Machine Learning para Predisão - Regressão - Biodiversidade Animal

 Machine Learning para Predisão - Regressão - Biodiversidade Animal

Arquivo do Weka

Arquivo_Para_Download_Biodiversidade

Resultado do Weka

Linear Regression Model

Ibd_A =

      0.2508 * ICob_V +

      0.1578 * ICArb +

     -0.4855 * BCont +

      1.147  * Dist_Pla +

     52.8115

Videoaula:

 

https://youtu.be/Thsnpu1cxr8

Machine Learning para Predição - Regressão

Exemplo de Biodiversidade Animal

Área de Cultivo de Grãos 

Soja - Milho - Algodão - Trigo - Aveia

 

Exemplo de Biomonitor

Área de Cultivo de Grãos 

Soja - Milho - Algodão - Trigo - Aveia

Dados para Rodar no Weka

Arquivo

Autor: Gabriel Sarriés

DBO – Demanda Bioquímica de Oxigênio

ICobV – Índice de Cobertura Vegetal

ICArb – Índice de Cobertura Arbórea

IBCont – Bioindicador de Contaminação (agrotóxicos)

Dis_Pl – Distancia do plantio de grãos.

Primeiro em Excel

Depois em Weka e por Ultimo

Em SAS

Dinámica de Manipulação de Arquivos

DBO	ICobV	ICArb	Bcont	Dis_Pl	IBD_A
1,604	89	60	11	9	90
0,385	90	61	10	8,9	91
0,216	91	62	9	9,1	92
0,303	90	59	10	8,8	89
1,961	20	12	81	0,2	20
0,782	21	14	79	0,3	22
0,57	22	15	78	0,25	23
2,187	22	12	77	0,2	24
0,764	59	35	41	6	60
0,273	60	32	40	6,5	61
1,883	64	33	38	5,8	63
0,581	62	32	37	5,6	62
0,18	79	50	21	8,2	80
0,007	80	49	20	7,8	79
2,028	80	48	18	8,2	81
2,431	79	47	21	7,7	78

Arquivo para Weka (.arff)

@RELATION biodiv_Animal

@ATTRIBUTE dbo REAL

@ATTRIBUTE  ICob_V REAL

@ATTRIBUTE ICArb REAL

@ATTRIBUTE BCont REAL

@ATTRIBUTE Dist_Pla REAL

@ATTRIBUTE Ibd_A REAL

@DATA

6.416555198,60,99,99,5,90

1.538176272,61,98,99,6,91

...

Problema com Outlier

 

Aula 1 

Exemplo de Regressão no Excel (introdução a Machine Learnig para Previsão): 

     Biomonitor Garcina gardineriana (folhas) para  As na Mata Atlântica

Dados para Importar:

Distan.	As
(m)	(mg/kg)
100	0,98
200	0,95
300	0,85
400	0,86
500	0,59
600	0,45
700	0,32
800	0,15
900	0,11
1000	0,09

 

Coeficiente Linear = 1,1733
É o ponto em que a reta corta o eixo Y, ou o valor do Y (Concentração de As) quando o X é igual a zero (Distancia da Rodovia igual a zero)


Simulação de Distancia da Rodovia e Concentração de Arsênio:
Utilizando a equação da Reta de Regressão estimada: y = -0,0012x + 1,1733.
Quando a Distancia se aproxima de 0 a Concentração de Arsênio se aproxima de 1,1733 mg/Kg.

      Coeficiente Angular ou Coeficiente de Regressão =   -0,0012
Como o Coef. Angular é menor que zero, então a reta é decrescente.
Também podemos dizer que a cada incremento de 1 metro na distancia da rodovia temos um decréscimo de 0,0012 mg/kg de As nas folhas.

     Coeficiente de Determinação ou R Quadrado = 0,9593

Se Coef. Determinação:
0-0,2 = Muito Ruim o Modelo
0,2-0,4 = Ruim
0,4-0,6 = Regular (nem bom nem ruim)
0,6-0,8 = Bom
0,8 - 1 = Muito Bom


O coeficiente de determinação, também chamado de R², é uma medida de ajustamento de um modelo estatístico linear generalizado, como a Regressão linear, em relação aos valores observados. O R² varia entre 0 e 1, indicando, em percentagem, o quanto o modelo consegue explicar os valores observados. Quanto maior o R², mais explicativo é modelo, melhor ele se ajusta à amostra.

Por exemplo, se o R² de um modelo é 0,8234, isto significa que 82,34% da variável dependente  consegue ser explicada pelos regressores presentes no modelo. Fonte Wikipedia.

Saida da Macro do Excel para Regressão

Âmbito cientifico

Resultados e Discussão

O nível de As nas folhas do biomonitor diminui quando aumenta a distância da Rodovia Anchieta, o coeficiente de regressão, foi -0,00116, altamente significativo ( p < 0,0001), Figura 1.

Âmbito Corporativo

O nível de As nas folhas do biomonitor diminui quando aumenta a distância da Rodovia Anchieta, o coeficiente de regressão, foi -0,00116, com alto nível de confiança (99,999%), Figura 1.

Distan.	As
(m)	(mg/kg)
100	0,98
200	0,95
300	0,85
400	0,86
500	0,59
600	0,45
700	0,32
800	0,15
900	0,11
1000	2,99

Era 0,09

Programa SAS - Regressão Robusta

Data Biomonit;

Input Distanci As;

cards;

100 0.98

200 0.95

300 0.85

400 0.86

500 0.59

600 0.45

700 0.32

800 0.15

900 0.11

1000 2.99

;

Proc print;

Run;

proc robustreg method=m;

  model As = Distanci;

run;

Saida do Programa SAS - Regressão Robusta