Solucionado
Olá, o porco2 = [0, 1, 1] é igual ao cachorro1 = [0, 1, 1]
Foi por isso que o modelo se confundiu no comando model.predict(teste_x)? Pois quando foi feita a validação pelo previsoes == teste_y, foi retornado true, true, false, sendo que o false diz respeito ao animal com 0,1,1. O instrutor não comentou que o porco2 e o cachorro1 eram iguais e se isso influenciou no erro do modelo. Podem esclarecer?
Olá Marcelo, tudo bem? Espero que sim!
Como existem duas observações com as mesmas características e elas pertencem a classes diferentes, é normal o modelo errar, uma vez que o modelo necessariamente caracteriza uma observação com apenas uma classe.
Em uma base de dados nunca possuímos todas as características intrínsecas a uma observação, apenas características que conseguimos coletar. Portanto o porco2 e cachorro1 possuem as mesmas características dentro das características coletadas. Se coletarmos mais informações de cada um deles, o modelo poderia entender melhor as diferenças e o erro poderia ser diminuído.
Portanto o fato de as duas observações serem iguais dificultou no processo de identificação correta do modelo, porque ele teve que fazer uma escolha de categorizar entre ser cachorro ou porco e errou nesse caso particular.
Espero que tenha ajudado.
Qualquer dúvida estou à disposição. Bons estudos!