Quando executei o código, o mesmo me retornou o seguinte erro para o modelo Dummy:
from sklearn.dummy import DummyClassifier
# Criando a variável modelo dummy
dummy = DummyClassifier()
# Colocar o modelo dummy para se ajustar com os dados - Padrão para todo e qualquer modelo
dummy.fit(x_treino,y_treino)
Erro apresentado:
ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [951, 317]
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Oi, Júlio! Como você está?
Essa mensagem de erro indica que alguma de suas entradas está com um tamanho não esperado para ser adicionada ao método. Nesse sentido, é importante verificar o tamanho das suas entradas, o que pode ser feito a partir do código abaixo:
print(x_treino.shape,y_treino.shape)
Este comando irá retornar o tamanho de x_treino e y_treino, que devem ser, respectivamente, (951, 12) e (951,). Caso você perceba que os seus valores estão diferentes, recomendo verificar se todos os códigos do Notebook foram escritos e executados corretamente.
Para tal, é interessante você acompanhar todo o código da aula 3, disponibilizado na atividade abaixo:
Para facilitar o processo, você também pode copiar os códigos da divisão de treino e teste, bem como da construção do modelo, a seguir:
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.dummy import DummyClassifier
x_treino, x_teste, y_treino, y_teste = train_test_split(x, y, stratify = y, random_state = 5)
dummy = DummyClassifier()
dummy.fit(x_treino, y_treino)
dummy.score(x_teste, y_teste)
Além disso, outra dica válida é executar novamente todas as células do seu Notebook. Isso garantirá que todos os comandos foram rodados em sequência. Isso pode ser feito clicando em "Ambiente de execução", na região superior do Google Colaboratory, e escolhendo a opção "Reiniciar sessão e executar tudo", conforme ilustra a imagem abaixo:
Espero que dê tudo certo, Júlio! Caso o problema persista ou surjam novas dúvidas, fico à disposição para te ajudar.
Um forte abraço!