Solucionado
Eu fiz a leitura do modelo dessa forma:
modelo_casas_a_precificar = pd.read_pickle("modelo_casas_a_precificar.pkl")
Seria bom fazer outro modelo com a tranformação de dados log, assim foi feito no Curso: Classificação prendendo a classificar dados em Machine Learning, onde foi feito um outro modelo para a transformção do OneHorEncoder?
Ei, William! Tudo bem?
Agradeço por aguardar o nosso retorno.
Não é necessário criar outro modelo separado só por causa da transformação em log. O ideal é que a transformação faça parte do mesmo pipeline do modelo.
Quando você treina o modelo já com a variável transformada (por exemplo, usando log no target ou em alguma feature), o modelo “aprende” nesse espaço transformado. Ao salvar com pickle, garanta que, na hora de prever novos dados, a mesma transformação seja aplicada antes da predição e, se for o caso, o retorno seja convertido de volta (exponencial).
Se quiser seguir uma boa prática, você pode:
Criar um pipeline com transformação + modelo, ou
Documentar e reaplicar manualmente a transformação antes de usar o modelo salvo.
Assim você evita inconsistências entre treino e previsão.
Espero ter ajudado e qualquer dúvida, conte conosco aqui no fórum.
Até mais!
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