Random Forest

Este é um projeto de implementação de busca de hiperparâmetros ótimos em uma arquitetura de Regressor Random Forest. O objetivo é realizar a regressão para que se preveja a máxima temperatura na cidade de Seattle.

Este código trata-se da implementação do quarto trabalho da discipina de Aprendizado de Máquina no curso de mestrado em Engenharia Elétrica pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da Universidade Federal do Amazonas.

• Tema: Random Forest
• Disciplina: PGENE 556 - Aprendizado de Máquina
• PPGEE - Programa de Pós Graduação em Engenharia Elétrica
• UFAM - Universidade Federal do Amazonas
• Autor: Diego Giovanni de Alcântara Vieira.

Instalação

1. Clone este repositório:

https://github.com/dgavieira/random-forest

2. Instale as dependências:

pip install -r requirements.txt

Execução

1. Rodar o algoritmo de Random Forest para uma execução única com número de estimadores conhecidos.

python src/main.py

2. Rodar o algoritmo de otimização por Busca de Hiperparâmetros (grid search) com base em um espaço de busca definido para o modelo regressor Random Forest.

python src/grid_search.py

3. Para tratar os resultados, rode as células do jupyter notebook notebooks/post_processing.ipynb.

Visualização dos resultados

Após rodar os algoritmos, são gerados dois arquivos na pasta data:

• results.csv - referente aos resultados de src/main.py.
• results_grid_search.csv - referente aos resultados de src/results_grid_search.csv.

Estrutura do Repositório

• data - pasta em que são salvos os resultados do experimento
  • results.csv - referente aos resultados de src/main.py.
  • results_grid_search.csv - referente aos resultados de src/results_grid_search.csv.
  • temps_extended.xlsx - base de dados utilizada no experimento.
• notebooks - pasta para notebook de pós-processamento das métricas
  • post_processing.ipynb - notebook para tratamento dos resultados
• src - pacote com o código fonte
  • main.py - Execução do treinamento do RandomForest para um conjunto de parâmetros.
  • grid_search.py - Execução do algoritmo de busca pelos melhores hiperparametros por meio da técnica de Grid Search.

Contribuição

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Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT. Consulte o arquivo LICENSE para obter mais informações.