Apesar de Gerente de Projetos, gosto de desenvolver pequenas rotinas relacionadas aos projetos aos quais atuo, grandes Plataformas Biométricas utilizadas em Identificações Civis e Criminais de abrangência nacional e internacional. Recentemente fiz um pequeno vídeo em que crio um pequeno script em Python para previsão de Qualidade de Biometrias com base em variáveis como Sexo, Profissão, local de residência, idade e grau de instrução. Apenas por diversão. Confira o Vídeo na Seção!
Introdução
A biometria desempenha um papel crucial em sistemas de Identificação, proporcionando uma camada adicional de segurança baseada em características físicas exclusivas de indivíduos. Para aprimorar a eficácia desses sistemas, é essencial avaliar a qualidade das biometrias coletadas. Neste contexto, o script em Python fornecido utiliza técnicas de Machine Learning para criar previsões sobre a qualidade de biometrias com base em dados fornecidos em um arquivo CSV.
Pré-processamento de Dados
O script começa importando bibliotecas essenciais, como NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn e Scikit-Learn, além de classes específicas para pré-processamento, seleção de modelo e criação de pipeline. A classe LGBMRegressor do LightGBM é escolhida como modelo para realizar as previsões.
O conjunto de dados de aprendizagem é carregado a partir de um arquivo CSV usando o Pandas. O script exibe as dimensões do DataFrame e conta os valores ausentes para garantir a qualidade dos dados.
Análise Exploratória de Dados (EDA)
O script realiza uma análise exploratória de dados para entender a distribuição das variáveis relacionadas à qualidade das biometrias. Ele identifica as colunas que contêm a palavra 'score' e cria histogramas usando a biblioteca Seaborn. Além disso, são exibidas estatísticas descritivas do DataFrame e um gráfico de dispersão para explorar as relações entre as variáveis.
Pré-processamento e Modelagem
O pré-processamento inclui a identificação de colunas categóricas e a criação de um transformador de colunas usando o ColumnTransformer. Um pipeline é construído, consistindo na transformação de colunas e no modelo LightGBM.
Busca em Grade para Otimização de Hiperparâmetros
A busca em grade é realizada para encontrar os melhores hiperparâmetros do modelo. O script define um dicionário de parâmetros para a busca em grade, especificando o número de estimadores e o tipo de boosting. A métrica utilizada para avaliação é a raiz quadrada do erro médio quadrático negativo (neg_root_mean_squared_error).
Os resultados da busca em grade, incluindo os parâmetros testados e as pontuações correspondentes são exibidos e os melhores parâmetros encontrados são apresentados.
Salvando e Carregando o Modelo
O melhor modelo é salvo em um arquivo usando o Joblib para permitir a reutilização posterior. O script também demonstra como carregar o modelo treinado para realizar previsões em novos conjuntos de dados.
Fazendo Previsões
O script finaliza com um exemplo prático, onde um novo conjunto de dados é fornecido para o modelo treinado usando o método predict. Isso ilustra a capacidade do modelo em realizar previsões sobre a qualidade de biometrias com base em características específicas.
Em resumo, o script combina técnicas de pré-processamento, análise exploratória de dados e Machine Learning para criar um modelo capaz de prever a qualidade de biometrias. Ao ajustar os hiperparâmetros do modelo, os desenvolvedores podem personalizar a solução para atender às necessidades específicas de seus sistemas de autenticação biométrica.
