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:

     • Strings: Por exemplo, "maçã", "banana", "laranja".

     • Números: 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:

     ParamA | ParamB | ParamC | Result
     -------|--------|--------|--------
     150    | 6.5    | 1      | Maçã
     120    | 12     | 0      | Banana
     200    | 4.9    | 0      | Laranja
     180    | 29     | 0      | Melancia

   • Utilize uma query SQL para selecionar os dados:

     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.