Este repositorio incluye el proyecto del equipo 1 del Módulo 3 de la promo D del bootcamp de Data Analytics de Adalab. El nombre del equipo es Reading the Future y las integrantes son Estibaliz Gallego, Iris Herrero, Cristina Bernabeu y Maitane Portilla.
OBJETIVO:
Desarrollo de un modelo de machine learning para una empresa de alquiler de bicicletas, considerando ususarios registrados y casuales.
DESARROLLO:
1.1 EXPLORACIÓN:
En primer lugar hemos procedido a realizar la exploración del dataset tanto de forma analítica como numérica. Entre las actividades más importantes destacan:
- Selección de la variable respuesta
- Renombrado de columnas
- Cambio de tipo de datos
- Análisis de las variables categóricas y numéricas en relación a la variable respuesta
- Correlación entre las variables numéricas, eliminación de columnas redundantes
- Gestión de outliers
- Guardado del dataset modificado
1.2. PROCESADO:
- Intento de normalización de la variable respuesta -> descartamos el algoritmo de regresión lineal
- Estandarización de variables numéricas
- Encoding de variables categóricas
1.3. MODELOS DE DECISION TREE
- Separado de los datos en X e y, train y test
- Entrenamiento y ajuste del modelo
- Estimación del mejor modelo
- Matriz de confusión
- Métricas
- Importancia de las variables predictoras
- Comparación con otros modelos
1.4. MODELOS DE RANDOM FOREST
- Separado de los datos en X e y, train y test
- Entrenamiento y ajuste del modelo
- Estimación del mejor modelo
- Matriz de confusión
- Métricas
- Importancia de las variables predictoras
- Comparación con otros modelos
RESULTADOS: Modelo Casual: R2: 0,784; RMSE: +- 322 Modelo Registered: R2: 0,865; RMSE: +- 541
Tras la diversas pruebas realizadas nos quedamos para ambos casos (casuales y registrados) con modelos predictores basados en 6 variables, conseguimos métricas mejores y aportamos simplicidad y explicabilidad.
Siendo los usuarios registrados totales muy superiores a los casuales es coherente que su margen de error en términos absolutos sea mayor. Si analizamos este error en porcentaje encontramos que el de registrados es de solo un 7,81%, mientras que el de casuales es de 9,45%.
PRESENTACIÓN: Aquí el enlace a la presentación de canva.
ORGANIZACIÓN DEL REPOSITORIO: La documentación se ha organizado en las siguientes carpetas y archivos:
- datos: Contiene los archivos con los datos de partida de origen, los datos tratados en sus distintas fases de limpieza y tratado y los resultados (mejores modelos).
- web: Incluye todos los archivos para el desarrollo de la web y la automatización de la predicción.
- 1_reconocimiento_inicial.ipynb: Recoge los trabajos de reconocimiento y exploración inicial del dataset.
- 2_asunciones.ipynb: Incluye el análisis de las asunciones para regresión lineal.
- 3_estandarizacion.ipynb: Recoge las tareas de estandarización de las variables predictoras.
- 4.1_encoding.ipynb: Contiene las tareas de encoding de las variables predictoras en el dataset sin estandarizar.
- 4.2_encoding_con_estandarizacion.ipynb: Recoge las tareas de encoding de las variables predictoras en el dataset estandarizado.
- 5.1_modelo_casual1.ipynb: Contiene los modelos con las variables sin estandarizar de tipo casual.
- 5.1_modelo_registered1.ipynb: Contiene los modelos con las variables sin estandarizar de tipo registered.
- 5.2_modelo_casual1_est.ipynb: Contiene los modelos con las variables estandarizadas de tipo casual.
- 5.2_modelo_registered1_est.ipynb: Contiene los modelos con las variables estandarizadas de tipo registered.
- 5.3_modelo_casual1_est_princ.ipynb: Contiene los modelos con las variables estandarizadas de tipo casual, una vez reducidas las variables predictoras.
- 5.3_modelo_registered1_est_princ.ipynb: Contiene los modelos con las variables estandarizadas de tipo registered, una vez reducidas las variables predictoras.
- esquema.md: Esquema de la presentación al cliente.
LIBRERÍAS:
A continuación se incluye un listado de las librerías utilizadas:
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent