Olá! Didático o teu vídeo...só estou me questionando sobre a limpeza que fez nos dados. Talvez o link informado na bio tenha mudado o dataset nos dias atuais. Fiz o mesmo filtro mencionado no vídeo (Country == United States e DB == SQL Server) e quantidade de linhas foi diferente, inclusive com outliers que interferem totalmente no resultado.
Olá Rafa, chegando agora no teu canal ... belo conteúdo, já dei meu like! Gostei que deixou os links para o dataset utilizado, ajuda a muito a reproduzir o teu caminho e entender bibliotecas, módulos, métodos e comandos. A sintaxe clara e os comentários disponibilizados no código são uma excelente prática e ajuda muito que outros entendam o que o código está fazendo, mantenha essa conduta em teus projetos. Acho que faltou comparar o modelo predito pela ML com um modelo de regressão de um software que faz ajustes. Seria bom fazer essa comparação, vou tentar reproduzir a regressão desses dados e comparar com o ajuste do software SCIDAVIS, e ver o poder de predição do modelo. Valeu pelo trabalho, continue compartilhando e abraços. Ahh ... aquele valor que aparece no eixo y, 1e6, é a potência dos números, está tudo ok.
Bom dia, Rafael! Gostei muito do seu vídeo! Acho que só precisa melhorar em uma coisa: Explicar o trabalho que cada função das bibliotecas realiza, assim a gente sabe quando usar cada função. No mais, gostei muito e vou acompanhar sempre! 😃
Olá Hallyson, bom dia! Muito obrigado pelo seu comentário e feedback, vou me atentar para isso nos próximos videos! Fico feliz em saber que vai acompanhar, comente sempre com qualquer dúvida. :)
Rafa, estou reproduzindo seu exemplo, mas apareceu esse erro, quando mando fazer o .fit nos dados de treino ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: O que pode estar acontecendo ?
Ola' Felipe, precisava ver o codigo todo pra ter certeza, mas me parece que em alguma parte o X ou o y nao esta' formatado em 2D. Pra consertar isso vc pode X.reshape(1,-1) no X e/ou y quando vc esta' criando essas variaveis.
Tendo o dataset é bem tranquilo de trabalhar com o panda. Você pode carregar o dataset com o comando: nome_do_dataset.read_excel('link_do_arquivo_excel.xlsx')
Cara, que dinâmica maravilhosa, aprender junto contigo no vídeo é simplesmente muito bom, parabéns!
Olá! Didático o teu vídeo...só estou me questionando sobre a limpeza que fez nos dados. Talvez o link informado na bio tenha mudado o dataset nos dias atuais.
Fiz o mesmo filtro mencionado no vídeo (Country == United States e DB == SQL Server) e quantidade de linhas foi diferente, inclusive com outliers que interferem totalmente no resultado.
Estava me matando pra entender melhor isso e você clareou muito com sua explicação. Continue assim, sucesso meu amigo !!!
Cara, muito obrigado, você salvou minha vida...
Só tenho a agradecer. Parabéns e mais uma vez obrigado.
In the world full of greed no one is providing knowledge for free. Thank you for share you knowledge.
Parabéns Rafa!!!
Seu trabalho será de muita ajuda!!
Hombre fenomenal!!! Sigue así... Eso es compartir el conocimiento que tanto necesitamos. Enhorabuena por tu trabajo y dedicación.
Olá Rafa, chegando agora no teu canal ... belo conteúdo, já dei meu like! Gostei que deixou os links para o dataset utilizado, ajuda a muito a reproduzir o teu caminho e entender bibliotecas, módulos, métodos e comandos. A sintaxe clara e os comentários disponibilizados no código são uma excelente prática e ajuda muito que outros entendam o que o código está fazendo, mantenha essa conduta em teus projetos. Acho que faltou comparar o modelo predito pela ML com um modelo de regressão de um software que faz ajustes. Seria bom fazer essa comparação, vou tentar reproduzir a regressão desses dados e comparar com o ajuste do software SCIDAVIS, e ver o poder de predição do modelo. Valeu pelo trabalho, continue compartilhando e abraços. Ahh ... aquele valor que aparece no eixo y, 1e6, é a potência dos números, está tudo ok.
Está funcionando assim pra mim , primeiro aprendo a prática e conforme o processo aprendo a teoria .
Super útil, me ajudou bastante. Sucesso pra vc! ✨
Bom dia, Rafael! Gostei muito do seu vídeo!
Acho que só precisa melhorar em uma coisa: Explicar o trabalho que cada função das bibliotecas realiza, assim a gente sabe quando usar cada função. No mais, gostei muito e vou acompanhar sempre! 😃
Olá Hallyson, bom dia! Muito obrigado pelo seu comentário e feedback, vou me atentar para isso nos próximos videos! Fico feliz em saber que vai acompanhar, comente sempre com qualquer dúvida. :)
adorei o teu vídeo obrigada muito
poderia disponibilizar o dataset com os dados enxutos?
Rafa, estou reproduzindo seu exemplo, mas apareceu esse erro, quando mando fazer o .fit nos dados de treino
ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
O que pode estar acontecendo ?
Ola' Felipe, precisava ver o codigo todo pra ter certeza, mas me parece que em alguma parte o X ou o y nao esta' formatado em 2D. Pra consertar isso vc pode X.reshape(1,-1) no X e/ou y quando vc esta' criando essas variaveis.
No site de dataset tem apenas excel e nao o csv
Tendo o dataset é bem tranquilo de trabalhar com o panda. Você pode carregar o dataset com o comando: nome_do_dataset.read_excel('link_do_arquivo_excel.xlsx')
Trying to use linear regression to predict risk credit, how to solve this erro?
"x and y must be the same size"
1e6 é o multiplicador 1.000.000, assim, 0,25 é 250.000