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accept_large_sparse=False)

Referente ao curso Machine Learning: classificação com SKLearn, no capítulo Testes replicáveis, estratificação e lendo dados da internet e atividade Lendo dados da internet e manipulando os mesmos

por hoiama9
| 668.5k xp | 40 posts
Supervisor de TI 
x = dataset [["Casa", "Visitante", "Gols C","Gols V","Resultado","Odd Casa","Odd Empate","Odd Visitante"]]
y = dataset [["M_Gols_Casa","M_Gols_Vis"]]
y.shape

treino_x = x[:75]
treino_y = y[:75]
teste_x = x[75:]
teste_y = y[75:]
teste_y.shape

from sklearn.svm import LinearSVC

modelo = LinearSVC()
modelo.fit(treino_x, treino_y)

from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

modelo = LinearSVC()
modelo.fit(treino_x, treino_y)
previsoes = modelo.predict(teste_x)

acuracia = accuracy_score(teste_y, previsoes) * 100
print("A acurácia foi %.2f%%" % acuracia)
1 resposta
por João Vitor de Miranda
| 1423.8k xp | 1891 posts
Instrutor Instrutor de Data Science

Olá hoiama, tudo bem? Espero que sim!

Desculpe pela demora em retornar.

Ao utilizar outra base de dados, você deve avaliar se o modelo pode ser aplicado da mesma forma que foi com os dados utilizados no curso.

Os seus dados possivelmente possuem uma dimensionalidade diferente. Portanto, a separação entre treino e teste não será mais de 75 dados para o treino e o restante para os dados de teste, como no código da aula:

treino_x = x[:75]
treino_y = y[:75]
teste_x = x[75:]
teste_y = y[75:]

Outro ponto a se considerar é se o seu problema pode ser resolvido através de um algoritmo de classificação. O algoritmo de classificação tem o objetivo de encontrar uma classe na variável resposta. Para descobrir um valor numérico, você deve recorrer à algoritmos de regressão.

Por último, o que deve ter ocasionado um erro no código, foi o fato de você ter escolhido duas colunas como variável resposta. Você pode ter apenas uma variável resposta no seu algoritmo. Ele não é capaz de prever duas variáveis de uma só vez. Portanto, na linha y = dataset [["M_Gols_Casa","M_Gols_Vis"]], você terá que fazer uma escolha de qual variável quer utilizar como variável dependente.

Se tiver alguma dúvida, estou à disposição para ajudar.

Bons estudos!