In [414]:
%matplotlib inline
# Import package
# importando modulos necesarios
import numpy as np
import pandas as pd
import re
from numpy import genfromtxt
import sklearn
# librerías de visualizaciones
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib as mpl
plt.style.use("ggplot")
import matplotlib.cbook as cbook
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import tree
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from subprocess import call
import graphviz
# Assign url of file: url
url = 'https://raw.githubusercontent.com/opengrowml/src/master/Dataset/estacion-rego.csv'
# Save file locally
urlretrieve(url, 'estacion-rego.csv')
# Read file into a DataFrame and print its head
dataset = pd.read_csv('estacion-rego.csv', sep=',')
print(dataset.head())
---------------------------------------------------------------------------
ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-414-9fead93d42d4> in <module>()
22
23 from subprocess import call
---> 24 import graphviz
25 # Assign url of file: url
26 url = 'https://raw.githubusercontent.com/opengrowml/src/master/Dataset/estacion-rego.csv'
ModuleNotFoundError: No module named 'graphviz'
In [53]:
print(dataset.columns)
columna= dataset.columns
Index(['estacion', 'm/s vento a 10m', 'Refacho a 10m (m/s)', ' (m/s)',
'Refacho a 30m (m/s)',
'Desviación típica da velocidade do vento a 30m (m/s)',
'Desviación típica da velocidade do vento a 10m (m/s)',
'Desviación típica da dirección do vento a 10m (grados)',
'Desviación típica da dirección do vento a 30m (grados)',
'Dirección do refacho a 30m (grados)',
'Dirección do vento a 30m (grados)',
'Dirección do refacho a 10m (grados)',
'Dirección do vento a 10m (grados)', 'Temperatura a 1.5m (grados C)',
'Temperatura a 0.1m (grados C)', 'Temperatura a 30m (grados C)',
'Temperatura a 10m (grados C)', 'Humidade Relativa a 10m (%)',
'Humidade Relativa a 1.5m (%)', 'Radiación solar W/m2',
'Radiación difusa W/m2', 'Chuvia L/m2', 'Presión hPa', 'Horas de sol',
'Temperatura de orballo a 1.5m ºC', 'Temperatura do chan a -0.5m ºC',
'Temperatura do chan a -0.1m ºC/26/_Valor', 'Presión reducida hPa',
'_Data', 'chove nas pŕoximas 3h', 'sol directo', 'alta humidade',
'rego'],
dtype='object')
In [54]:
dataset.head()
Out[54]:
estacion
m/s vento a 10m
Refacho a 10m (m/s)
(m/s)
Refacho a 30m (m/s)
Desviación típica da velocidade do vento a 30m (m/s)
Desviación típica da velocidade do vento a 10m (m/s)
Desviación típica da dirección do vento a 10m (grados)
Desviación típica da dirección do vento a 30m (grados)
Dirección do refacho a 30m (grados)
...
Horas de sol
Temperatura de orballo a 1.5m ºC
Temperatura do chan a -0.5m ºC
Temperatura do chan a -0.1m ºC/26/_Valor
Presión reducida hPa
_Data
chove nas pŕoximas 3h
sol directo
alta humidade
rego
0
81
0,95
1,54
2,08
2,71
0,25
0,26
13
5
147
...
0
10,26
18,1
17,27
1012,98
19/10/2017 0:10:00
0
1
1
0
1
81
1,12
1,85
2,02
2,68
0,3
0,32
12
6
144
...
0
10,17
18,1
17,25
1012,91
19/10/2017 0:20:00
0
1
1
0
2
81
1,12
2,06
2,7
3,4
0,3
0,39
23
5
142
...
0
10
18,11
17,22
1012,83
19/10/2017 0:30:00
0
1
1
0
3
81
0,73
1,9
2,14
3,46
0,66
0,4
42
12
131
...
0
9,94
18,11
17,2
1012,8
19/10/2017 0:40:00
0
1
1
0
4
81
0,91
1,95
1,5
2,12
0,3
0,5
19
8
138
...
0
9,94
18,11
17,17
1012,73
19/10/2017 0:50:00
0
1
1
0
5 rows × 33 columns
In [334]:
ax1 = plt.axes()
ax1.plot(dataset['Radiación difusa W/m2'], dataset['rego'], color='r', label='los datos')
ax1.set_title("Relacion lluvia riego")
ax1.set_xlabel('Radiación difusa W/m2')
ax1.set_ylabel('rego')
plt.tight_layout()
plt.show()
In [372]:
# Limpiamos el dataset por si tuviera valores nan
dataset.dropna()
# Le indicamos que elimine la columna rego (con axis=1 se le indica columna, con 0 es fila)
data = dataset.drop('rego', axis=1)
target = dataset['rego']
In [373]:
target2 = pd.Series(target)
target5 = target2.values
dataset = sklearn.datasets.base.Bunch(data=data, target=target)
print (data)
print (target)
estacion m/s vento a 10m Refacho a 10m (m/s) (m/s) Refacho a 30m (m/s) \
0 81 0,95 1,54 2,08 2,71
1 81 1,12 1,85 2,02 2,68
2 81 1,12 2,06 2,7 3,4
3 81 0,73 1,9 2,14 3,46
4 81 0,91 1,95 1,5 2,12
5 81 1,21 1,96 2,14 2,94
6 81 0,76 1,85 2,19 2,94
7 81 0,95 2,16 1,89 2,87
8 81 1,34 2,27 2,64 3,59
9 81 0,75 1,85 2,25 3,4
10 81 0,76 2,58 2,14 3,45
11 81 0,59 1,65 2,14 3,79
12 81 0,89 1,75 1,92 2,71
13 81 0,97 1,75 1,69 2,35
14 81 0,86 2,06 1,34 2,02
15 81 1,02 1,65 1,04 1,76
16 81 0,97 1,54 0,92 2,16
17 81 0,96 1,65 1,21 1,86
18 81 0,93 1,65 1,29 1,76
19 81 1,12 1,75 1,71 2,32
20 81 0,98 1,85 1,9 2,81
21 81 0,76 1,74 2,63 3,62
22 81 0,38 1,21 2,36 3,23
23 81 0,57 1,75 2,52 3,46
24 81 0,63 2,26 2,79 3,97
25 81 0,61 1,75 2,39 3,4
26 81 0,69 1,75 2,46 3,43
27 81 1,15 2,26 2,4 3,13
28 81 0,87 1,85 2,15 3,13
29 81 0,94 2,02 2,5 3,33
.. ... ... ... ... ...
114 81 2,52 5,16 4,02 5,61
115 81 2,74 6,09 3,83 6,89
116 81 2,39 5,16 3,71 6,01
117 81 2,53 4,54 3,67 5,81
118 81 2,67 5,47 4,09 6,11
119 81 2,99 5,26 4,4 6,14
120 81 2,36 4,95 3,67 5,19
121 81 2,15 4,33 3,25 5,26
122 81 1,86 3,61 2,69 3,66
123 81 1,46 2,89 2 3,04
124 81 1,51 2,58 2,22 2,71
125 81 1,14 1,95 1,43 2,32
126 81 1,11 1,83 1,34 1,89
127 81 0,87 1,75 1,49 2,42
128 81 0,79 1,34 1,22 2,03
129 81 0,55 1,23 0,9 1,7
130 81 1,08 2,16 1,66 2,87
131 81 1,08 1,96 1,57 2,48
132 81 1,64 2,88 2,44 3,72
133 81 1,67 2,89 2,34 3,3
134 81 1,23 2,06 1,76 2,42
135 81 1,25 2,57 1,97 3,59
136 81 1,18 2,47 1,79 3,1
137 81 1,81 3,29 2,48 3,92
138 81 1,65 3,09 2,16 4,12
139 81 2,21 4,17 3,06 4,96
140 81 2,26 4,12 3,31 4,77
141 81 1,71 3,4 2,82 3,92
142 81 1,49 2,57 2,05 3,27
143 81 1,22 2,78 1,6 2,97
Desviación típica da velocidade do vento a 30m (m/s) \
0 0,25
1 0,3
2 0,3
3 0,66
4 0,3
5 0,28
6 0,31
7 0,4
8 0,4
9 0,55
10 0,63
11 0,58
12 0,4
13 0,31
14 0,32
15 0,4
16 0,58
17 0,32
18 0,23
19 0,31
20 0,38
21 0,44
22 0,46
23 0,43
24 0,43
25 0,44
26 0,46
27 0,31
28 0,33
29 0,36
.. ...
114 0,75
115 1,1
116 0,87
117 0,81
118 0,88
119 0,81
120 0,8
121 0,91
122 0,51
123 0,44
124 0,32
125 0,35
126 0,24
127 0,4
128 0,29
129 0,31
130 0,44
131 0,36
132 0,55
133 0,38
134 0,35
135 0,49
136 0,49
137 0,61
138 0,61
139 0,94
140 0,63
141 0,53
142 0,43
143 0,57
Desviación típica da velocidade do vento a 10m (m/s) \
0 0,26
1 0,32
2 0,39
3 0,4
4 0,5
5 0,31
6 0,38
7 0,37
8 0,39
9 0,41
10 0,43
11 0,39
12 0,3
13 0,3
14 0,36
15 0,27
16 0,24
17 0,27
18 0,29
19 0,26
20 0,34
21 0,36
22 0,24
23 0,35
24 0,42
25 0,34
26 0,34
27 0,45
28 0,34
29 0,38
.. ...
114 0,76
115 1,01
116 0,91
117 0,82
118 1,01
119 0,95
120 0,8
121 0,73
122 0,51
123 0,53
124 0,42
125 0,38
126 0,31
127 0,32
128 0,27
129 0,28
130 0,38
131 0,41
132 0,44
133 0,45
134 0,35
135 0,42
136 0,41
137 0,52
138 0,49
139 0,76
140 0,74
141 0,58
142 0,37
143 0,51
Desviación típica da dirección do vento a 10m (grados) \
0 13
1 12
2 23
3 42
4 19
5 21
6 14
7 22
8 20
9 38
10 64
11 18
12 28
13 19
14 18
15 9
16 14
17 8
18 13
19 9
20 15
21 35
22 42
23 29
24 44
25 39
26 35
27 14
28 17
29 22
.. ...
114 18
115 21
116 19
117 19
118 22
119 19
120 18
121 17
122 16
123 17
124 14
125 15
126 21
127 19
128 17
129 40
130 24
131 10
132 16
133 16
134 17
135 16
136 17
137 13
138 17
139 14
140 16
141 16
142 20
143 19
Desviación típica da dirección do vento a 30m (grados) \
0 5
1 6
2 5
3 12
4 8
5 11
6 6
7 10
8 7
9 13
10 12
11 11
12 11
13 13
14 14
15 10
16 9
17 6
18 8
19 7
20 9
21 8
22 8
23 6
24 7
25 8
26 8
27 6
28 7
29 6
.. ...
114 12
115 14
116 11
117 11
118 16
119 12
120 8
121 10
122 11
123 10
124 7
125 13
126 14
127 8
128 17
129 20
130 11
131 12
132 7
133 8
134 18
135 11
136 16
137 11
138 12
139 9
140 8
141 9
142 13
143 14
Dirección do refacho a 30m (grados) ... Presión hPa \
0 147 ... 982,46
1 144 ... 982,38
2 142 ... 982,29
3 131 ... 982,26
4 138 ... 982,19
5 142 ... 982,12
6 150 ... 982,05
7 132 ... 982,04
8 134 ... 982,02
9 141 ... 982,06
10 140 ... 982,03
11 151 ... 981,96
12 147 ... 982,01
13 116 ... 982,03
14 139 ... 982,07
15 138 ... 981,98
16 145 ... 981,98
17 139 ... 981,85
18 143 ... 981,83
19 138 ... 981,72
20 128 ... 981,66
21 143 ... 981,51
22 151 ... 981,5
23 150 ... 981,45
24 153 ... 981,45
25 140 ... 981,43
26 149 ... 981,31
27 147 ... 981,24
28 140 ... 981,28
29 143 ... 981,38
.. ... ... ...
114 256 ... 983,36
115 240 ... 983,38
116 262 ... 983,46
117 263 ... 983,56
118 238 ... 983,8
119 264 ... 983,95
120 250 ... 984,01
121 254 ... 984,17
122 253 ... 984,2
123 262 ... 984,3
124 256 ... 984,4
125 232 ... 984,34
126 210 ... 984,43
127 240 ... 984,69
128 257 ... 984,73
129 223 ... 984,61
130 193 ... 984,62
131 196 ... 984,69
132 194 ... 984,59
133 212 ... 984,61
134 225 ... 984,77
135 230 ... 985,04
136 244 ... 985,13
137 252 ... 985,19
138 251 ... 985,16
139 237 ... 985,04
140 233 ... 985,25
141 239 ... 985,43
142 251 ... 985,47
143 187 ... 985,29
Horas de sol Temperatura de orballo a 1.5m ºC \
0 0 10,26
1 0 10,17
2 0 10
3 0 9,94
4 0 9,94
5 0 9,86
6 0 9,96
7 0 9,98
8 0 9,9
9 0 9,9
10 0 9,83
11 0 9,76
12 0 9,72
13 0 9,72
14 0 9,66
15 0 9,74
16 0 9,75
17 0 9,72
18 0 9,73
19 0 9,71
20 0 9,72
21 0 9,75
22 0 9,75
23 0 9,79
24 0 9,85
25 0 9,96
26 0 9,98
27 0 9,91
28 0 9,84
29 0 9,88
.. ... ...
114 0 15,24
115 0 15,27
116 0 15,26
117 0 15,26
118 0 15,26
119 0 15,32
120 0 15,31
121 0 15,32
122 0 15,33
123 0 15,31
124 0 15,29
125 0 15,26
126 0 15,22
127 0 15,19
128 0 15,12
129 0 15,07
130 0 14,96
131 0 14,97
132 0 14,98
133 0 14,88
134 0 14,78
135 0 14,73
136 0 14,73
137 0 14,73
138 0 14,77
139 0 14,75
140 0 14,77
141 0 14,82
142 0 14,84
143 0 14,87
Temperatura do chan a -0.5m ºC Temperatura do chan a -0.1m ºC/26/_Valor \
0 18,1 17,27
1 18,1 17,25
2 18,11 17,22
3 18,11 17,2
4 18,11 17,17
5 18,11 17,14
6 18,11 17,12
7 18,11 17,09
8 18,11 17,07
9 18,11 17,05
10 18,11 17,02
11 18,11 17
12 18,1 16,97
13 18,1 16,95
14 18,1 16,93
15 18,1 16,9
16 18,1 16,88
17 18,1 16,86
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27 18,09 16,66
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.. ... ...
114 17,73 16,72
115 17,72 16,72
116 17,72 16,72
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140 17,69 16,76
141 17,69 16,76
142 17,69 16,76
143 17,69 16,76
Presión reducida hPa _Data chove nas pŕoximas 3h \
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.. ... ... ...
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141 1015,53 19/10/2017 23:40:00 0
142 1015,57 19/10/2017 23:50:00 0
143 1015,39 20/10/2017 0
sol directo alta humidade
0 1 1
1 1 1
2 1 1
3 1 1
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.. ... ...
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[144 rows x 32 columns]
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..
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Name: rego, Length: 144, dtype: int64
In [377]:
Separamos los datos del dataframe en valores(X) y etiquetas(y) y en entrenamiento y test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2)
print (X_train.shape, y_train.shape)
print (X_test.shape, y_test.shape)
print (X_train)
(115, 32) (115,)
(29, 32) (29,)
estacion m/s vento a 10m Refacho a 10m (m/s) (m/s) Refacho a 30m (m/s) \
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21 81 0,76 1,74 2,63 3,62
55 81 2,58 4,02 3,67 5,65
114 81 2,52 5,16 4,02 5,61
89 81 3 5,46 4,32 7,01
24 81 0,63 2,26 2,79 3,97
141 81 1,71 3,4 2,82 3,92
41 81 0,64 1,43 1,35 2,38
26 81 0,69 1,75 2,46 3,43
94 81 1,45 3,3 1,91 3,65
140 81 2,26 4,12 3,31 4,77
63 81 3,07 5,46 4,07 6,53
81 81 3,52 6,81 4,96 8,69
84 81 3,78 7,2 5,71 10,06
2 81 1,12 2,06 2,7 3,4
103 81 1,92 3,71 2,7 4,54
126 81 1,11 1,83 1,34 1,89
88 81 3,58 7,41 5,07 7,38
48 81 2,4 4,74 3,59 5,42
42 81 0,62 1,13 1,37 2,32
52 81 2,52 5,05 3,58 6,3
75 81 2,95 7,02 4,28 6,7
57 81 2,55 5,05 3,69 6,07
91 81 2,92 5,47 3,99 6,24
43 81 0,81 1,34 1,53 2,73
96 81 2,16 4,64 2,73 5,19
.. ... ... ... ... ...
59 81 2,59 4,54 3,7 6,43
136 81 1,18 2,47 1,79 3,1
15 81 1,02 1,65 1,04 1,76
38 81 0,94 1,75 1,51 2,12
49 81 2,74 5,05 3,82 6,17
133 81 1,67 2,89 2,34 3,3
51 81 3,16 5,05 4,41 5,93
87 81 3,85 6,7 5,78 9,25
72 81 3,9 7,41 5,62 8,68
58 81 2,92 5,01 4,13 5,45
113 81 3,45 6,29 4,5 6,76
108 81 3,78 7,12 5,1 7,85
61 81 2,68 4,54 3,52 5,12
92 81 1,93 3,4 2,85 4,04
36 81 0,39 0,72 0,9 1,37
139 81 2,21 4,17 3,06 4,96
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129 81 0,55 1,23 0,9 1,7
54 81 2,56 4,64 3,55 6,17
66 81 2,59 4,64 3,5 5,8
22 81 0,38 1,21 2,36 3,23
28 81 0,87 1,85 2,15 3,13
100 81 1,33 3,18 2,33 4,3
110 81 3,92 8,05 5,5 8,92
105 81 2,83 5,57 3,93 6,66
32 81 0,86 1,96 2,1 2,58
143 81 1,22 2,78 1,6 2,97
13 81 0,97 1,75 1,69 2,35
102 81 2,1 3,92 2,74 5,65
128 81 0,79 1,34 1,22 2,03
Desviación típica da velocidade do vento a 30m (m/s) \
19 0,31
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114 0,75
89 0,97
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141 0,53
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140 0,63
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81 1,4
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2 0,3
103 0,52
126 0,24
88 1,07
48 0,87
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52 0,95
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57 0,96
91 0,9
43 0,41
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.. ...
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108 1,09
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46 0,8
129 0,31
54 1,13
66 0,91
22 0,46
28 0,33
100 0,99
110 1,27
105 0,96
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143 0,57
13 0,31
102 0,93
128 0,29
Desviación típica da velocidade do vento a 10m (m/s) \
19 0,26
14 0,36
37 0,31
125 0,38
95 0,6
21 0,36
55 0,62
114 0,76
89 0,92
24 0,42
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26 0,34
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140 0,74
63 0,95
81 1,22
84 1,47
2 0,39
103 0,56
126 0,31
88 1,23
48 0,79
42 0,24
52 0,82
75 1,14
57 0,83
91 0,86
43 0,26
96 0,92
.. ...
59 0,71
136 0,41
15 0,27
38 0,32
49 0,92
133 0,45
51 0,86
87 1,19
72 1,25
58 0,81
113 0,96
108 1,08
61 0,74
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32 0,4
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13 0,3
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128 0,27
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19 9
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91 19
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.. ...
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49 20
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51 18
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72 16
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113 16
108 17
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92 18
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105 18
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128 17
Desviación típica da dirección do vento a 30m (grados) \
19 7
14 14
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.. ...
59 15
136 16
15 10
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49 14
133 8
51 11
87 11
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58 11
113 10
108 13
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139 9
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129 20
54 14
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22 8
28 7
100 34
110 11
105 12
32 7
143 14
13 13
102 18
128 17
Dirección do refacho a 30m (grados) ... Presión hPa \
19 138 ... 981,72
14 139 ... 982,07
37 125 ... 981,12
125 232 ... 984,34
95 192 ... 981,36
21 143 ... 981,51
55 204 ... 982,14
114 256 ... 983,36
89 192 ... 981,45
24 153 ... 981,45
141 239 ... 985,43
41 184 ... 980,98
26 149 ... 981,31
94 197 ... 981,29
140 233 ... 985,25
63 222 ... 982,33
81 213 ... 981,57
84 182 ... 981,52
2 142 ... 982,29
103 229 ... 982,3
126 210 ... 984,43
88 192 ... 981,56
48 203 ... 981,71
42 145 ... 981
52 211 ... 982
75 212 ... 981,85
57 222 ... 982,07
91 218 ... 981,54
43 189 ... 981,11
96 203 ... 981,42
.. ... ... ...
59 225 ... 982,16
136 244 ... 985,13
15 138 ... 981,98
38 190 ... 980,97
49 190 ... 981,76
133 212 ... 984,61
51 196 ... 981,94
87 216 ... 981,51
72 238 ... 982,21
58 186 ... 981,99
113 230 ... 983,28
108 235 ... 982,68
61 237 ... 982,35
92 215 ... 981,47
36 183 ... 981,05
139 237 ... 985,04
46 206 ... 981,49
129 223 ... 984,61
54 235 ... 982,14
66 220 ... 982,38
22 151 ... 981,5
28 140 ... 981,28
100 240 ... 981,95
110 232 ... 983,01
105 221 ... 982,42
32 156 ... 981,34
143 187 ... 985,29
13 116 ... 982,03
102 280 ... 982,34
128 257 ... 984,73
Horas de sol Temperatura de orballo a 1.5m ºC \
19 0 9,71
14 0 9,66
37 0 9,96
125 0 15,26
95 0 14,51
21 0 9,75
55 0 11,28
114 0 15,24
89 0 14,19
24 0 9,85
141 0 14,82
41 0 9,99
26 0 9,98
94 0 14,41
140 0 14,77
63 0 12,12
81 0 13,97
84 0 13,99
2 0 10
103 0 14,44
126 0 15,22
88 0 14,24
48 0 10,38
42 0 10,01
52 0 10,73
75 0 13,74
57 0 11,58
91 0 14,09
43 0 9,87
96 0 14,52
.. ... ...
59 0 11,71
136 0 14,73
15 0 9,74
38 0 10,13
49 0 10,53
133 0 14,88
51 0 10,6
87 0 14,19
72 0,05 13,67
58 0 11,61
113 0 15,25
108 0 14,99
61 0 11,98
92 0 14,2
36 0 9,96
139 0 14,75
46 0 10,03
129 0 15,07
54 0 11,1
66 0 12,46
22 0 9,75
28 0 9,84
100 0 14,54
110 0 15,18
105 0 14,55
32 0 9,84
143 0 14,87
13 0 9,72
102 0 14,43
128 0 15,12
Temperatura do chan a -0.5m ºC Temperatura do chan a -0.1m ºC/26/_Valor \
19 18,09 16,82
14 18,1 16,93
37 18,04 16,51
125 17,71 16,74
95 17,78 16,56
21 18,09 16,77
55 17,96 16,34
114 17,73 16,72
89 17,81 16,48
24 18,09 16,71
141 17,69 16,76
41 18,03 16,45
26 18,09 16,68
94 17,79 16,55
140 17,69 16,76
63 17,94 16,31
81 17,84 16,37
84 17,84 16,41
2 18,11 17,22
103 17,75 16,65
126 17,71 16,75
88 17,81 16,47
48 18 16,39
42 18,03 16,44
52 17,99 16,36
75 17,88 16,33
57 17,96 16,33
91 17,8 16,51
43 18,02 16,43
96 17,78 16,58
.. ... ...
59 17,95 16,32
136 17,69 16,76
15 18,1 16,9
38 18,04 16,49
49 17,99 16,38
133 17,69 16,76
51 17,99 16,36
87 17,82 16,46
72 17,9 16,31
58 17,95 16,32
113 17,73 16,71
108 17,74 16,69
61 17,94 16,31
92 17,8 16,52
36 18,05 16,52
139 17,68 16,76
46 18 16,41
129 17,7 16,75
54 17,97 16,35
66 17,92 16,31
22 18,09 16,75
28 18,08 16,64
100 17,77 16,62
110 17,74 16,7
105 17,75 16,67
32 18,06 16,58
143 17,69 16,76
13 18,1 16,95
102 17,76 16,64
128 17,71 16,75
Presión reducida hPa _Data chove nas pŕoximas 3h \
19 1012,24 19/10/2017 3:20:00 0
14 1012,63 19/10/2017 2:30:00 0
37 1011,54 19/10/2017 6:20:00 0
125 1014,36 19/10/2017 21:00:00 0
95 1011,35 19/10/2017 16:00:00 0
21 1012,02 19/10/2017 3:40:00 0
55 1012,46 19/10/2017 9:20:00 0
114 1013,35 19/10/2017 19:10:00 0
89 1011,43 19/10/2017 15:00:00 0
24 1011,95 19/10/2017 4:10:00 0
141 1015,53 19/10/2017 23:40:00 0
41 1011,35 19/10/2017 7:00:00 0
26 1011,79 19/10/2017 4:30:00 0
94 1011,27 19/10/2017 15:50:00 0
140 1015,35 19/10/2017 23:30:00 0
63 1012,6 19/10/2017 10:40:00 1
81 1011,57 19/10/2017 13:40:00 1
84 1011,53 19/10/2017 14:10:00 1
2 1012,83 19/10/2017 0:30:00 0
103 1012,33 19/10/2017 17:20:00 0
126 1014,46 19/10/2017 21:10:00 0
88 1011,54 19/10/2017 14:50:00 1
48 1012,01 19/10/2017 8:10:00 0
42 1011,37 19/10/2017 7:10:00 0
52 1012,31 19/10/2017 8:50:00 0
75 1011,89 19/10/2017 12:40:00 1
57 1012,36 19/10/2017 9:40:00 0
91 1011,55 19/10/2017 15:20:00 0
43 1011,49 19/10/2017 7:20:00 0
96 1011,41 19/10/2017 16:10:00 0
.. ... ... ...
59 1012,43 19/10/2017 10:00:00 0
136 1015,23 19/10/2017 22:50:00 0
15 1012,53 19/10/2017 2:40:00 1
38 1011,38 19/10/2017 6:30:00 0
49 1012,06 19/10/2017 8:20:00 0
133 1014,68 19/10/2017 22:20:00 0
51 1012,25 19/10/2017 8:40:00 0
87 1011,49 19/10/2017 14:40:00 1
72 1012,3 19/10/2017 12:10:00 1
58 1012,27 19/10/2017 9:50:00 0
113 1013,26 19/10/2017 19:00:00 0
108 1012,67 19/10/2017 18:10:00 0
61 1012,62 19/10/2017 10:20:00 0
92 1011,47 19/10/2017 15:30:00 0
36 1011,47 19/10/2017 6:10:00 0
139 1015,14 19/10/2017 23:20:00 0
46 1011,84 19/10/2017 7:50:00 0
129 1014,66 19/10/2017 21:40:00 0
54 1012,46 19/10/2017 9:10:00 0
66 1012,62 19/10/2017 11:10:00 0
22 1012,01 19/10/2017 3:50:00 0
28 1011,75 19/10/2017 4:50:00 0
100 1011,96 19/10/2017 16:50:00 1
110 1012,99 19/10/2017 18:30:00 0
105 1012,45 19/10/2017 17:40:00 0
32 1011,79 19/10/2017 5:30:00 0
143 1015,39 20/10/2017 0
13 1012,58 19/10/2017 2:20:00 0
102 1012,37 19/10/2017 17:10:00 1
128 1014,78 19/10/2017 21:30:00 0
sol directo alta humidade
19 1 0
14 1 1
37 1 0
125 1 1
95 0 1
21 1 0
55 0 0
114 1 1
89 0 1
24 1 0
141 1 1
41 1 0
26 1 0
94 0 1
140 1 1
63 0 1
81 0 1
84 0 1
2 1 1
103 1 1
126 1 1
88 0 1
48 0 0
42 1 0
52 0 0
75 0 1
57 0 0
91 0 1
43 0 0
96 0 1
.. ... ...
59 0 0
136 1 1
15 1 0
38 1 0
49 0 0
133 1 1
51 0 0
87 0 0
72 0 1
58 0 0
113 1 1
108 1 1
61 0 1
92 0 1
36 1 0
139 1 1
46 0 0
129 1 1
54 0 0
66 0 1
22 1 0
28 1 0
100 0 1
110 1 1
105 1 1
32 1 0
143 1 1
13 1 1
102 1 1
128 1 1
[115 rows x 32 columns]
Usamos Naive Bayes (http://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html) como algoritmo binario de clasificacion.
In [386]:
# Le pasamos un arbol de clasificacion
model = tree.DecisionTreeClassifier()
In [387]:
# lo entrenamos
model.fit(X_train, y_train)
Out[387]:
DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None,
max_features=None, max_leaf_nodes=None,
min_impurity_split=1e-07, min_samples_leaf=1,
min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0.0,
presort=False, random_state=None, splitter='best')
In [388]:
# probamos con los datos de test
y_predict = model.predict(X_test)
In [390]:
# y vemos el accuracy Si sale un 1 es que lo hemos clavado. 100% (posible problema de sobre entrenamiento, es decir los valores se adaptan a nuestro parametros exactamente, pero si introducimos otro parametro el resultado no seria exacto.)
accuracy_score(y_test, y_predict)
Out[390]:
1.0
In [393]:
# podemos observar4 la matriz de confusion, como podemos observar no hay ningun falso positivo
pd.DataFrame(
confusion_matrix(y_test, y_predict),
columns=['non rego predecido', 'rego predecido'],
index=['non rego real', 'rego real']
)
Out[393]:
non rego predecido
rego predecido
non rego real
12
0
rego real
0
13
In [406]:
tree.export_graphviz(model.tree_, out_file='tree.dot', feature_names=dataset.columns)
In [417]:
call(['dot', '-T', 'png', 'tree.dot', '-o', 'tree.png'])
Out[417]:
0
Content source: opengrowml/src
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