regressao-linear-teste-e-prever-resultados

🪧 Vitrine.Dev
✨ Nome	Regressão Linear: testando relações e prevendo resultados
🏷️ Tecnologias	python
🚀 URL	Notebook no Kaggle
🔥 Desafio	Conteúdo do 5º curso da formação Data Science

Sobre o curso 📚

Continuando a pôr em prática o que aprendi nos cursos da formação Data Science da Alura, já passei pela análise e exploração dos dados, agora chegou a vez de falar sobre os modelos de previsão. Neste curso, também ministrado pelo instrutor Rodrigo Dias, aprendi:

sobre a importância das visualizações para compreender a distribuição dos dados;
a diferença entre variáveis dependentes e explicativas;
a importância de separar os dados em conjuntos de treino e teste;
a criar modelos que relacionam as variáveis dependentes e explicativas, permitindo previsões e análises estatísticas;
compreender os erros em função dos resíduos e métricas, ou seja, identificar possíveis discrepâncias entre as previsões e os valores reais;
finalizando com a comparação e salvamento dos melhores modelos.

Desta vez, utilizamos dados disponíveis no Kaggle sobre o consumo de cerveja em uma região na cidade de São Paulo.

Ao longo do curso, desenvolvemos um modelo de Machine Learning capaz de fazer a previsão do consumo médio de cerveja, utilizando a Regressão Linear.

Minha prática 👩🏻‍💻

Para esta prática, pensei em utilizar um dataset sobre consumo de energia, também disponibilizado no Kaggle. Ele contém informações sobre os registros de temperatura, umidade, velocidade do vento e o consumo de energia de 3 regiões da cidade Tetouan, situada no norte do Marrocos. Os registros começaram em 1º de janeiro de 2017 e vão até o dia 30 de dezembro do mesmo ano, com um intervalo de 10 minutos entre eles.

Na descrição do dataset, não é informado quais são as unidades de medida das variáveis, mas uma delas possui um exemplo em °C. Então, vou supor que as variáveis seguem as mesmas unidades de medidas usadas aqui no Brasil.

Temperatura = °C
Umidade = %

E aqui veio uma variável um pouco complicada de determinar. Para a velocidade do vento, eu encontrei páginas citando o uso de m/s, km/h e nós (kt). Ao fazer um .describe() do DataFrame, vi que o valor mínimo dela é 0,05 e seu máximo é de 6,48.

A página Clima de Ensinar possui uma tabela que ilustra como classificar o vento de acordo com sua velocidade nas três unidades de medida, m/s, km/h e nós.

Se a unidade de medida do dataset fosse em km/h, ou em nós, a cidade não teria ventos diferentes de brisa leve, pois este tipo de vento vai até 12km/h, ou 6 nós. Se estiver em m/s, os ventos podem ser classificados chegar até brisa moderada, que vão até 7,4m/s.

Fiz uma pesquisa no Google sobre a cidade, onde tive acesso ao clima da região, com registro da temperatura, umidade e velocidade do vento (em km/h).

Para transformar km/h para m/s, divido por 3,6.

Fonte: Prepare Enem

Fazendo 21 km/h para m/s, tenho 5,83 m/s, valor este que está dentro da faixa registrada no dataset. Portanto:

Velocidade do vento = m/s
Consumo de energia = kWh

Com as unidades de medida estabelecidas, iniciei a manipulação do dataset. Diferente do dataset usado no curso, neste caso eu não tenho informações como temperatura mínima, média, máxima e se o dia está em um fim de semana ou não. Ao fazer um gráfico de correlação, vi que, com exceção dos consumos e fluxos, as demais variáveis não possuem correlação superior a 0,5 e decidi adicionar as colunas semelhantes do dataset usado no curso para ver se elas melhoravam.

Para criar as variáveis referentes a mínima, média e máxima de algumas colunas, eu poderia fazer igual ao dataset do curso e descobrir o quanto os valores variaram ao longo do dia, mas acho que perderia muitos dados ao fazer essa compactação. Dessa forma, achei melhor agrupar as informações por hora.

O Pandas tem um método que faz a reamostragem de séries temporais, o resample. Tive que definir uma regra, que é o intervalo da reamostragem, informar a coluna em forma de datetime e, fora do método, o que eu queria de retorno, se é o mínimo, o máximo, etc.

No caso dos consumos, eu precisava da soma do que foi registrado no intervalo de 1 hora e defini o retorno da reamostragem como resultado_soma. Nas demais colunas, este tipo de reamostragem não seria útil e as excluí.

Para descobrir as médias, também utilizei o resample e nomeie seu retorno como resultado_media. Neste caso, a reamostragem dos consumos não é relevante e retirei elas do DataFrame. Eu também fiz este procedimento para descobrir os mínimos e máximos destas colunas, para só então, unir todas elas em um dataset maior.

Na reamostragem de mínimo e máximo, também excluí as 3 colunas do consumo e adicionei um sufixo nas colunas, para diferenciá-las umas das outras. Para evitar a repetição, criei uma função que remove as colunas e adiciona os sufixos.

Na hora de unir os DataFrame, por algum motivo 🤔, algumas colunas tiveram o sufixo retirado. Fiz a alteração dos nomes e terminei de unir os 4 DataFrame.

Para fazer classificação dos dias, se é no fim de semana ou não, primeiramente, tive que restaurar o índice, como o método .reset_index. Depois, utilizei o método weekday, do módulo datetime, que funciona da seguinte forma, para cada dia, ele retorna um inteiro, por exemplo, segunda-feira é ‘0’ e domingo é ‘6’. Criei uma função que preenche uma nova coluna no dataset com ‘0’ e ‘1’. Para os retornos do weekday maiores ou iguais a 5 (sábado e domingo) a coluna é preenchida com ‘1’, caso contrário, recebe ‘0’.

Nova correlação:

Após todas as manipulações, fiz uma nova correlação e o resultado não foi muito diferente da primeira. Em todas as variáveis reajustadas, não houve grande mudança de valores. A Temperatura continua sendo a variável com maior correlação, a Umidade continua apresentando valores negativos e Velocidade do vento, Fluxos gerais e Fluxos difusos continuaram com seus valores baixos, próximos à 0. Já para a nova variável, Fim de semana, sua correlação com os consumos também fica próximo à 0 nas três subestações, valor positivo apenas para a Zona 3 e negativo nas outras duas.

Criando o modelo:

Para dar início a criação do modelo, importei a função train_test_split, da biblioteca Scikit_learn, que separa os dados em duas partes, Treino e Teste, um para treinar o modelo e o outro para testá-lo.

Defini o Consumo_zona3 como y, Temperatura, Umidade e Velocidade_vento como X, passei ambas para a função train_test_split, também defini a porcentagem de dados usados para o teste e um valor para o random_state.

Importei métodos destinados à regressão, linear_model, LinearRegression e metrics. Iniciei um modelo de regressão linear vazio e o treinei com os dados de treinamento, X_train e y_train, com a função .fit()

Para avaliar o desempenho do modelo, calculei o coeficiente de determinação com o .score(). Ele é um método que retorna a precisão média do modelo ao comparar os valores previstos para X_train com os valores verdadeiros de y_train. Ou seja, representa a qualidade do ajuste do modelo aos dados e não obtive um bom resultado: 0,238

Ele trabalha com valores entre 0 e 1, e quanto mais próximo de 1, melhor. Ou seja, não é um bom modelo. Eu já sabia que duas, das três, variáveis independentes não estavam fortemente correlacionadas ao Consumo, então, não deveria esperar um bom modelo como resultado.

Em uma forma de tentar melhorar o modelo, troquei a Umidade por Fluxos_gerais, criei um novo modelo e o coeficiente melhorou um pouco. De 0,238 passou para 0,271.

Com esta pequena melhora, resolvi tentar usar o novo modelo para prever um consumo de energia. Criei uma variável, y_previsto, para receber as previsões de X_test e comparei seus resultados com os valores originais, y_test, através da função metrics.r2_score(). Seu valor também varia entre 0 e 1, ele mostra o quanto o modelo se ajustou aos dados e seu retorno foi de 0,282. Ou seja, o modelo consegue explicar 28,2% das variações dos dados.

Para finalizar, eu quis ver o quão próximo o modelo chegou de um dado, através de uma previsão pontual. Atribuí a variável entrada o primeiro registro em X_test, coletando sua temperatura, velocidade do vento e fluxos gerais. Passei para o método .predict() a nova variável e ele retornou o valor de 20408.79.

Ou seja, para um período com temperatura de 27,44 °C, ventos de 4,9 m/s e fluxos gerais de 818, a previsão de consumo é de 20.408,79 kWh.

No entanto, fiz um .loc do índice do primeiro registro de X_test e vi que o consumo de energia, nas condições registradas, foi de 27.986,61 kWh na Zona 3.

Conclusão 🏁

Eu já tinha conhecimento de que o Consumo não tinha forte correlação com as demais variáveis, exceto Temperatura, e mesmo assim continuei trabalhando com este dataset. Como resultado, o modelo não foi capaz de explicar grande parte da variação nos dados.

Eu ainda poderia tentar utilizar outros modelos de regressão, para ver se os resultados melhoravam, mas não era o foco do curso, eu não quis avançar e bordar o conteúdo de um curso que ainda não fiz um projeto sobre.

Com o projeto finalizado, fui ver o material da aula e percebi que cometi um grande erro: -antes de começar qualquer manipulação com os dados, eu deveria ter verificado se os Consumos possuem uma distribuição normal. Se ela não fosse atendida, eu não poderia executar testes, pois não teria resultados confiáveis.

Sem contar que: ‘Garbage in, garbage out’

Não adianta tentar fazer milagre com um dataset que não apresenta bons dados, fica de lição para os próximos projetos.

Muito obrigada por chegar até aqui e até a próxima 🤗

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