Ótimo material! Segui o estudo de caso tanto no KNIME quanto no Python. Notei que após o corte, a explicação sobre a remoção das linhas em branco ao usar df_classificada = df.dropna() ficou de fora. Essa parte do código cria um novo DataFrame chamado df_classificada, que inclui apenas as linhas do DataFrame original df sem valores nulos em qualquer coluna. No entanto, mesmo assim, consegui alcançar o resultado desejado. Agradeço pelo excelente conteúdo!
Isso mesmo Felippe. Bem lembrando. O Vini fez isso para criar o modelo na base com 30% de targets preenchidos com os tipos de ataques cibernéticos. Não seria possível criar o modelo com o target não preenchido da base original. Parabéns pelo esforço :)
Ótimo material! Segui o estudo de caso tanto no KNIME quanto no Python. Notei que após o corte, a explicação sobre a remoção das linhas em branco ao usar df_classificada = df.dropna() ficou de fora. Essa parte do código cria um novo DataFrame chamado df_classificada, que inclui apenas as linhas do DataFrame original df sem valores nulos em qualquer coluna. No entanto, mesmo assim, consegui alcançar o resultado desejado. Agradeço pelo excelente conteúdo!
Isso mesmo Felippe. Bem lembrando. O Vini fez isso para criar o modelo na base com 30% de targets preenchidos com os tipos de ataques cibernéticos. Não seria possível criar o modelo com o target não preenchido da base original. Parabéns pelo esforço :)