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Estratificador

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Com este módulo, você poderá obter assistência no processo de estratificação de suas plantações. Utilize dados de inventário florestal para estratificar automaticamente as plantações, selecionando as variáveis florestais que considera mais relevantes e utilizando um número pré-definido de estratos ou permitindo que o módulo determine o número ideal de estratos.

Parâmetros da Classe

Estratificador

Stratifier(df, y, *train_columns, iterator=None)
Parâmetros Descrição
df O dataframe contendo os dados do inventário florestal.
*groups_columns Colunas que serão utilizadas para a estratificação. Apenas numéricas.
iterator (Opcional) A estratificação será realizada para cada iterator.

Funções da Classe

functions and parameters
Stratifier.stratify_kmeans(k=None, k_method=None, max_k=100,
                          show_plots=True, save_plots_dir=None)#(1)!

Stratifier.stratify_hierarchical(k=None, k_method=None, max_k=10,
                                show_plots=True, save_plots_dir=None)#(2)!

  1. k = (Opcional) Número desejado de estratos.
    k_method = (Opcional) Caso k não seja especificado, define qual método será usado para determinar o número de estratos. Opções: elbow, silhouette, davies_bouldin, calinski_harabasz. Padrão = "elbow".
    max_k = (Opcional) Número máximo de estratos a serem criados.
    show_plots = Se true, exibe o gráfico de radar com os estratos gerados.
    save_plot_dir = (Opcional) Diretório para salvar os gráficos dos estratos gerados.

  2. k = (Opcional) Número desejado de estratos.
    k_method = (Opcional) Caso k não seja especificado, define qual método será usado para determinar o número de estratos. Opções: elbow, silhouette, davies_bouldin, calinski_harabasz. Padrão = "elbow".
    max_k = (Opcional) Número máximo de estratos a serem criados.
    show_plots = Se true, exibe o gráfico de radar com os estratos gerados.
    save_plot_dir = (Opcional) Diretório para salvar os gráficos dos estratos gerados.

Parâmetros Descrição
.stratify_kmeans() Realiza a estratificação utilizando o algoritmo K-Means.
.stratify_hierarchical() Realiza a estratificação utilizando o algoritmo Agglomerative Clustering.

Exemplo de Uso

stratifier_example.py
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from fptools.stratifier import Stratifier#(1)!
import pandas as pd#(2)!

  1. Importa a classe Stratifier.
  2. Importa o pandas para manipulação de dados.

stratifier_example.py
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df = pd.read_csv(r'C:\Your\path\inventory_data.csv')#(1)!

columns_used_for_stratification = [
                            "age",
                            "shafts",
                            "basal-area",
                            "HMAX",
                            "DMAX",
                            "DG"
                            ]#(2)!

st = Stratifier(df, *columns_used_for_training, iterator="City")#(3)!

stratified_df = st.stratify_kmeans()#(4)!

  1. Carrega seu arquivo CSV contendo os dados do inventário.
  2. Cria uma lista chamada columns_used_for_stratification contendo as colunas que serão utilizadas para a estratificação.
  3. Cria a variável st utilizando o dataframe df, passando as colunas columns_used_for_stratification como parâmetros de estratificação e utilizando a coluna City como iterador.
  4. Realiza a estratificação utilizando o algoritmo "KMeans", permitindo que o algoritmo determine o número de estratos. Salva os resultados na variável stratified_df.