<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 Sobreajuste
Les voy a mostrar algo mágico. Y después les voy a contar por qué le puse el título a este documento. 
Déjenme importar primero algunas bibliotecas de manejo de datos y aprendizaje automático (sí, efectivamente
Step1:  Por supuesto, voy a utilizar los datos de casos de COVID-19 en Uruguay. No los tengo completos completos, pero gracias a la gente de GUIAD-Covid-19, me puedo acercar. De esos datos, para más magia, voy a usar solamente dos atributos
Step2:  Y voy a utilizar una función polinomial de orden 5, para ver si podemos ajustar a los datos y encontrar un patrón. Este procedimiento se llama regresión, y es una de las herramientas de la Inteligencia Artificial.
Step3:  Por increíble que parezca, hemos encontrado una función que ajusta casi perfectamente a los casos que se han confirmado como positivos en Uruguay. Y ahora, el toque final
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.pipeline import make_pipeline
Explanation: Sobreajuste
Les voy a mostrar algo mágico. Y después les voy a contar por qué le puse el título a este documento. 
Déjenme importar primero algunas bibliotecas de manejo de datos y aprendizaje automático (sí, efectivamente: Inteligencia Artificial). Así verán que no hay truco, que lo que hago no es magia, sino simplemente computación y un poco de álgebra.
End of explanation
covid=pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/natydasilva/COVID19-UDELAR/master/Datos/Datos_Nacionales/estadisticasUY.csv?token=ABCA7RFDBSMT4PMGJMNCXQS6RUVRA')
covid
data=covid.loc[3:,['dia', 'acumTestPositivos']]
data
Explanation: Por supuesto, voy a utilizar los datos de casos de COVID-19 en Uruguay. No los tengo completos completos, pero gracias a la gente de GUIAD-Covid-19, me puedo acercar. De esos datos, para más magia, voy a usar solamente dos atributos: el día desde el que empezamos a medir, y la cantidad de casos.
End of explanation
degree=5
x=data['dia']
x_plot=np.linspace(4,19,20)
y=data['acumTestPositivos']
X=x[:,np.newaxis]
X_plot=x_plot[:,np.newaxis]
plt.scatter(x,y, color='cornflowerblue', linewidth=2,
         label="ground truth")
model = make_pipeline(PolynomialFeatures(degree), Ridge())
model.fit(X, y)
y_plot = model.predict(X_plot)
plt.plot(x_plot, y_plot, color='teal', linewidth=2,
             label="degree %d" % degree)
plt.title("Casos positivos de COVID-19 en Uruguay")
plt.xlabel("día")
plt.ylabel("casos confirmados")
Explanation: Y voy a utilizar una función polinomial de orden 5, para ver si podemos ajustar a los datos y encontrar un patrón. Este procedimiento se llama regresión, y es una de las herramientas de la Inteligencia Artificial.
End of explanation
x_plot=x_plot=np.linspace(0,30,30)
plt.scatter(x,y, color='cornflowerblue', linewidth=2,
         label="ground truth")
X_plot=x_plot[:,np.newaxis]
y_plot = model.predict(X_plot)
plt.plot(x_plot, y_plot, color='teal', linewidth=2,
             label="degree %d" % degree)
plt.title("Predicción:Casos positivos de COVID-19 en Uruguay")
plt.xlabel("día")
plt.ylabel("casos confirmados")
Explanation: Por increíble que parezca, hemos encontrado una función que ajusta casi perfectamente a los casos que se han confirmado como positivos en Uruguay. Y ahora, el toque final: utilicemos esta función para predecir cuántos casos habrá en 10 días, de continuar con este ritmo.
End of explanation
<END_TASK>