Lab 07 - Modelowanie danych

Wprowadzenie

Celem zajęć jest przedstawienie procedury budowy modelu opartego o analizę danych, który pozwala wyjaśnić relacje między nimi. Zasadniczo dla danych ciągłych model taki jest regresorem opisanym przez regresję liniową lub nieliniową.

W przykładowej analizie realizowanej w ramach wprowadzenia będzie wykorzystywany zbiór danych. Zawierający dane z eksperymentu obciążania belki zmienną siłą, podczas którego rejestrowano ugięcie belki. Dane mają postać:

Regresja liniowa dla jednej zmiennej

Z otrzymanego wykresu możemy stwierdzić, że model opisujący zależność między obciążeniem a ugięciem jest modelem liniowym \[D_{deflection} = a \cdot X_{load} + b\]

Współczynniki takiego modelu mogą być wyznaczone przy pomocy regresji liniowej. Do wyznaczenia regresji można użyc wielu różnych modułów: scipy.stats.linregress, sklearn.linear_model.LinearRegression,jednak na zajęciach będziemy wykorzystywali funkcję statsmodels.formula.api.ols, który dobrze integruje się z pandas i poza wyznaczeniem współczynników modelu pozwala na wyznaczenie również statystyk dotyczących istotności otrzymanych wyników oraz przedziałów ufności dla parametrów.

from statsmodels.formula.api import ols
model = ols('Deflection ~ Load', data=data)
res = model.fit()
res.summary()

model opisany jest w stylu języka R więcej informacji na temat definiowania modeli, które mogą być zarówno liniowe jak nieliniowe, obejmować zmienne kategoryczne i ciągłe, można znaleźć w dokumentacji

Efekt dopasowania można wyświetlić używając metody predict, lub tworząc wyrażenie zawierające wyestymowane współczynniki: data[‘Prediction’] = model.predict(data)

ax = data.plot.scatter(x=‘Load’,y=‘Deflection’, ax=axs[0,0])

Analiza wyników faza 1

wynikiem metody res.summary() jest następujący zbiór danych:

Warto zwrócić uwagę na następujące metryki: - R-squared (R2) - współczynnik determinacji, wyrażony jako iloraz wariancji wyników predykowanych z modelu do wariancji wyników rzeczywistych. Jest jedną z najpopularniejszych metryk opisujących dopasowanie modelu do danych, gdy ma wartość 1, oznacza to bardzo dobre dopasowanie inne wartości wskazują na rozbieżności w dopasowania, ma wartość 0, gdy model zwraca wartość średnią. Otrzymana wartość wskazuje na bardzo dobre dopasowanie modelu do danych. Aktualnie dokładniejszymi metrykami są AIC i BIC.

• coef - kolumna zawiera wyestymowane współczynniki regresji dla obciążenia (Load) i skłądową stałą (intercept), kolejne kolumn zwiarają błąd standardowy współczynnika (std err), prawdopodobieństwo testowe (P) oraz przedział ufności dla poziomu ufności 0.95
• Omnibus test, Prob(Omnibus) - statystyki pozwalające określić na ile zaproponowany model jest w stanie zmniejszyć wariancję błędu (residuów). Statystyka (F-test) jest wykorzystywana w teście ANOVA i będzie omawiana na kolejnych zajęciach. Na chwilę obecną można stwierdzić, że Prob(Omnibus) wskazuje, że jest 6.3% szans że dopasowany model w pełni wyjaśnia wariancję

Mogłoby się wydawać, że otrzymane są bardzo dobre poza wynikiem testu Omnibus, który może wskazywać na to że występują inne, nieuwzględnione w modelu zależności.

import statsmodels.graphics.gofplots as sm
fig, axs = plt.subplots(2,2, squeeze=False)
data['Prediction'] = res.predict(data)
plt.tight_layout()

ax = data.plot.scatter(x='Load',y='Deflection', ax=axs[0,0])
data.plot(x='Load',y='Prediction', ax=axs[0,0], color='red')
# plt.subplot(2,2,2)
residuals = res.predict(data)-data['Deflection']
axs[0,1].scatter(data['Load'], (residuals))
axs[0,1].set_xlabel('Load')
axs[0,1].set_ylabel('Residual values')

axs[1,0].hist(residuals)
axs[1,0].set_ylabel('frequency')
axs[1,0].set_xlabel('residuual values')
plt.subplot(2,2,4)
sm.qqplot(residuals, stats.t, distargs=(4,), loc=3, scale=10, fit=True, ax=axs[1,1], line='s')
plt.tight_layout()

a efektem jest wykres:

wynikiem metody res.summary() jest następujący zbiór danych:

Z analizy residuów widać, że błąd dopasowania ma charakter systematyczny a nie przypadkowy, co potwierdza wynik testu Omnibus. Również histogram nie ma rozkładu normalnego, co miałoby miejsce, gdyby elementem, którego nie może wyjaśnić model jest szum biały. Z Q-Q plot można również ocenić że residuua nie mają rozkładu normalnego. ### Poprawa modelu Poprawa modelu odbywa się głównie przez analizę residuów. W tym przypadku można przypuszczać, że brakujący człon ma jest zbliżony do paraboli.

W przypadku regresji liniowej, człon wykładniczy możemy zrealizować przez dodanie kolejnej zmiennej która jest kwadratem zmiennej wejściowej:

Model będzie miał więc postać:

data['Load2'] = data['Load']**2
model = ols('Deflection ~ Load + Load2', data=data)
res = model.fit()

Przeanalizuj wyniki i sprawdź jak rozszerzenie modelu wpłynęło na wartości statytsyk, wartości parametrów modelu oraz na przedział ufności poszczególnych parametrów. Szczególną uwagę zwróć na Omnibus test.

Dalsze działania

W poniższych zadaniach wykorzystaj dane z zeszłych zajęć (zbiór danych, lub alternatywny link), oraz stworzone wtedy kody służące do wczytywania i czyszczenia danych.

1. Spróbuj postępując zgodnie z przedstawioną metodą wyznaczyć model dla relacji między ceną sprzedaży nieruchomości (SalePrice) a GrLivArea
2. Spróbuj postępując zgodnie z przedstawioną metodą wyznaczyć model dla relacji między ceną sprzedaży nieruchomości (SalePrice) a OverallQual 3.
3. Spróbuj wyznaczyć model który jest połączeniem modelu 1 i 2 oraz dodatkowo zawiera dane dotyczące i TotalBsmtSF (model powinien być sumą etykiet poszczególnych kolumn)
4. Dla każdego modelu oceń jak zmienia się wariancji wartości residuów oraz statystyki. Czy model 3 dał istotną poprawę jakości dopasowanie, zmniejszył wariancję?
5. Na podstawie własnej analizy z poprzednich zajęć wybierz 4 cechy, które twoim zdaniem będą najlepiej reprezentowały cenę i stosując metodę z poprzednich zajęć (las drzew) spróbuj ocenić dokładność regresji w porównaniu z wynikami modeli 1,2,3. W tym celu wyznacz wartość R2 (do tego celu możesz wykorzystać from sklearn.metrics import r2_score, lub zaimplementować odpowiednie wyrażenie zgodnie ze wzorem)

Autorzy: Piotr Kaczmarek