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Olá Luiz,
Sobre sua primeira pergunta, preciso que você seja mais específico. A qual aula se refere? Quais fórmulas?
Sobre a segunda, a padronização deve ser feita depois do tratamento de dados faltantes/inconsistentes. Com dados faltantes, inclusive o método nem deve funcionar.
A sua variável
predicté um valor escalar (o número3), por isso não tem como passar o índice0contido na variávelpredict2.Olá,
Tente seguir a mesma recomendação que eu passei em https://iaexpert.academy/forums/topic/exploracao-dos-dados-3-departamento-de-vendas/?doing_wp_cron=1687532471.4495289325714111328125#post-40886
Olá,
A maneira mais fácil é fazer o downgrade das bibliotecas, já que o erro pode ser tanto por causa de uma mudança de comportamento na versão mais atual quanto um bug. Procure no Google pelo termo “<nome da biblioteca> python versions”, por exemplo “seaborn python versions”, você deve ser direcionado ao site pypi.org da biblioteca, depois clique em Histórico de lançamentos e procure pela versão estável (ou seja, que não seja um pré-lançamento) disponível há cerca de 1 ano, que deve coincidir mais ou menos com a versão utilizada pelo professor na aula.
Olá Edinalso,
Na definição da função (
def calcula_litros(distancia)), não existe uma relação direta entre adistanciada definição e o restante do código.distanciaé somente o nome da variável. Poderia serdef calcula_litros(x), por exemplo. A variável só “ganha” um valor quando a função é chamada e você passa um parâmetro para esta variável, como eml = calcula_litros(d).Olá Emerson,
Dê uma olhada nessa biblioteca: https://pypi.org/project/PyPDF2/
Olá Ls,
Não, o Orange é um ambiente mais experimental para estudos, então não oferece nenhum suporte para ambiente de produção.
Olá,
A rede neural foi construída com outra biblioteca (Keras), então você deve usar um método específico para salvá-la. Por sorte isso é bem simples, basta fazer
model.save('nome-do-arquivo.h5').Olá José,
A forma mais fácil, que não demandaria adaptações no código, seria essa que você sugeriu. Aí é só rodar o mesmo código com os seus dados.
Olá Edson,
Pode seguir a recomendação que a própria mensagem de erro retorna:
X.columns = X.columns.astype(str)
(no seu caso,
Xédataset)Olá Miguel,
Como o suporte ao Python 2 foi descontinuado, eu te recomendo tentar instalar uma versão mais antiga do Python 3 (a versão 3.6 por exemplo), e depois tentar instalar o TFDV usando como referência a última versão do notebook da aula.
Se depois você quiser fazer o processo inverso (com a função
inverse_transform), precisa manter uma instância deLabelEncoderpara cada variável. Se isso não for importante, pode usar somente um, pois toda vez que chama o métodofit/fit_transform, o encoder é resetado.Olá Miguel,
Na semana passada, o Google atualizou o Colab para utilizar a versão 3.10 do Python. Com isso, vários códigos precisam de atualização. Infelizmente nós não temos como prometer um prazo, mas por enquanto, você poderia rodar o código com execução local, com uma versão compatível do Python.
Olá Reginaldo,
re.sub(r'\.{3,}', '', texto_original)deve funcionar. Vai remover todas as vezes em que aparecer um ponto, 3 vezes seguidas ou mais.
Pode encontrar mais informações aqui, na sessão que trata da expressão
{m, n}.
