Professor ruim

Olá, João! Sinto muito que esteja tendo dificuldades em entender o conteúdo. Acredito que posso esclarecer um pouco mais o que o professor está fazendo.

A atividade em questão está relacionada à transformação dos dados de uma rede neural treinada para prever o número de passageiros. O professor está utilizando a biblioteca Pandas para criar um DataFrame, que é uma estrutura de dados bidimensional, como uma tabela.

Os passos que ele segue são:

1. Cria uma variável temporária 'd' que armazena os dados de treino (xtreino) e as previsões (y_predict).

2. Transforma essa variável em um DataFrame chamado 'resultados'.

3. Realiza uma transformação inversa nos dados para retornar à escala original (número de passageiros), já que os dados foram escalonados para treinar a rede neural.

4. Sobrescreve o DataFrame 'resultado_transf' com os dados transformados.

5. Renomeia as colunas do DataFrame para 'tempo' e 'passageiros'.

6. Plota o gráfico com os dados completos e o ajuste de treino.

7. Realiza a previsão com os dados de teste (xteste) e repete os passos anteriores para transformar e plotar os dados de teste.

O objetivo desses passos é visualizar o desempenho do modelo treinado em comparação com os dados reais. A "reta" que o professor menciona é a linha de melhor ajuste que o modelo aprendeu a partir dos dados de treino.

Espero que isso esclareça um pouco mais o que está sendo feito. Lembre-se que a prática é essencial para compreender esses conceitos. Tente repetir os passos do professor e veja se consegue entender melhor o processo. Espero ter ajudado e bons estudos!