<jupyter_start><jupyter_text>Regressão<jupyter_code># Carrega dataset para tarefa de regressão
house_prices_dataset = datasets.load_boston()
# Extrai do dataframe as features e valor a ser predito
train_percent = 0.7
train_index = int(len(house_prices_dataset.data) * train_percent)
test_index = int(len(house_prices_dataset.data) * (1 - train_percent))

X = house_prices_dataset.data[:train_index]
y = house_prices_dataset.target[:train_index]

X_test = house_prices_dataset.data[-test_index:]
y_test = house_prices_dataset.target[-test_index:]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Escolha o método de aprendizado para regressão: https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html<jupyter_code># Criar seu próprio modelo de predição para o problema em questão.
# Para isso, você deve substituir a "?" pelo caminho/biblioteca correta

# Primeiramente, faça o import do modelo
from sklearn.? import ?

# E então crie e treine o seu modelo
model = ?()
model_fit = model.fit(X, y)

from sklearn.metrics import mean_absolute_error
print('Mean Absolute Error:', mean_absolute_error(model_fit.predict(X), y))<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Vamos avaliar o seu modelo para novas instâncias de teste<jupyter_code>from sklearn.metrics import mean_absolute_error
print('Mean Absolute Error:',
      mean_absolute_error(model_fit.predict(X_test), y_test))<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Classificação<jupyter_code># Carrega dataset para tarefa de classificação (tem ou não tem a doença)
cancer_dataset = datasets.load_breast_cancer()
# Extrai do dataframe as features e valor a ser predito
train_percent = 0.7
train_index = int(len(cancer_dataset.data) * train_percent)
test_index = int(len(cancer_dataset.data) * (1 - train_percent))

X = cancer_dataset.data[:train_index]
y = cancer_dataset.target[:train_index]

X_test = cancer_dataset.data[-test_index:]
y_test = cancer_dataset.target[-test_index:]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Escolha o método de aprendizado para classificação: https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html<jupyter_code># Criar seu próprio modelo de predição para o problema em questão.
# Para isso, você deve substituir a "?" pelo caminho/biblioteca correta

# Primeiramente, faça o import do modelo
from sklearn.? import ?

# E então crie e treine o seu modelo
model = ?()
model_fit = model.fit(X, y)

from sklearn.metrics import accuracy_score
print('Model Accuracy:', accuracy_score(model_fit.predict(X), y))<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Vamos avaliar o seu modelo para novas instâncias de teste<jupyter_code>from sklearn.metrics import accuracy_score
print('Model Accuracy:', accuracy_score(model_fit.predict(X_test), y_test))<jupyter_output><empty_output>
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