Estou vendo o curso de machine learning, porém na hora de testar meu código, ele não funciona como deveria e sempre retorna resultados diferentes
import pandas as pd
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
uri = "https://gist.githubusercontent.com/guilhermesilveira/1b7d5475863c15f484ac495bd70975cf/raw/16aff7a0aee67e7c100a2a48b676a2d2d142f646/projects.csv"
dados = pd.read_csv(uri)
dados.head()
a_renomear = {
'expected_hours':'horas_esperadas',
'price' : 'preco',
'unfinished' : 'nao_finalizado'
}
dados = dados.rename(columns = a_renomear)
troca = {
0:1,
1:0
}
dados['finalizado'] = dados.nao_finalizado.map(troca)
SEED = 2
x = dados[['horas_esperadas','preco']]
y = dados['finalizado']
treino_x, teste_x, treino_y, teste_y = train_test_split(x, y,random_state = SEED, test_size = 0.25,stratify = y)
model = LinearSVC()
model.fit(treino_x,treino_y)
predict = model.predict(teste_x)
acuracia = accuracy_score(teste_y,predict) * 100
print("Acuracia foi de %.2f%%" % acuracia)
