Utilização de Inteligência Artificial com Python para modelo preditivo em ciência de dados.
Using Artificial Intelligence with Python for predictive model in data science.
- Inteligência Artificial
- Projeto Completo de Previsão/Machine Learning
- Ciência de Dados
- Criação e Análise de Modelos
- Artificial intelligence
- Complete Prediction/Machine Learning Project
- Data Science
- Creation and Analysis of Models
Pré-requisitos necessários para iniciar/utilizar o código | Necessary prerequisites to start/use the code
- Instalar a biblioteca pandas no terminal do Visual Studio Code = pip install pandas
- Instalar a biblioteca numpy no terminal do Visual Studio Code = pip install numpy
- Instalar o scikit-learn no terminal do Visual Studio Code = pip install scikit-learn
- OBS: É possível realizar a instalação de todas juntamente = pip install pandas numpy scikit-learn
- Importar a biblioteca pandas = import pandas as pd
- Importar o LabelEncoder = from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
- Importar os dois modelos de Inteligência Artificial = from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
- Importar o parâmetro para calcular as previsões = from sklearn.metrics import accuracy_score
- Install the pandas library in the Visual Studio terminal Code = pip install pandas
- Install the numpy library in the Visual Studio terminal Code = pip install numpy
- Install scikit-learn in the Visual Studio terminal Code = pip install scikit-learn
- NOTE: It is possible to install them all together = pip install pandas numpy scikit-learn
- Import pandas library = import pandas as pd
- Import LabelEncoder = from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
- Import the two Artificial Intelligence models = from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
- Import the parameter to calculate predictions = from sklearn.metrics import accuracy_score