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Solucionado (ver solução)

Decision Tree Retorna resultado negativo

O codigo abaixo ta retornando um resultado negativo, nao sei o motivo disso

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor


movies = pd.read_csv("avaliacoes_usuario.csv")

X = movies[movies.columns[1:16]]
Y = movies['Gostou']

X_treino, X_teste, Y_treino, Y_teste = train_test_split(X,Y)

X_treino = np.array(X_treino)
X_teste = np.array(X_teste)
Y_treino = np.array(Y_treino)
Y_teste = np.array(Y_teste)

modelo = DecisionTreeRegressor()
modelo.fit(X_treino, Y_treino)
score = modelo.score(X_teste, Y_teste)
print(score)
2 respostas
solução

Engraçado é que testando o training set eu tenho 1.0 de retorno assim como o esperado

>>>modelo = DecisionTreeRegressor()
>>>modelo.fit(X_treino, Y_treino)
>>>score = modelo.score(X_treino, Y_treino)
>>>print(score)
1.0

Opa João, infelizmente ninguém foi capaz de responder aqui. Sempre nos esforçamos muito para atender todas as dúvidas, mas algumas não conseguimos :(. Espero que tenha conseguido ir em frente no aprendizado.