<jupyter_start><jupyter_text>Redes Neurais Artificiais 2021.1- **Disciplina**: Redes Neurais Artificiais 2021.1  - **Professora**: <NAME> (<EMAIL>)  - **Github**: http://github.com/elloa   Explorando uma base de dadosNesta atividade prática iremos explorar a seguinte base de dados **_Forest Cover Type_**1. Obtenha esta base de dados no seguinte link: https://www.kaggle.com/uciml/forest-cover-type-dataset/download2. Consulte a documentação oficial da base de dados: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/covertype3. **Responda**:      3.1 O que é cada exemplo na base de dados?      3.2 Em que ano ela foi obtida?      3.3 Quem foram os responsáveis pela criação desta base de dados?<jupyter_code>## Reservado para a importação de bibliotecas
import pandas as pd<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**3.1 - Resposta:** Cada exemplo corresponde a uma área de 30m x 30m localizadas nas quatro áreas selvagens da Floresta Nacional Roosevelt, no norte do Colorado, Estados Unidos.  **3.2 - Resposta:** Segundo a documentação encontrada no site https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/covertype, a data de publicação da base de dados é 01/08/1998.  **3.3 - Resposta:** Os responsáveis pela base de dados são: <NAME> (Estação de pesquisa da Rocky Montain)e os professores Dr. <NAME> e Dr, <NAME>, ambos da Universidade do Colorado.   Manipulando a base de dados1. Abra a base de dados com o pandas2. Imprima os 10 primeiros exemplos pertencentes à esta base3. Imprima os 10 últimos exemplos pertencentes à esta base4. Quantos exemplos esta base de dados possui?5. Quais são os atributos que a base de dados possui e quais seus tipos?6. Há algum dado faltante na base?7. De acordo com a documentação da base de dados, qual o significado dos atributos do tipo "Soil Type"?    7.1 Este atributo é quantitativo ou qualitativo?    7.2 Qual o tipo de codificação utilizada para denotar este atributo? Consulte a seguinte referência:    * https://pbpython.com/categorical-encoding.html **1 - Resposta:**<jupyter_code>!wget https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/covtype/covtype.data.gz
!gunzip covtype.data.gz
columns = ['Elevation', 'Aspect', 'Slope', 'Horizontal_Distance_To_Hydrology', 'Vertical_Distance_To_Hydrology', 'Horizontal_Distance_To_Roadways', 'Hillshade_9am', 'Hillshade_Noon', 'Hillshade_3pm', 'Horizontal_Distance_To_Fire_Points', 'Wilderness_Area1', 'Wilderness_Area2', 'Wilderness_Area3', 'Wilderness_Area4', 'Soil_Type1', 'Soil_Type2', 'Soil_Type3', 'Soil_Type4', 'Soil_Type5', 'Soil_Type6', 'Soil_Type7', 'Soil_Type8', 'Soil_Type9', 'Soil_Type10', 'Soil_Type11', 'Soil_Type12', 'Soil_Type13', 'Soil_Type14', 'Soil_Type15', 'Soil_Type16', 'Soil_Type17', 'Soil_Type18', 'Soil_Type19', 'Soil_Type20', 'Soil_Type21', 'Soil_Type22', 'Soil_Type23', 'Soil_Type24', 'Soil_Type25', 'Soil_Type26', 'Soil_Type27', 'Soil_Type28', 'Soil_Type29', 'Soil_Type30', 'Soil_Type31', 'Soil_Type32', 'Soil_Type33', 'Soil_Type34', 'Soil_Type35', 'Soil_Type36', 'Soil_Type37', 'Soil_Type38', 'Soil_Type39', 'Soil_Type40', 'Cover_Type']

df_forest_cover = pd.read_csv("covtype.data", names = columns)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**2 - Resposta:** 10 primeiros exemplos<jupyter_code>df_forest_cover.head(10)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**3 - Resposta:** 10 últimos exemplos<jupyter_code>df_forest_cover.tail(10)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**4 - Resposta:**<jupyter_code>print("A base de dados possui {0} exemplos".format(len(df_forest_cover)))<jupyter_output>A base de dados possui 581012 exemplos<jupyter_text>**5 - Resposta:**<jupyter_code>df_forest_cover.shape<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Cada exemplo possui 55 atributos, sendo eles informardos na célula a seguir:<jupyter_code>df_forest_cover.columns<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Tipos de cada atributo:<jupyter_code>df_forest_cover.dtypes<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**6 - Resposta:**<jupyter_code>df_forest_cover.isna()
df_forest_cover.isnull()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Como podemos ver, as funções ```isna``` e ```isnull``` não identificaram nenhuma irregularidade com os dados. Conclui-se então que não há dados faltantes. **7 - Resposta:** ``Soil_Type`` é uma classe que indica a designação do solo, dividida em 40 colunas binárias na base de dados sendo que cada coluna é um valor binário indicando qual valor da classe o exemplo faz parte: **0** é ausência e **1** é presença do tipo de solo.O atributo é um valor qualitativo para a base de dados.Como esse atributo foi convertido de uma classe com ***n*** elementos para valores binários entre 0 e 1 ao longo de ***n*** novas colunas, o método de codificação utilizado foi *One Hot Encoding*.  Visualizando a base de dados1. Baseando-se nos fundamentos de visualização de dados abordados na disciplina, plote cada um dos atributos preditores de maneira a enfatizar a sua distribuição, tendência central e dispersão    1.1. Considere que o número de colunas no dataset é diferente do número de atributos, conforme discussão promovida a respeito do dataset    1.2. Se preferir, opte por complementar as informações visuais com medidas estatísticas  2. A partir da visualização elaborada, o que pode-se dizer a respeito do balanceamento do atributo-alvo?3. Que tipo de tarefa de Aprendizado de Máquina é sugestiva para este problema?    3.1. Apresente métricas de desempenho compatíveis para a avaliação do problema (liste-as)    3.2. Escolha uma das métricas apresentadas para ser utilizada como referência pela equipe **1 - Resposta:** Plote dos gráficos<jupyter_code>df_forest_cover.hist('Elevation', bins=20)
df_forest_cover.hist('Aspect', bins=20)
df_forest_cover.hist('Slope', bins=20)
df_forest_cover.hist('Horizontal_Distance_To_Hydrology', bins=20)
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df_forest_cover.hist('Hillshade_3pm', bins=20)
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df_forest_cover.hist('Cover_Type')<jupyter_output><empty_output>
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