# Classificação

A base de dados para classificação é semelhante à para regressão, é uma tabela organizada onde cada linha representa uma amostra única e cada coluna contém informações específicas sobre essa amostra. O objetivo desse tipo de base é permitir que um modelo de IA aprenda a categorizar ou classificar cada amostra em um grupo ou classe específica.



#### ESTRUTURA

1. **Linhas**
   * Cada linha é uma amostra independente e representa algo será classificado.
   * Por exemplo, se você quer criar um modelo que identifique diferentes tipos de frutas, cada linha no dataset seria uma fruta específica.
2. **Colunas de Propriedades (X)**
   * Conhecidas como variáveis de entrada, usadas como base para o modelo fazer a predição. Também chamadas de "X".
   * Essas colunas contêm as informações que ajudam o modelo a tomar decisões.
   * Cada coluna é uma característica ou atributo que descreve a amostra.
   * Exemplos de características:
     * Peso de uma fruta (em gramas).
     * Tamanho da fruta (em cm).
     * Casca lisa ou rugosa (sim\[1] ou não\[0]).
3. **Coluna de Classe (Y)**
   * Esta é a variável de saída indica a classe ou categoria de cada amostra.
   * A classe é o que queremos que o modelo aprenda a prever. No caso de frutas, a classe será o nome do tipo de fruta, como "maçã", "banana" ou "laranja".
   * Essa coluna pode conter:
     * String&#x73;**:** Por exemplo, "maçã", "banana", "laranja".
     * Número&#x73;**:** Por exemplo, 1 = "maçã", 2 = "banana", 3 = "laranja".



#### EXEMPLO

Aqui está um exemplo de uma base de dados para classificar frutas com base em suas características:

| Peso (g) | Tamanho | Casca Lisa | Tipo de Fruta |
| -------- | ------- | ---------- | ------------- |
| 150      | 6.5     | 1          | Maçã          |
| 120      | 12      | 0          | Banana        |
| 200      | 4.9     | 0          | Laranja       |
| 180      | 29      | 0          | Melancia      |

* As colunas de propriedades (X) são: Peso (g), Cor, Tamanho, Casca Lisa.
* A coluna de classe (Y) é: Tipo de Fruta.

Cada linha representa uma fruta específica, com suas características (peso, tamanho, etc.) e o tipo (classe) a que pertence.



#### IMPORTAÇÃO DE DADOS

Em todos os objetos do DelphAI é possível importar a base de dados por um arquivo CSV ou por um TDataset.

1. **Por CSV**:
   * O arquivo CSV deve conter o mesmo formato da tabela acima.
   *   Exemplo de arquivo CSV:

       ```
       ParamA,ParamB,ParamC,Result
       150,6.5,1,Maçã
       120,12,0,Banana
       200,4.9,0,Laranja
       180,29,0,Melancia
       ```
2. **Por Query**:
   * A base de dados pode estar armazenado em um banco de dados relacional.
   *   Exemplo de um select na tabela no banco:

       <pre class="language-sql"><code class="lang-sql">ParamA | ParamB | ParamC | Result
       -------|--------|--------|--------
       <strong>150    | 6.5    | 1      | Maçã
       </strong>120    | 12     | 0      | Banana
       <strong>200    | 4.9    | 0      | Laranja
       </strong>180    | 29     | 0      | Melancia
       </code></pre>
   *   Utilize uma query SQL para selecionar os dados:

       ```sql
       SELECT * FROM Fruits;
       ```



#### REGRAS E DICAS PARA CRIAÇÃO DA BASE

1. **Sem Dados Faltantes:**
   * Cada célula deve ter um valor (não pode haver "buracos").
2. **Tratamento de dados categóricos:**
   * Os valores em todas as colunas devem estar no formato numérico.
   * Transforme valores como "cor" em colunas (ex.: Vermelho (0 ou 1), Amarelo(0 ou 1)) antes.



#### BASE DE DADOS DE EXEMPLO

É possível encontrar o exemplo do arquivo CSV no [repositório oficial](https://github.com/fgrandini/DelphAI/blob/main/Datasets/Iris.csv).

