Como utilizar a biblioteca rose-python para análise de texto?

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Python: Introdução à Aprendizagem de Máquina com o Titanic

Neste tutorial, vamos explorar os conceitos básicos da aprendizagem de máquina usando Python, utilizando um conjunto de dados do Titanic. Vamos realizar análises estatísticas e criar modelos de predição para determinar quais passageiros sobreviveram ao desastre do Titanic.

Primeiros passos com Python

Antes de começarmos a construir nossos modelos preditivos, é importante entender os passos básicos para manipular dados em Python. A primeira etapa é obter os dados com a biblioteca Pandas.

import pandas as pd

# Carregar o conjunto de dados do Titanic
train = pd.read_csv("titanic.csv")

# Exibir as primeiras linhas do conjunto de dados
train.head()

Em seguida, é fundamental compreender os dados. Vamos explorar as características disponíveis no nosso conjunto de dados.

# Exibir informações detalhadas sobre os dados
train.info()

# Calcular estatísticas descritivas dos dados
train.describe()

Análise de dados

Agora que já carregamos e entendemos os dados, podemos prosseguir com a análise. Nesta etapa, vamos investigar se o gênero dos passageiros influenciou na taxa de sobrevivência.

# Calcular o número absoluto de sobreviventes e não sobreviventes
survival_counts = train["Survived"].value_counts()
print(survival_counts)

# Calcular a taxa de sobrevivência em porcentagem
survival_proportions = train["Survived"].value_counts(normalize=True)
print(survival_proportions)

Ao executar esses comandos, podemos observar que 549 indivíduos (62%) morreram e 342 sobreviveram (38%). Uma maneira simples de realizar uma predição heurística seria seguir a maioria. Ou seja, prever que todos os passageiros não sobreviveram.

Além disso, podemos investigar se o gênero dos passageiros também desempenhou um papel na taxa de sobrevivência. Vamos comparar o número de homens e mulheres que sobreviveram.

# Calcular o número de homens que sobreviveram
male_survival_counts = train["Survived"][train["Sex"] == 'male'].value_counts()
print(male_survival_counts)

# Calcular o número de mulheres que sobreviveram
female_survival_counts = train["Survived"][train["Sex"] == 'female'].value_counts()
print(female_survival_counts)

Novamente, podemos utilizar a proporção para obter uma visão mais clara dos dados.

# Calcular a proporção de sobreviventes homens
male_survival_proportions = train["Survived"][train["Sex"] == 'male'].value_counts(normalize=True)
print(male_survival_proportions)

# Calcular a proporção de sobreviventes mulheres
female_survival_proportions = train["Survived"][train["Sex"] == 'female'].value_counts(normalize=True)
print(female_survival_proportions)

Conclusão

Neste tutorial, exploramos as etapas iniciais para a construção de modelos preditivos usando Python. Utilizamos um conjunto de dados do Titanic para realizar análises estatísticas e identificar possíveis fatores que influenciaram a taxa de sobrevivência. Por exemplo, descobrimos que 38% dos passageiros sobreviveram ao desastre, com diferenças significativas entre homens e mulheres.

A aprendizagem de máquina oferece diversas técnicas para aprimorar nossas predições e identificar padrões nos dados. No próximo capítulo, aprenderemos sobre o uso de árvores de decisão para melhorar nossos modelos preditivos.

Lembre-se de executar cada bloco de código fornecido para obter os resultados desejados.