Olá,
Na parte de "
melhor = busca.best_estimator_ print(melhor) "
O meu resultado sai super resumido e não traz todas as informações que aparecem para o Guilherme. Sabem como parear? Também obtive resultados diferentes dos apresentados na aula (max_depth = 5, etc).
Meu resultado: " DecisionTreeClassifier(max_depth=5, min_samples_leaf=128, min_samples_split=128) "
Olá, Vinícius! Tudo bem com você?
Esse comportamento diferente que você obteve é causado por atualizações da biblioteca, mas isso não significa que seu resultado seja diferente do obtido pelo instrutor. O DecisionTreeClassifier possui diversos outros parâmetros, conforme documentação:
class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*, criterion='gini', splitter='best', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None, random_state=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, class_weight=None, ccp_alpha=0.0)Seu resultado ser "DecisionTreeClassifier(max_depth=5, min_samples_leaf=128, min_samples_split=128)", significa que somente esses parâmetros mostrados são diferentes do default da biblioteca. É uma forma mais sucinta de apresentar, visto que caso você fosse implementar esse modelo bastaria passar o valor desses parâmetros obtidos no resultado.
Espero ter ajudado, mas se ainda persistir alguma dúvida estou sempre à disposição.
:)