Solucionado
Estou replicando no meu notebook o tópico "1.5 Mão na massa: heatmap de correlação". Na correção do instrutor, gerou-se um mapa de calor com valores diferentes daqueles que obtive, e eu não entendi o por que isso aconteceu. Podem me ajudar? Abaixo, um print do mapa de calor que obtive. Abaixo do meu print, o print do gabarito do instrutor.
Olá, Danielli, tudo bem?
Peço que verifique se você está utilizando exatamente o mesmo conjunto de dados que o instrutor. Se você fez alguma alteração que possa estar influenciando.
Além disso, recomendo que revise o código para garantir que não haja diferenças na implementação. Às vezes, uma pequena diferença no código pode causar resultados diferentes.
Abaixo deixo um notebook de apoio:
Recomendo ainda que você reinicie o seu notebook:
No menu de ferramentas do Google Colaboratory, clicar em "Ambientes de execução";
Selecionar a opção "Reiniciar sessão e executar tudo".
Para realizar essas etapas, você pode acompanhar a imagem abaixo:
Caso o problema persista, você pode compartilhar o link do seu notebook. Assim poderei identificar a causa.
Abraços e bons estudos!
Oi, Monalisa, tudo bem! E você? Espero que tudo bem também!
Segue o link do meu notebook: https://colab.research.google.com/drive/11d5xDmNLrkaF3XF3Jt-_JWrj7vclNYas?usp=sharing
Oi Danielli!
Executei o seu código e esse foi o heatmap gerado:
E eles está exatamente com os mesmos valores do instrutor, exceto, o segundo quadrante do "capacidade_carros_garagem", mas ainda assim dentro do esperado, com o valor muito próximo.
Não há divergências entre o seu gráfico e do instrutor.
Caso esteja vendo alguma divergência, peço que me retorne com detalhes em qual ponto. Fico no aguardo.
Eu só não entendi por que deu essa margem de divergência... deu uma diferençazinha na área do segundo andar, e capacidade carros da garagem... é assim mesmo?
Olá, Danielli!
Sobre sua última dúvida, sim, pode ocorrer por causa de arredondamento numérico (float) ou principalmente uso de versões diferentes de bibliotecas como pandas ou numpy.
Quando a variação é mínima e o padrão visual do mapa se mantém, seu resultado continua correto e dentro do esperado.
Fico à disposição. Abraços e bons estudos!