Eles fizeram treinamento dos algoritmos de previsão, porém não foi realmente mostrado. Após o algoritmo treinado, como eu posso colocar uma série de dados de um paciente e descobrir se ele tem diabetes ou não? Ficou essa dúvida.
Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
Solucionado
Eles fizeram treinamento dos algoritmos de previsão, porém não foi realmente mostrado. Após o algoritmo treinado, como eu posso colocar uma série de dados de um paciente e descobrir se ele tem diabetes ou não? Ficou essa dúvida.
Olá Pedro, tudo bem? Espero que sim!
No curso foi utilizada a árvore de decisão como modelo de classificação. O modelo foi treinado através do método fit(), através do código clf_arvore.fit(x_treino, y_treino). A partir daí, podemos utilizar o método predict(), passando as variáveis explicativas, para prever novos resultados a partir do modelo clf_arvore que foi treinado.
Sendo assim, você pode utilizar o código clf_arvore.predict(x_teste) para prever os resultados para os dados de teste. Repare que o y_teste não é passado como parâmetro, somente as variáveis explicativas são passadas e o modelo irá prever os resultados.
Sabemos os resultados reais dos dados de teste através da variável y_teste, e é assim que podemos checar o score do modelo. Para dados novos não saberíamos se o modelo está acertando ou errando por não termos o resultado real e sim a previsão.
Espero que tenha tirado sua dúvida.
Estou à disposição. Bons estudos!