Boa tarde, Allan.
Me surgiu uma dúvida.
O código abaixo
x = celular[['salario', 'economias', 'idade', 'dividas']]
y = celular['plano']pode ser o mesmo que
X = celular.iloc[:,:-1].values
y = celular.iloc[:,4].valuesObrigado!
Solucionado
Boa tarde, Allan.
Me surgiu uma dúvida.
O código abaixo
x = celular[['salario', 'economias', 'idade', 'dividas']]
y = celular['plano']pode ser o mesmo que
X = celular.iloc[:,:-1].values
y = celular.iloc[:,4].valuesObrigado!
Olá Emidio,
Desculpe a demora na resposta. As duas formas de divisão são válidas sim. A diferença é que na forma que fiz no curso você vai ter como saída um array do numpy e na forma que você está sugerindo a saída será um dataframe do pandas.
Atualmente o sklearn trabalha tanto com arrays do numpy quanto com dataframes do pandas. Isso nem sempre foi assim e por isso na época que formulei o curso eu foquei em trabalhar apenas com arrays do numpy como entrada para o sklearn.
Não tenho certeza se é necessária alguma modificação para trabalhar dessa forma com o resto do código do curso, mas acho que vale a tentativa. O importante é trabalhar da forma que for mais intuitiva para você. Se tiver algum problema eu vou ficar feliz em responder quando postar aqui no fórum.
Olá Allan,
Obrigado pela resposta!
Bem, aparentemente não notei uma diferença usando tanto a forma proposta no treinamento quanto a forma que eu propus. Ambas tiveram comportamento e resultados semelhantes.
Obrigado pelo curso!