Redes Neuronales en Python con pyqgis
Las redes neuronales son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que se inspira en el funcionamiento del cerebro humano. Son capaces de aprender a realizar tareas complejas a partir de datos, sin necesidad de ser programados explícitamente.
En este tutorial, aprenderemos a usar redes neuronales en Python con pyqgis. pyqgis es una biblioteca de Python que permite interactuar con QGIS, un software de SIG (Sistemas de Información Geográfica).
Requisitos
Para seguir este tutorial, necesitarás:
- Python 3
- pyqgis
- Una instalación de QGIS
Instalación
Para instalar pyqgis, abre una terminal y ejecuta los siguientes comandos:
pip install pyqgis
Carga de datos
Para este tutorial, usaremos un conjunto de datos de puntos de interés (POI) de una ciudad. Los datos se encuentran en el archivo poi.csv.
Abre QGIS y carga el archivo poi.csv como capa de puntos.
Preprocesamiento de datos
Antes de usar las redes neuronales, debemos preprocesar los datos para que sean adecuados para el entrenamiento. En este caso, solo necesitamos estandarizar los valores de las coordenadas X e Y.
Para ello, ejecutamos el siguiente código:
import numpy as np
# Cargamos los datos
data = np.loadtxt("poi.csv", delimiter=",")
# Estandarizamos las coordenadas X e Y
data[:, 0] = (data[:, 0] - data[:, 0].mean()) / data[:, 0].std()
data[:, 1] = (data[:, 1] - data[:, 1].mean()) / data[:, 1].std()
# Guardamos los datos preprocesados
np.savetxt("poi_preprocessed.csv", data, delimiter=",")
Creación del modelo
Para crear el modelo de red neuronal, usaremos la biblioteca Keras. Keras es una biblioteca de Python que facilita la construcción y el entrenamiento de redes neuronales.
El siguiente código crea un modelo de red neuronal simple con dos capas ocultas:
import keras
# Creamos el modelo
model = keras.models.Sequential([
keras.layers.Dense(10, activation="relu", input_shape=(2,)),
keras.layers.Dense(10, activation="relu"),
keras.layers.Dense(2, activation="softmax")
])
# Compilamos el modelo
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])
Entrenamiento del modelo
Para entrenar el modelo, usaremos el conjunto de datos preprocesados.
El siguiente código entrena el modelo durante 100 épocas:
# Cargamos los datos
data = np.loadtxt("poi_preprocessed.csv", delimiter=",")
# Dividimos los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[:, :2], data[:, 2], test_size=0.2)
# Entrenamos el modelo
model.fit(X_train, y_train, epochs=100)
Evaluación del modelo
Una vez entrenado el modelo, podemos evaluar su rendimiento en el conjunto de datos de prueba.
El siguiente código calcula la precisión del modelo en el conjunto de datos de prueba:
# Evaluamos el modelo
score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
# Imprimimos la precisión
print("Precisión:", score[1])
Predicción
Una vez evaluado el modelo, podemos usarlo para realizar predicciones.
El siguiente código realiza una predicción para un punto de interés con coordenadas X=10 y Y=20:
# Cargamos el punto de interés
point = np.array([10, 20])
# Realizamos la predicción
prediction = model.predict(point.reshape(1, 2))
# Imprimimos la predicción
print(prediction)
Conclusión
En este tutorial, aprendimos a usar redes neuronales en Python con pyqgis. Pudimos crear un modelo de red neuronal simple que puede ser usado para
