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Marcado: K-means – base cartão crédito 2
- Este tópico contém 3 respostas, 3 vozes e foi atualizado pela última vez 9 meses, 1 semana atrás por
Jones Granatyr.
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- 15 de novembro de 2021 às 22:01 #32285
Eu estou seguindo o projeto dos clientes de cartão de crédito para agrupá-los de acordo com o k-means porém no relatório final eu gostaria de trocar a classificação em números por palavras mas eu não consegui. Tentei adaptar com vários comandos mas não obtive sucesso. Existe algum tutorial de como fazer isso ou poderia me passar uma orientação, por favor? Agradeço desde já. 😊
18 de novembro de 2021 às 10:50 #32301Olá Vanessals, segue a resposta do instrutor Denny:
Como o K-Means é uma técnica de agrupamento não supervisionado, os agrupamentos são “naturais”, ou seja, eles se formam em função das características dos dados, não dos rótulos. Portanto, nem sempre há uma correlação entre os grupos formados desta forma e os rótulos conhecidos. Sendo assim, não é comum identificar os grupos formados por agrupamento com o mesmo nome original
O que você pode fazer é verificar se os grupos formados por K-Means são parecidos com os grupos originais, usando uma função como pd.crosstab [https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.crosstab.html]. Se houver uma separação bem distinta, por exemplo se o grupo 0 tiver uma maioria da classe alto risco e o grupo 1 tiver uma maioria de baixo risco, então você pode concluir que a técnica de K-Means é adequada para classificar os registros, atribuindo a correspondência que o grupo 0 significa alto risco e o grupo 1 baixo risco, mas somente se a correspondência do exemplo existir.Fabio
18 de novembro de 2021 às 16:03 #32305Muito obrigada, Fábio e Denny!
Vou utilizar essa função do pandas para fazer a verificação dos grupos.
10 de maio de 2024 às 11:19 #44768Qualquer outra dúvida é só avisar!
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