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Olá Paulo,
Não cheguei a fazer testes com outros cenários ou em ambientes reais, mas creio que você precisaria ter uma base de dados prévia dos seus anúncios (por exemplo, os dados de Facebook ads)
Jones
Olá Emerson,
Não sei se entendi a dúvida, mas estamos fazendo os testes com todos os algoritmos. O random_state é para sempre termos os mesmos resultados e o solver é o algoritmo para encontrar os coeficientes serão encontrados. Mais detalhes tem aqui neste link da documentação
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html
Jones
Olá Emerson,
Consegue sim, basicamente pode agrupar por esses campos (pode tentar o parâmetro hue do seaborn)
Jones
É para pegarmos o menor valor (que é zero). O primeiro [0] é para acessarmos a primeira posição, pois a variável é uma matriz – array([[1, 2, 0, 3]]) – Com o primeiro zero acessamos a primeira posição do array (somente o vetor [1,2,0,3]), e deste vetor, acessamos o 0 com o -2
Olá Roberto,
Quando colocamos números negativos estamos contando os elementos da direita para a esquerda. No exemplo do curso array([[1, 2, 0, 3]]), se usarmos -1 será retornado o 3, -2 será retornado o 0, -3 o 2 e -4 o 1. Colocando -2 pegamos o 0 que é o menor valor
Jones
Pode sim, seria mais a geração de gráficos estatísticos
Veja aqui na assinatura algumas aulas sobre o seaborn para visualização de dados: https://iaexpert.academy/conteudo-assinatura/seaborn/
Olá Emerson,
O objetivo nessa base é prever o salário da pessoa. Veja a última coluna, >=50 ou <50
Jones
Jones, agora estou conseguindo acessar através do link. Porém, na sessão do curso, o tópico de “recursos para download” desapareceu da aba de introdução.
Olá Grace,
Sim, é possível salvar a rede neural. Veja este artigo
https://machinelearningmastery.com/save-load-keras-deep-learning-models/
Jones
