Criar e usar um modelo de classificação em dados de censo

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Neste tutorial, você usa um modelo de regressão logística binário no BigQuery ML para prever a faixa de renda de indivíduos com base nos dados demográficos deles. Um modelo de regressão logística binária prevê se um valor se enquadra em uma das duas categorias. Nesse caso, se a renda anual de um indivíduo fica acima ou abaixo de US$ 50.000.

Neste tutorial, usamos o conjunto de dados bigquery-public-data.ml_datasets.census_adult_income. Esse conjunto contém as informações demográficas e de renda de residentes dos EUA entre 2000 e 2010.

Objetivos

Neste tutorial, você realizará as seguintes tarefas:

• Criar um modelo de regressão logística
• Avaliar o modelo.
• Fazer previsões usando o modelo.
• Explicar os resultados produzidos pelo modelo.

Custos

Neste tutorial, há componentes faturáveis do Google Cloud, entre eles:

• BigQuery
• BigQuery ML

Para mais informações sobre os custos do BigQuery, consulte a página de preços do BigQuery.

Para mais informações sobre os custos do BigQuery ML, consulte os preços do BigQuery ML.

Antes de começar

1. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

2. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

3. Enable the BigQuery API.

   Enable the API

Permissões necessárias

Para criar o modelo usando o BigQuery ML, você precisa das seguintes permissões do IAM:

• bigquery.jobs.create
• bigquery.models.create
• bigquery.models.getData
• bigquery.models.updateData
• bigquery.models.updateMetadata

Para executar a inferência, você precisa das seguintes permissões:

• bigquery.models.getData no modelo
• bigquery.jobs.create

Introdução

Uma tarefa comum do aprendizado de máquina é a classificação dos dados em um de dois tipos, conhecidos como rótulos. Por exemplo, talvez um revendedor queira prever se determinado cliente comprará um novo produto com base em outras informações sobre essa pessoa. Nesse caso, os dois rótulos podem ser will buy e won't buy. O varejista pode criar um conjunto de dados em que uma coluna represente os dois rótulos e também contenha informações do cliente, como localização do cliente, compras anteriores e preferências informadas. O varejista pode usar um modelo de regressão logística binária que usa as informações desses clientes para prever qual rótulo representa melhor cada cliente.

Neste tutorial, você cria um modelo de regressão logística binária que prevê se a renda de um entrevistado do censo dos EUA se enquadra em uma das duas faixas com base nos atributos demográficos do entrevistado.

Criar um conjunto de dados

Crie um conjunto de dados do BigQuery para armazenar o modelo:

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No painel Explorer, clique no nome do seu projeto.

3. Clique em Conferir ações > Criar conjunto de dados.

   

4. Na página Criar conjunto de dados, faça o seguinte:

   • Para o código do conjunto de dados, insira census.

   • Em Tipo de local, selecione Multirregião e EUA (várias regiões nos Estados Unidos).

     Os conjuntos de dados públicos são armazenados na multirregião US. Para simplificar, armazene seus conjuntos de dados no mesmo local.

   • Mantenha as configurações padrão restantes e clique em Criar conjunto de dados.

analise os dados

Analise o conjunto de dados e identifique quais colunas usar como dados de treinamento para o modelo de regressão logística. Selecione 100 linhas da tabela census_adult_income:

SQL

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No editor de consultas, execute a seguinte consulta do GoogleSQL:

   SELECT
   age,
   workclass,
   marital_status,
   education_num,
   occupation,
   hours_per_week,
   income_bracket,
   functional_weight
   FROM
   `bigquery-public-data.ml_datasets.census_adult_income`
   LIMIT
   100;

3. Os resultados são semelhantes aos seguintes:

   

BigQuery DataFrames

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração dos BigQuery DataFrames no Guia de início rápido do BigQuery: como usar os BigQuery DataFrames. Para mais informações, consulte a documentação de referência do BigQuery DataFrames.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

import bigframes.pandas as bpd

df = bpd.read_gbq(
    "bigquery-public-data.ml_datasets.census_adult_income",
    columns=(
        "age",
        "workclass",
        "marital_status",
        "education_num",
        "occupation",
        "hours_per_week",
        "income_bracket",
        "functional_weight",
    ),
    max_results=100,
)
df.peek()
# Output:
# age      workclass       marital_status  education_num          occupation  hours_per_week income_bracket  functional_weight
#  47      Local-gov   Married-civ-spouse             13      Prof-specialty              40           >50K             198660
#  56        Private        Never-married              9        Adm-clerical              40          <=50K              85018
#  40        Private   Married-civ-spouse             12        Tech-support              40           >50K             285787
#  34   Self-emp-inc   Married-civ-spouse              9        Craft-repair              54           >50K             207668
#  23        Private   Married-civ-spouse             10   Handlers-cleaners              40          <=50K              40060

Os resultados da consulta mostram que a coluna income_bracket na tabela census_adult_income tem apenas um dos dois valores: <=50K ou >50K. A coluna functional_weight é o número de indivíduos que a organização de censo acredita que uma linha específica representa. Os valores desta coluna aparecem não relacionados ao valor de income_bracket para uma linha específica.

Preparar os dados de amostra

Neste tutorial, você prevê a renda dos entrevistados do censo com base nos atributos abaixo:

• Idade
• Tipo de trabalho realizado
• Estado civil
• Grau de escolaridade
• Profissão
• Horas trabalhadas por semana

Para criar essa previsão, extraia informações dos dados sobre os entrevistados na tabela census_adult_income. Selecione colunas de atributos, incluindo:

• education_num, que representa o grau de escolaridade do participante.
• workclass, que representa o tipo de trabalho que o entrevistado realiza.

Exclua colunas que duplicam dados. Por exemplo:

• education, porque education e education_num expressam os mesmos dados em formatos diferentes.

Separe os dados em conjuntos de treinamento, avaliação e previsão criando uma nova coluna dataframe derivada da coluna functional_weight. Rotule 80% da fonte de dados para treinar o modelo e reserve os 20% dos dados restantes para avaliação e previsão.

SQL

Para preparar os dados de amostra, crie uma visualização para conter os dados de treinamento. Essa visualização é usada pela instrução CREATE MODEL posteriormente neste tutorial.

Execute a consulta que prepara os dados de amostra:

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No Editor de consultas, execute esta consulta:

   CREATE OR REPLACE VIEW
   `census.input_data` AS
   SELECT
   age,
   workclass,
   marital_status,
   education_num,
   occupation,
   hours_per_week,
   income_bracket,
   CASE
     WHEN MOD(functional_weight, 10) < 8 THEN 'training'
     WHEN MOD(functional_weight, 10) = 8 THEN 'evaluation'
     WHEN MOD(functional_weight, 10) = 9 THEN 'prediction'
   END AS dataframe
   FROM
   `bigquery-public-data.ml_datasets.census_adult_income`

3. No painel Explorer, expanda o conjunto de dados census e localize a visualização input_data.

4. Clique no nome da visualização para abrir o painel de informações. O esquema de visualização aparece na guia Esquema.

BigQuery DataFrames

Crie um DataFrame chamado input_data. Você usará input_data posteriormente neste tutorial para treinar o modelo, avaliá-lo e fazer previsões.

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração dos BigQuery DataFrames no Guia de início rápido do BigQuery: como usar os BigQuery DataFrames. Para mais informações, consulte a documentação de referência do BigQuery DataFrames.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

import bigframes.pandas as bpd

input_data = bpd.read_gbq(
    "bigquery-public-data.ml_datasets.census_adult_income",
    columns=(
        "age",
        "workclass",
        "marital_status",
        "education_num",
        "occupation",
        "hours_per_week",
        "income_bracket",
        "functional_weight",
    ),
)
input_data["dataframe"] = bpd.Series("training", index=input_data.index,).case_when(
    [
        (((input_data["functional_weight"] % 10) == 8), "evaluation"),
        (((input_data["functional_weight"] % 10) == 9), "prediction"),
    ]
)
del input_data["functional_weight"]

Criar um modelo de regressão logística

Crie um modelo de regressão logística com os dados de treinamento rotulados na seção anterior.

SQL

Use a instrução CREATE MODEL e especifique LOGISTIC_REG para o tipo de modelo.

Confira abaixo informações úteis sobre a instrução CREATE MODEL:

• A opção input_label_cols especifica qual coluna na instrução SELECT deve ser usada como a coluna de rótulo. Aqui, a coluna de rótulo é income_bracket, então o modelo aprende qual dos dois valores de income_bracket é mais provável para uma determinada linha com base nos outros valores presentes nessa linha.

• Não é necessário especificar se um modelo de regressão logística é binário ou multiclasse. O BigQuery pode determinar qual tipo de modelo treinar com base no número de valores exclusivos na coluna de rótulos.

• A opção auto_class_weights está definida como TRUE para equilibrar os rótulos de classe nos dados de treinamento. Por padrão, esses dados não são ponderados. Se os rótulos nos dados de treinamento estiverem desequilibrados, o modelo poderá aprender a prever a classe mais comum de rótulos com mais intensidade. Nesse caso, a maioria dos entrevistados no conjunto de dados está na faixa de renda mais baixa. Isso pode levar a um modelo que prevê a faixa de renda mais baixa de maneira exagerada. Os pesos das classes equilibram os rótulos. Isso é feito por meio do cálculo dos pesos de cada classe em proporção inversa à frequência dessa classe.

• A instrução SELECT consulta a visualização input_data que contém os dados de treinamento. A cláusula WHERE filtra as linhas em input_data para que apenas as linhas rotuladas como dados de treinamento sejam usadas para treinar o modelo.

Execute a consulta que cria seu modelo de regressão logística:

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No Editor de consultas, execute esta consulta:

   CREATE OR REPLACE MODEL
   `census.census_model`
   OPTIONS
   ( model_type='LOGISTIC_REG',
     auto_class_weights=TRUE,
     data_split_method='NO_SPLIT',
     input_label_cols=['income_bracket'],
     max_iterations=15) AS
   SELECT * EXCEPT(dataframe)
   FROM
   `census.input_data`
   WHERE
   dataframe = 'training'

3. No painel Explorer, expanda o conjunto de dados census e, em seguida, a pasta Modelos.

4. Clique no modelo census_model para abrir o painel de informações.

5. Clique na guia Esquema. O esquema do modelo lista os atributos que o BigQuery ML usou para executar a regressão logística. O esquema será semelhante ao seguinte:

BigQuery DataFrames

Use o método fit para treinar o modelo e o método to_gbq para salvá-lo no seu conjunto de dados ,

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração dos BigQuery DataFrames no Guia de início rápido do BigQuery: como usar os BigQuery DataFrames. Para mais informações, consulte a documentação de referência do BigQuery DataFrames.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

import bigframes.ml.linear_model

# input_data is defined in an earlier step.
training_data = input_data[input_data["dataframe"] == "training"]
X = training_data.drop(columns=["income_bracket", "dataframe"])
y = training_data["income_bracket"]

census_model = bigframes.ml.linear_model.LogisticRegression(
    # Balance the class labels in the training data by setting
    # class_weight="balanced".
    #
    # By default, the training data is unweighted. If the labels
    # in the training data are imbalanced, the model may learn to
    # predict the most popular class of labels more heavily. In
    # this case, most of the respondents in the dataset are in the
    # lower income bracket. This may lead to a model that predicts
    # the lower income bracket too heavily. Class weights balance
    # the class labels by calculating the weights for each class in
    # inverse proportion to the frequency of that class.
    class_weight="balanced",
    max_iterations=15,
)
census_model.fit(X, y)

census_model.to_gbq(
    your_model_id,  # For example: "your-project.census.census_model"
    replace=True,
)

Avaliar o desempenho do modelo

Depois de criar o modelo, avalie o desempenho dele em relação aos dados reais.

SQL

A função ML.EVALUATE avalia os valores previstos gerados pelo modelo em relação aos dados reais.

Para entrada, a função ML.EVALUATE usa o modelo treinado e as linhas da visualização input_data que têm evaluation como o valor da coluna dataframe. A função retorna uma única linha de estatísticas sobre o modelo.

Execute a consulta ML.EVALUATE:

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No Editor de consultas, execute esta consulta:

   SELECT
   *
   FROM
   ML.EVALUATE (MODEL `census.census_model`,
     (
     SELECT
       *
     FROM
       `census.input_data`
     WHERE
       dataframe = 'evaluation'
     )
   )

3. Os resultados são semelhantes aos seguintes:

   

BigQuery DataFrames

Use o método score para avaliar o modelo com os dados reais.

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração dos BigQuery DataFrames no Guia de início rápido do BigQuery: como usar os BigQuery DataFrames. Para mais informações, consulte a documentação de referência do BigQuery DataFrames.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

# Select model you'll use for predictions. `read_gbq_model` loads model
# data from BigQuery, but you could also use the `census_model` object
# from previous steps.
census_model = bpd.read_gbq_model(
    your_model_id,  # For example: "your-project.census.census_model"
)

# input_data is defined in an earlier step.
evaluation_data = input_data[input_data["dataframe"] == "evaluation"]
X = evaluation_data.drop(columns=["income_bracket", "dataframe"])
y = evaluation_data["income_bracket"]

# The score() method evaluates how the model performs compared to the
# actual data. Output DataFrame matches that of ML.EVALUATE().
score = census_model.score(X, y)
score.peek()
# Output:
#    precision    recall  accuracy  f1_score  log_loss   roc_auc
# 0   0.685764  0.536685   0.83819  0.602134  0.350417  0.882953

Também é possível consultar o painel de informações do modelo no console do Google Cloud para conferir as métricas de avaliação calculadas durante o treinamento:

Prever a faixa de renda

Use o modelo para identificar a faixa de renda a que um determinado entrevistado provavelmente pertence.

SQL

Use a função ML.PREDICT para fazer previsões sobre a provável faixa de renda. Insira o modelo treinado e as linhas da visualização input_data que têm prediction como o valor da coluna dataframe.

Execute a consulta ML.PREDICT:

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No Editor de consultas, execute esta consulta:

   SELECT
   *
   FROM
   ML.PREDICT (MODEL `census.census_model`,
     (
     SELECT
       *
     FROM
       `census.input_data`
     WHERE
       dataframe = 'prediction'
     )
   )

3. Os resultados são semelhantes aos seguintes:

   

predicted_income_bracket é o valor previsto de income_bracket.

BigQuery DataFrames

Use o método predict para fazer previsões sobre a provável faixa de renda.

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração dos BigQuery DataFrames no Guia de início rápido do BigQuery: como usar os BigQuery DataFrames. Para mais informações, consulte a documentação de referência do BigQuery DataFrames.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

# Select model you'll use for predictions. `read_gbq_model` loads model
# data from BigQuery, but you could also use the `census_model` object
# from previous steps.
census_model = bpd.read_gbq_model(
    your_model_id,  # For example: "your-project.census.census_model"
)

# input_data is defined in an earlier step.
prediction_data = input_data[input_data["dataframe"] == "prediction"]

predictions = census_model.predict(prediction_data)
predictions.peek()
# Output:
#           predicted_income_bracket                     predicted_income_bracket_probs  age workclass  ... occupation  hours_per_week income_bracket   dataframe
# 18004                    <=50K  [{'label': ' >50K', 'prob': 0.0763305999358786...   75         ?  ...          ?               6          <=50K  prediction
# 18886                    <=50K  [{'label': ' >50K', 'prob': 0.0448866871906495...   73         ?  ...          ?              22           >50K  prediction
# 31024                    <=50K  [{'label': ' >50K', 'prob': 0.0362982319421936...   69         ?  ...          ?               1          <=50K  prediction
# 31022                    <=50K  [{'label': ' >50K', 'prob': 0.0787836112058324...   75         ?  ...          ?               5          <=50K  prediction
# 23295                    <=50K  [{'label': ' >50K', 'prob': 0.3385373037905673...   78         ?  ...          ?              32          <=50K  prediction

Explicar os resultados da previsão

Para entender por que o modelo está gerando esses resultados de previsão, use a função ML.EXPLAIN_PREDICT.

ML.EXPLAIN_PREDICT é uma versão estendida da função ML.PREDICT. ML.EXPLAIN_PREDICT não apenas gera resultados de previsão, mas também gera colunas extras para explicar os resultados da previsão. Na prática, é possível executar ML.EXPLAIN_PREDICT no lugar de ML.PREDICT. Para mais informações, consulte Visão geral da Explainable AI no BigQuery ML.

Execute a consulta ML.EXPLAIN_PREDICT:

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No Editor de consultas, execute esta consulta:

   SELECT
   *
   FROM
   ML.EXPLAIN_PREDICT(MODEL `census.census_model`,
     (
     SELECT
       *
     FROM
       `census.input_data`
     WHERE
       dataframe = 'evaluation'),
     STRUCT(3 as top_k_features))

3. Os resultados são semelhantes aos seguintes:

   

Observação: a consulta ML.EXPLAIN_PREDICT gera todas as colunas de atributos de entrada, como no caso do ML.PREDICT. Para facilitar a leitura, apenas uma coluna de atributo, age, é mostrada na figura anterior.

Para modelos de regressão logística, os valores de Shapley são usados para gerar valores de atribuição de recursos para cada recurso no modelo. ML.EXPLAIN_PREDICT gera as três principais atribuições de recursos por linha da visualização input_data porque top_k_features foi definido como 3 na consulta. Essas atribuições são classificadas pelo valor absoluto da atribuição, em ordem decrescente. Na linha 1 deste exemplo, o recurso hours_per_week contribuiu mais para a previsão geral, mas na linha 2, occupation contribuiu mais para a previsão geral.

Explicar o modelo globalmente

Para saber quais recursos são geralmente os mais importantes para determinar a faixa de renda, use a função ML.GLOBAL_EXPLAIN. Para usar ML.GLOBAL_EXPLAIN, treine novamente o modelo com a opção ENABLE_GLOBAL_EXPLAIN definida como TRUE.

Treine novamente e receba explicações globais para o modelo:

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No editor de consultas, execute a seguinte consulta para treinar novamente o modelo:

   CREATE OR REPLACE MODEL `census.census_model`
   OPTIONS
     ( model_type='LOGISTIC_REG',
       auto_class_weights=TRUE,
       enable_global_explain=TRUE,
       input_label_cols=['income_bracket']
     ) AS
   SELECT * EXCEPT(dataframe)
   FROM
     `census.input_data`
   WHERE
     dataframe = 'training'

3. No editor de consultas, execute a seguinte consulta para receber explicações globais:

   SELECT
     *
   FROM
     ML.GLOBAL_EXPLAIN(MODEL `census.census_model`)

4. Os resultados são semelhantes aos seguintes:

   

Limpar

Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados no tutorial, exclua o projeto que os contém ou mantenha o projeto e exclua os recursos individuais.

Excluir o conjunto de dados

A exclusão do seu projeto removerá todos os conjuntos de dados e tabelas no projeto. Caso prefira reutilizá-lo, exclua o conjunto de dados criado neste tutorial:

1. Se necessário, abra a página do BigQuery no console do Google Cloud.

   Acesse a página do BigQuery

2. Na navegação, clique no conjunto de dados do census que você criou.

3. Clique em Excluir conjunto de dados no lado direito da janela. Essa ação exclui o conjunto de dados e o modelo.

4. Na caixa de diálogo Excluir conjunto de dados, confirme o comando de exclusão digitando o nome do seu conjunto de dados (census) e clique em Excluir.

Excluir o projeto

Para excluir o projeto:

Cuidado: excluir um projeto tem os seguintes efeitos:

• Tudo no projeto é excluído. Se você tiver usado um projeto existente para as tarefas neste documento, a exclusão dele incluirá a exclusão de quaisquer outros trabalhos feitos no projeto.
• Os IDs do projeto personalizados são perdidos. Ao criar o projeto, você pode ter criado um código do projeto personalizado para ser usado no futuro. Para preservar os URLs que usam o ID do projeto, como um URL appspot.com, exclua recursos específicos do projeto, em vez de excluir o projeto inteiro.

Se você planeja passar por várias arquiteturas, tutoriais ou guias de início rápido, a reutilização de projetos pode evitar que você exceda os limites da cota do projeto.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

A seguir

• Para uma visão geral sobre ML do BigQuery, consulte Introdução ao ML do BigQuery.
• Para mais informações sobre como criar modelos, consulte a página de sintaxe CREATE MODEL.