No gráfico da curva de decisão, minha curva não aprece. Isso acontece pq meu Z só tem 0s, não importa qual SEED eu forneça o Z só fica com valores 0. O que estou fazendo de errado?
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
SEED = 5
np.random.seed(SEED) #Essa funcao determina uma SEED especifica para todo o modelo, nao precisamos repitir nas outras funcoes
treino_x, teste_x, treino_y, teste_y = train_test_split(x, y,
test_size = 0.25,
stratify = y)
print("Treinaremos com %d elementos e testaremos com %d elementos" % (len(treino_x), len(teste_x)))
modelo = LinearSVC()
modelo.fit(treino_x, treino_y)
previsoes = modelo.predict(teste_x)
acuracia = accuracy_score(teste_y, previsoes) * 100
print("A acurácia foi %.2f%%" % acuracia)
x_min = teste_x.Horas_Esperadas.min()
x_max = teste_x.Horas_Esperadas.max()
y_min = teste_x.Preco.min()
y_max = teste_x.Preco.max()
pixels = 100
eixo_x = np.arange(x_min, x_max, (x_max - x_min) / pixels)
eixo_y = np.arange(y_min, y_max, (y_max - y_min) / pixels)
xx, yy = np.meshgrid(eixo_x, eixo_y)
pontos = np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]
Z = modelo.predict(pontos)
Z = Z.reshape(xx.shape)
import matplotlib as plt
plt.pyplot.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.1)
plt.pyplot.scatter(teste_x.Horas_Esperadas, teste_x.Preco, c=teste_y, s=10)