# Applicazioni pratiche di machine learning/Identificazione delle pulsar

Applicazioni pratiche di machine learning
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Applicazioni pratiche di machine learningApplicazioni pratiche di machine learning
** Previsioni su scommesse sportiveApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su scommesse sportive
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** Previsioni sul cambiamento climaticoApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul cambiamento climatico
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** Diagnosi di malattieApplicazioni pratiche di machine learning/Diagnosi di malattie
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** Identificazione delle pulsarApplicazioni pratiche di machine learning/Identificazione delle pulsar
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** Previsione di reatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di reati
** Concessione sussidiApplicazioni pratiche di machine learning/Concessione sussidi
** Previsione di vendite futureApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di vendite future
** Segmentazione dei clientiApplicazioni pratiche di machine learning/Segmentazione dei clienti
** Previsioni su direct mailApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su direct mail
* Appendice
** Installazione di RApplicazioni pratiche di machine learning/Installazione di R
** Creare reports in RStudioApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in RStudio
** Creare reports in JupyterApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in Jupyter
** ChatGpt come data analyst o data scientistApplicazioni pratiche di machine learning/ChatGpt come data analyst o data scientist
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## Parte 1: Dati

Il dataset "pulsar_stars.csv" scaricabile da qui : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/HTRU2 contiene 17.898 osservazioni con 9 variabili relative a stelle, di cui soltanto 1.639 pulsar . Le pulsar sono un raro tipo di stella a neutroni che producono onde radio rilevabili qui sulla Terra. Mentre le pulsar ruotano, producono un modello rilevabile di onde radio a banda larga. Quando le pulsar ruotano rapidamente l'emissione delle onde radio si ripete periodicamente. Quindi l'identificazione delle pulsar implica la ricerca di segnali radio periodici con grandi radiotelescopi. Tuttavia quasi tutti i rilevamenti sono soggetti a interferenze in radiofrequenza (RFI) e rumore, rendendo difficile trovare i segnali legittimi. Le 9 variabili relative a ciascuna osservazione sono :
* Mean.of.the.integrated.profile: Media del profilo integrato
* Standard.deviation.of.the.integrated.profile:Deviazione standard del profilo integrato
* Excess.kurtosis.of.the.integrated.profile:Eccessiva curtosi del profilo integrato
* Skewness.of.the.integrated.profile:asimmetria del profilo integrato
* Mean.of.the.DM.SNR.curve: Media della curva DM-SNR
* Standard.deviation.of.the.DM.SNR.curve: Deviazione standard della curva DM-SNR
* Excess.kurtosis.of.the.DM.SNR.curve: Eccessiva curtosi della curva DM-SNR
* Skewness.of.the.DM.SNR.curve: Asimmetria della curva DM-SNR
* Stella Pulsar: può assumere i valori "Si" e "No" (variabile da predire)
Caricamento dei dati e visualizzazione della struttura del dataset:
'data.frame': 17898 obs. of 9 variables:

## Parte 2: Domanda di ricerca

Si vuole costruire un modello previsionale tramite un algoritmo di machine learning per predire quali stelle sono pulsar e quali no, avendo a disposizione alcune delle variabili di ingresso elencate in precedenza.

## Parte 4: Modellizzazione e previsione

Divido il dataset pulsar_stars in un training set costituito dal 70% delle osservazioni casuali, ottenendo 12.530 osservazioni di stelle, ed in un testing set costituito dalle rimanenti 5.368 osservazioni:
Creo una funzione che individua quali variabili sono più importanti per predire se una stella è pulsar oppure no.
Eseguendo un ciclo for con la suddetta funzione e applicando l'algoritmo Random Forest alle variabili prescelte si nota che già soltanto con le 2 variabili Excess.kurtosis.of.the.integrated.profile e Skewness.of.the.integrated.profile si ottiene un'Accuracy nella previsione del 97,80% sul testing set. Aggiungendo anche la variabile Mean.of.the.integrated.profile si arriva al 98,15%
Nel modello finale utilizzo come variabili predictors soltanto Excess.kurtosis.of.the.integrated.profile e Skewness.of.the.integrated.profile,data ottenendo già un'ottima Accuracy pari a quasi il 100% sul training set e al 97,73% sul testing set.