y)
					
				
			
		



Salida de Etiquetas Balanceadas:





		
		
			
			
Java
			
			[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
			
				
					
				
					1
				
						[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
					
				
			
		



Ahora, ambas clases están balanceadas, asegurando que el modelo aprenda de manera equitativa tanto de instancias Masculino como Femenino.

División de Entrenamiento y Prueba

Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba es crucial para evaluar el rendimiento del modelo en datos no vistos.





		
		
			
			
Java
			
			X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.20, random_state=1)
print(y_test)
			
				
					
				
					1
2
				
						X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.20, random_state=1)
print(y_test)
					
				
			
		



Salida de Etiquetas de Prueba:





		
		
			
			
Java
			
			[1 0]
			
				
					
				
					1
				
						[1 0]
					
				
			
		



Escalado de Características

Escalar las características asegura que todas las características contribuyan por igual al rendimiento del modelo.

Estandarización

La estandarización transforma los datos para que tengan una media de cero y una desviación estándar de uno.





		
		
			
			
Java
			
			sc = preprocessing.StandardScaler()
sc.fit(X_train)
X_train = sc.transform(X_train)
print(X_train)
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						sc = preprocessing.StandardScaler()
sc.fit(X_train)
X_train = sc.transform(X_train)
print(X_train)
					
				
			
		



Salida de Datos de Entrenamiento Estandarizados:





		
		
			
			
Java
			
			[[-1.58788812 -1.52993724 -0.73910107]
 [ 0.78570243  0.46563307  1.79495975]
 ... 
]
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						[[-1.58788812 -1.52993724 -0.73910107]
 [ 0.78570243  0.46563307  1.79495975]
 ... 
]
					
				
			
		



Aplicando Escalado a los Datos de Prueba





		
		
			
			
Java
			
			X_test = sc.transform(X_test)
print(X_test)
			
				
					
				
					1
2
				
						X_test = sc.transform(X_test)
print(X_test)
					
				
			
		



Salida de Datos de Prueba Estandarizados:





		
		
			
			
Java
			
			[[ 1.18130085  0.46563307 -1.35077093]
 [-0.79669127 -0.93126615 -0.30219404]]
			
				
					
				
					1
2
				
						[[ 1.18130085  0.46563307 -1.35077093]
 [-0.79669127 -0.93126615 -0.30219404]]
					
				
			
		



Conclusión

En esta guía, hemos recorrido los pasos esenciales para preprocesar datos para un modelo de predicción de lluvias utilizando Python. Desde la importación y exploración del conjunto de datos hasta el manejo de valores faltantes, codificación de etiquetas, balanceo de datos y escalado de características, cada paso es crítico para construir un modelo de aprendizaje automático robusto. Los siguientes pasos involucran la selección de un algoritmo de aprendizaje automático apropiado, el entrenamiento del modelo y la evaluación de su rendimiento.

Siguiendo estos pasos, puedes preparar eficazmente tus datos para diversas tareas de modelado predictivo, asegurando una mayor precisión y confiabilidad en tus predicciones.

Recursos Adicionales


  Conjunto de Datos de Kaggle: Weather in Australia
  Bibliotecas de Python:
    
      Documentación de Pandas
      Documentación de Scikit-learn
      Documentación de Imbalanced-learn
    
  
  Jupyter Notebooks: Mejora tu aprendizaje explorando Jupyter Notebooks interactivos que implementan los pasos discutidos en esta guía. Acceder al Notebook




Autor: Tu Nombre

Fecha: 10 de Octubre de 2023

Categorías: Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático, Python, Predicción Meteorológica

Etiquetas: Predicción de Lluvias, Preprocesamiento de Datos, Tutorial de Python, Aprendizaje Automático, Scikit-learn



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	nombre	altura	peso	edad	género
0	Liam	5.6	85.0	25.0	Masculino
1	Noah	5.6	102.0	45.0	Masculino
2	William	6.1	94.0	65.0	Masculino
...	...	...	...	...	...