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Gráfico

Referente ao curso Deep Learning: previsão com Keras, no capítulo Reformulando o problema e atividade Treinando a rede

por Vanessa Leiko Oikawa Cardoso
| 102k xp | 13 posts
Instrutor

No bloco de código para plotar o gráfico, não entendi porque coloca .values na última linha, mas não coloca .values na segunda linha para o valor do y? E quando eu fui plotar o gráfico sem o .values e outro gráfico com o .values, deu gráficos levemente diferentes.

Esse gráfico (como feito na aula):

sns.lineplot(x="tempo", y=ytreino_novo, data=passageiros[1:129], label="treino")
sns.lineplot(x="tempo", y=pd.DataFrame(y_pred_novo)[0], data=passageiros[1:129], label="treino_predicao")
sns.lineplot(x="tempo", y=yteste_novo, data=passageiros[130:144], label="teste")
sns.lineplot(x="tempo", y=pd.DataFrame(y_teste_pred_novo)[0].values, data=passageiros[130:144], label="teste_predicao")

ficou diferente desse gráfico:

sns.lineplot(x="tempo", y=ytreino_novo, data=passageiros[1:129], label="treino")
sns.lineplot(x="tempo", y=pd.DataFrame(y_pred_novo)[0].values, data=passageiros[1:129], label="treino_predicao")
sns.lineplot(x="tempo", y=yteste_novo, data=passageiros[130:144], label="teste")
sns.lineplot(x="tempo", y=pd.DataFrame(y_teste_pred_novo)[0].values, data=passageiros[130:144], label="teste_predicao");
1 resposta
por Allan Segovia Spadini
| 431.7k xp | 510 posts
Instrutor Instrutor | Ninja de Konoha

Oi Vanessa. Tudo bem?

Falando dessa linha de código primeiro:

sns.lineplot(x='tempo',y=pd.DataFrame(y_predict_novo)[0],data=passageiros[1:129],label='ajuste_treino')

A ideia foi casar o índice do passageiros[1:129] com o índice do y_predict_novo. Se eu coloco values ele vai plotar o valor que temos na posição zero do predict novo na posição 1 do passageiros e retorna o dado deslocado.

Com relação a essa linha aqui:

sns.lineplot(x="tempo", y=pd.DataFrame(y_teste_pred_novo)[0].values, data=passageiros[130:144], label="teste_predicao")

Foi falha minha mesmo. Na época, sem usar o .values eu não estava conseguindo plotar os dados, mas realmente pode haver um deslocamento. Por conta disso,acredito que substuindo por algo desse tipo tenhamos y=pd.DataFrame(y_predict_teste_novo)[0][1:13].values mais correto. Os resultados adiante parecem não ter problemas desse tipo porque trabalhei de outra forma. Mas qualquer me retorne.