La meva soluciò al repte proposat per Nuwe a la web https://nuwe.io/challenge/repte-4-models-de-classificacio
El repte consisteix en construir un model predictiu a partir del conjunt de dates train que conte les medicions de mostres de tumors mamaris. Adicionalment el train conté una columna amb el diagnotic del tumor:
- 0 Benigne
- 1 Maligne
Adicionalent es proporciona l'arxiu test que conte medicions de mostres de tomesr mamaris amb diagnostic desconegut. El repte consta de tres objetius
-
Comprendre el conjunt de dades i netejar-lo (si cal).
-
Construir models de classificació per predir si el tipus de càncer és maligne o benigne, variable "diagnosi" 0 benigne i 1 maligne.
-
També ajustar els hiperparàmetres i comparar les mètriques davaluació de diversos algorismes de classificació.
- Repte_classificacio.ipynb: Notebook amb el códi en python de la solució proposada al repte
- predictions.csv: Arxiu que conté les prediccions de diagnosi pels valors de les mostres en test fetas pel millor model trobat
Es van fer us de cinc models de classificació de la llibreria sklearn combinats amb un reescalat RobustScaler amb les seguents resultats amb la metrica f1 abans i desprès de fixar parameters
| f1_macro | tuned f1_macro | |
|---|---|---|
| Decission Tree | .9193 | .9497 |
| Random Forest | .9575 | .9622 |
| K Neighbors | .9497 | .9665 |
| Support Vector Machine | .9691 | .9762 |
| Gradient Boosting | .9503 | .9666 |