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Olá Deyvid, acredito que não seja por causa da versão do Python. O que pode ter acontecido é que no ambiente de execução do Google Colab o NLTK já vem pré-instalado. Ao contrário do anaconda, onde precisamos instalar via prompt pelo comando pip install nltk ou como você utilizou o conda install nltk. Em ambientes que utilizam o conceito de notebook como o Google Colab e Jupyter as bibliotecas podem ser instaladas diretamente via comando !pip install nltk, ou seja, com o sinal de exclamação da frente do comando.
Espero ter lhe ajudado e que bom que deu certo 🙂
Fabio
Olá Eduardo, fiz os testes com o arquivo da vídeo aula e ele rodou normalmente. Tente verificar se o arquivo csv foi carregado corretamente, assim como, se todas as linhas do colab foram executadas com sucesso.
Fabio
Olá Guilherme, tente utilizar o MultiLabelBinarizer(). Veja um exemplo nessa discussão:
https://stackoverflow.com/questions/50030751/how-do-i-use-onehotencoder-on-a-pandas-series-of-lists
Fabio
Olá Fred, segue a resposta do instrutor Denny:
Você pode concatenar os números aleatórios como se fossem textos separados por, digamos, um hífen, e considerar que cada resposta é uma categoria diferente.
Por exemplo, se uma entrada do seu dataset é uma lista contendo [1, 2, 3], você pode usar ‘-‘.join([1, 2, 3]) para produzir ‘1-2-3’.
Fabio
Olá Eric, em termos de codificação pode ser feito de várias formas. Mas basicamente, eu criaria uma função que recebe as duas listas como parâmetro e com alguma estrutura de repetição percorrerias as listas e para cada valor encontrado adicionaria da fórmula.
Fabio
Olá Ana, o código não foi migrado para a versão 3 do Spacy, para tanto recomendamos utilizar a versão:
!pip install spacy==2.2.3
Fabio
Boa noite Nelson, encontrei um exemplo que pode lhe ajudar, nesse link. Sobre a segunda pergunta, sim e você pode usar o sent_tokenize().
Fabio
Olá Vitor, o MAPE divide cada erro individualmente pela demanda, logo, será distorcido, uma vez que erros altos durante períodos de baixa demanda afetarão significativamente o MAPE.
Observe que a saída não é representada numa escala percentual [0-100] e sim num intervalo [0, 1 / eps].
Você pode obter mais detalhes consultando a documentação no link abaixo:
https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#mean-absolute-percentage-error
Fabio
Olá Deyvid, a tabela url foi criada com sucesso? Você teve algum erro durante a instalação do banco de dados?
Fabio
Olá Deyvid, esse comando é utilizado após a criação do banco de dados. Você conseguiu criar o banco normalmente?
Fabio
Olá Luiz, a API do Yahoo Finance foi descontinuada e as versões mais recentes do Orange não a contemplam mais. Peço que você utilize a versão 3.26 através do download no link abaixo:
https://download.biolab.si/download/files/
Fabio
