Tutorial su Machine Learning in Python in lingua italiana per il 2022! | Come gestire i valori mancanti | Utilizzo di Scikit-Learn

L’apprendimento automatico, o machine learning, è una branca dell’intelligenza artificiale che si occupa di sviluppare algoritmi e modelli capaci di "imparare" dai dati e di fare previsioni o classificazioni senza essere esplicitamente programmati per farlo. In questo tutorial, ti guideremo attraverso un’applicazione pratica di machine learning utilizzando Python e la libreria Scikit-Learn per gestire i valori mancanti nei dati.

1. Introduzione a Scikit-Learn
   Scikit-Learn è una delle principali librerie open-source per il machine learning in Python. Essa fornisce un’ampia gamma di algoritmi di machine learning, strumenti per la pre-elaborazione dei dati e strumenti per la validazione dei modelli. Se non l’hai già fatto, assicurati di installare Scikit-Learn nel tuo ambiente Python utilizzando il comando pip install scikit-learn.

2. Caricare il dataset
   Per questo tutorial, useremo un dataset di esempio contenente valori mancanti. Puoi scaricare il dataset dal seguente link: [link al dataset]. Una volta scaricato il dataset, caricalo in un dataframe Pandas utilizzando il seguente codice:

import pandas as pd

# Carica il dataset
df = pd.read_csv('path_to_dataset.csv')

1. Identificare i valori mancanti
   Il primo passo per gestire i valori mancanti nei dati è identificarli. È possibile farlo utilizzando il metodo isnull() del dataframe Pandas, che restituisce un dataframe booleano in cui i valori mancanti sono marcati come True e i valori presenti come False:

# Identifica i valori mancanti
missing_values = df.isnull()

# Stampa il numero di valori mancanti per ogni colonna
print(missing_values.sum())

1. Gestire i valori mancanti
   Esistono diverse tecniche per gestire i valori mancanti nei dati. Una delle tecniche più comuni è la sostituzione dei valori mancanti con il valore medio della colonna. Puoi farlo utilizzando il metodo fillna() del dataframe Pandas:

# Sostituisci i valori mancanti con il valore medio della colonna
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

1. Creare un modello di machine learning
   Una volta gestiti i valori mancanti nei dati, è possibile creare un modello di machine learning utilizzando Scikit-Learn. Ad esempio, per creare un modello di regressione lineare, è possibile utilizzare il seguente codice:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Dividi i dati in variabili indipendenti (X) e variabile dipendente (y)
X = df.drop('target_column', axis=1)
y = df['target_column']

# Dividi i dati in set di addestramento e di test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Crea e allena il modello di regressione lineare
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Valuta il modello
score = model.score(X_test, y_test)
print('Score del modello: ', score)

1. Conclusione
   In questo tutorial, ti abbiamo mostrato come gestire i valori mancanti nei dati utilizzando Python e la libreria Scikit-Learn. Con un’adeguata manipolazione dei dati e la creazione di modelli di machine learning, è possibile ottenere previsioni accurate e utili per una vasta gamma di applicazioni. Speriamo che questo tutorial ti abbia aiutato a comprendere meglio come affrontare i valori mancanti nei dati e a utilizzare il machine learning per fare previsioni intelligenti. Buon lavoro!