Introdução

A análise preditiva é uma abordagem fundamental em ciência de dados, permitindo que as empresas tomem decisões informadas baseadas em dados históricos. Neste tutorial, você aprenderá como implementar um projeto de análise preditiva no MATLAB utilizando a toolbox Statistics and Machine Learning. Vamos explorar passo a passo a criação de um modelo preditivo, que será integrado ao Simulink para visualização em tempo real. Este guia é ideal para engenheiros e cientistas de dados que desejam aprofundar suas habilidades em MATLAB e aplicar análises preditivas em projetos práticos.

Etapas

  1. Instalação do MATLAB e Toolboxes Necessárias

    Certifique-se de que você possui uma versão do MATLAB instalada em sua máquina, juntamente com as toolboxes Statistics and Machine Learning e Simulink. Para verificar se as toolboxes estão instaladas, você pode usar o seguinte comando no MATLAB:

    commands
    ver

  2. Carregando os Dados

    Carregue o conjunto de dados que será utilizado para a análise preditiva. Use um arquivo .csv como exemplo. O comando abaixo lê um arquivo CSV chamado ‘dados.csv’ e armazena os dados em uma tabela.

    MATLAB
    dados = readtable('dados.csv');

  3. Preparação dos Dados

    Realize a limpeza e preparação dos dados. Remova entradas ausentes e normalize seu conjunto de dados conforme necessário.

    MATLAB
    dados = rmmissing(dados);
    dados.Normalizado = normalize(dados.Atributo);

  4. Dividindo o Conjunto de Dados

    Divida seu conjunto de dados em conjuntos de treinamento e teste para avaliar o desempenho do modelo. Utilize 70% dos dados para treinamento e 30% para teste.

    MATLAB
    numDados = height(dados);
    idx = randperm(numDados);
    dadosTreinamento = dados(idx(1:round(0.7*numDados)), :);
    dadosTeste = dados(idx(round(0.7*numDados)+1:end), :);

  5. Criação do Modelo Preditivo

    Utilize a ferramenta de aprendizado de máquina do MATLAB para treinar um modelo. Neste exemplo, vamos usar um modelo de regressão. Ajuste o modelo aos dados de treinamento.

    MATLAB
    modelo = fitlm(dadosTreinamento, 'AtributoResposta ~ Atributo1 + Atributo2');

  6. Avaliação do Modelo

    Avalie o desempenho do modelo usando o conjunto de testes e calcule as métricas como RMSE (Root Mean Square Error).

    MATLAB
    previsoes = predict(modelo, dadosTeste);
    rmse = sqrt(mean((previsoes - dadosTeste.AtributoResposta).^2));
    disp(['RMSE: ' num2str(rmse)]);

  7. Integração com Simulink

    Crie um novo modelo Simulink para visualizar as previsões do modelo em tempo real. Use um bloco ‘MATLAB Function’ para integrar a função de previsão com o Simulink.

    MATLAB
    open_system('simulink_model');
    % No Simulink, adicione um bloco MATLAB Function e coloque o código de previsão dentro dele.

  8. Execução do Simulink

    Inicie a simulação no Simulink para visualizar as previsões em tempo real. Certifique-se de que os dados de entrada estão configurados corretamente.

    MATLAB
    sim('simulink_model');

  9. Visualização dos Resultados

    Após a execução, visualize os resultados no bloco de origem de dados ou em um gráfico para avaliar as previsões em relação aos dados reais.

    MATLAB
    plot(dadosTeste.AtributoResposta, 'r');
    hold on;
    plot(previsoes, 'b');
    legend('Real', 'Previsto');

Conclusão

Neste tutorial, você aprendeu a implementar um projeto de análise preditiva no MATLAB, utilizando a toolbox Statistics and Machine Learning, e, em seguida, integrar esse modelo ao Simulink para visualização em tempo real. Com as etapas detalhadas que abrangem desde a preparação dos dados até a avaliação do modelo e sua integração ao Simulink, você agora possui uma compreensão sólida de como aplicar análises preditivas em projetos práticos. Essa prática é valiosa para apreciá-la em cenários do mundo real, permitindo que você avance em aplicações de ciência de dados e engenharia.

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