<jupyter_start><jupyter_text>**Aula 3**<jupyter_code>import pandas as pd
# Carregando a base de dados
base = pd.read_csv('../data_base/census.csv')
# separando a base para aplicar o preprocessamento e o algoritimo de aprendizado
previsores = base.iloc[:, 0:14].values
classe = base.iloc[:, 14].values
# efetuando o pré-processamento
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, LabelEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
# transformando as variaveis categoricas em variaveis discretas
onehotencorder = ColumnTransformer(transformers=[("OneHot", OneHotEncoder(), [1,3,5,6,7,8,9,13])],remainder='passthrough')
previsores = onehotencorder.fit_transform(previsores).toarray()
 
labelencorder_classe = LabelEncoder()
classe = labelencorder_classe.fit_transform(classe)
# dividindo os dados de treino e teste
from sklearn.model_selection import train_test_split
previsores_treinamento, previsores_teste, classe_treinamento, classe_teste = train_test_split(previsores, classe, test_size=0.15, random_state=0)
# Gerando a tabela de probabilidade
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
classificador = GaussianNB()
classificador.fit(previsores_treinamento, classe_treinamento)
previsoes = classificador.predict(previsores_teste)
# Verificando a taxa de acerto
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score
precisao = accuracy_score(classe_teste, previsoes)
matriz = confusion_matrix(classe_teste, previsoes)
precisao
matriz<jupyter_output><empty_output>
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