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.
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!