<jupyter_start><jupyter_text>Importando a biblioteca<jupyter_code>import sklearn<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Base de dados  Base de dados sobre diabetes<jupyter_code>import pandas as pd

diabetes = pd.read_csv("diabetes.csv")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Base de dados sobre batimentos cardiacos<jupyter_code>batimentos = pd.read_csv("batimentos cardiacos.csv")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Base de dados sobre colesterol<jupyter_code>colesterol = pd.read_csv("colesterol.csv")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Separando os dados em dados de treino e teste - usando train_test_split<jupyter_code>from sklearn.model_selection import train_test_split

#x_treino, x_test, y_treino, y_test = train_test_split(x, y)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Diabetes - Problema de Classificação<jupyter_code>diabetes.head()
x = diabetes.drop("resultado", axis =1)
y = diabetes["resultado"]
#mantendo o defoult de 75% para treino e 25% para teste
x_treino, x_teste, y_treino, y_teste = train_test_split(x, y)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ensinando o computador!!!<jupyter_code>#definindo um numero aleatório
seed = 4121988<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Usando o modelo de arvore de decisão<jupyter_code>from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
clf_arvore = DecisionTreeClassifier(random_state = seed, max_depth = 3)
#profundidade máxima da arvore max_depth = 3<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ensinando o computador com os dados de treino<jupyter_code>clf_arvore.fit(x_treino, y_treino)
#verificando a acurácia
clf_arvore.score(x_teste, y_teste)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Verificando a arvore de decisão<jupyter_code>from sklearn import tree
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize = (18,12))
tree.plot_tree(clf_arvore,
               ax = ax,
               fontsize = 8,
               rounded = True,
               filled = True,
               feature_names= x_treino.columns,
               class_names=["Não ativado", "Ativdado"])

plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Usando o modelo Dummy<jupyter_code>from sklearn.dummy import DummyClassifier
clf_dummy = DummyClassifier(strategy="most_frequent")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ensinando o computador com os dados de treino<jupyter_code>clf_dummy.fit(x_treino, y_treino)
#verificando a acurácia
clf_dummy.score(x_teste, y_teste)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Batimentos cardiacos - Problema de regressão Linear<jupyter_code>batimentos.head()
x = batimentos.drop("Batimentos cardiacos", axis =1)
y = batimentos["Batimentos cardiacos"]
seed = 4500
#mantendo o defoult de 75% para treino e 25% para teste
x_treino, x_teste, y_treino, y_teste = train_test_split(x, y, random_state = seed)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ensinando o computador!!  Importando o modelo de regressão linear<jupyter_code>from sklearn import linear_model
rgs = linear_model.LinearRegression(fit_intercept = False, normalize=True)
rgs.fit(x_treino, y_treino)
rgs.score(x_teste, y_teste)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Colesterol - Problema de Clusterização<jupyter_code>colesterol.head()
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters = 2, random_state = 9)
colesterol.info()
x = colesterol.select_dtypes("int64")
kmeans.fit(x)
kmeans.labels_
import seaborn as sns
plt.figure(figsize = (15,9))
sns.scatterplot(data = colesterol,
                x = "pressao_sanguinea_repouso", 
                y="colesterol",
                hue = kmeans.labels_)

colesterol["clusters"] = kmeans.labels_
colesterol.head()
colesterol.groupby("clusters")["colesterol"].mean()<jupyter_output><empty_output>
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