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@datasciencepython · grupo · Tecnologia · indexada desde 2026-07-15 arquivo de novembro de 2017
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Mensagens de novembro de 2017

‹ novembro de 2017 ›×
S
uma pergunta meio metodologica: na etapa de analise exploratoria de um projeto de modelagem, vc costumam usar o dataset inteiro ou apenas o conjunto de treino? acho que, se partir do pressuposto que a distribuicao das variaveis nos conjuntos de treino e teste sao as mesmas, nao tem necessidade de splitar os dados antes da modelagem
  1. P
    Concordo Apesar da minha experiência me fazer lembrar q essa hipótese tem q estar bem definida, tanto é que toda vez que eu tenho um problema novo eu refaço a análise sobre todos os dados haha. Já me ferrei pq me deram os dados e disseram q "tava tudo certo com eles".
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I
Eu fui inferir tipo de uma tabela o PC não responde haahhaha
  1. P
    Qual deles vc tentou? Quantas colunas tem? Com texto, e é muito ou pouco?
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  1. I
    sim sim, eu to fazendo em outro pc
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A
Hi guys, since there some people have never enought data and someone don't know what to do with too much data I am doing a research on how to exchange valuable data with blockchain, if you have 5 min of your preaciuse time I am kindly asking you to check this survey -> https://goo.gl/forms/VLCZqN1y13fq48Zk1 Sure I will make available the research results to all partecipants.
P
btw, se serve pra alguém, fiz uns testes hj aqui converti uma coluna float64 pra float32 e aconteceu essa variação. alguém sabe dizer se é esperado?
  1. P
    tive um insight agora e descobri o q é: pandas printa os valores formatando nas casas decimais, então acaba tendo arredondamento pegando os arrays dentro dos dataframes e testando direto com eles, deu algo mais razoável 👇
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P
ipdb> tmp vals vals_conv diff 0 -1.256081 -1.255859 -0.000221 1 -1.177644 -1.177734 0.000091 2 -0.212850 -0.212891 0.000041 3 -1.221868 -1.221680 -0.000188 4 0.627643 0.627441 0.000201 5 0.289979 0.290039 -0.000060 6 0.294324 0.294434 -0.000110 7 -0.260355 -0.260254 -0.000101 8 2.249440 2.250000 -0.000560 9 2.293250 2.292969 0.000281 10 0.135682 0.135742 -0.000060 11 -0.131779 -0.131836 0.000056 12 0.245228 0.245239 -0.000012 13 0.773611 0.773438 0.000174 14 0.176769 0.176758 0.000012 15 1.443945 1.444336 -0.000391 16 0.243022 0.243042 -0.000020 17 -1.352076 -1.352539 0.000463 18 -0.165164 -0.165161 -0.000003 19 -0.147761 -0.147705 -0.000056 float64 float32
P
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