Entrar Ainda não tem acesso?
1
resposta

[ Desafio]: construindo um segundo modelo

Referente ao curso Classificação: validação de modelos e métricas de avaliação, no capítulo Classificando dados e atividade Desafio: construindo um segundo modelo

por Luan Gonçalves Gomes
| 54.4k xp | 59 posts
Analista de Dados Júnior 
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

clf = RandomForestClassifier(max_depth=2, random_state=10)
clf.fit(X_treino, y_treino)
print(f'Acurácia de treino: {clf.score(X_teste, y_teste)}')
print(f'Acurácia de validação: {clf.score(x_validacao, y_validacao)}')

y_previsto = clf.predict(x_validacao)
matriz_confusao = confusion_matrix(y_validacao, y_previsto)
visualizacao = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=matriz_confusao, display_labels=['Adimplente', 'Inadimplente'])
visualizacao.plot();
1 resposta
por Lorena Garcia
| 12399.3k xp | 18596 posts
Alura Scuba Team

Oi, Luan! Como vai?

Agradeço por compartilhar.

Gostei da forma como você montou o segundo modelo com RandomForest. S

Continue explorando diferentes combinações de hiperparâmetros. Uma dica: teste variações como n_estimators e max_features, ajustando um por vez para observar como cada mudança impacta desempenho e interpretação.

Alura Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!