Para divisão de dados desse modelo, o certo não seria estratificar os dados no treino e teste? outra dúvida: Com redes neurais eu consigo usar cross validation e gridsearch?
Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
Solucionado
Para divisão de dados desse modelo, o certo não seria estratificar os dados no treino e teste? outra dúvida: Com redes neurais eu consigo usar cross validation e gridsearch?
Olá, Danival! Tudo bem com você?
A estratificação é utilizada em problemas de classificação, pois é uma técnica de divisão que garante que a distribuição de classes tenha a mesma proporção nos conjuntos de treino e teste. Por exemplo, se você possui 1000 amostras de carros, sendo 40% classificados como vendidos e 60% como não vendidos, quando você utilizar a estratificação essa mesma proporção será obedecida para os dois conjuntos (treino e teste). Porém o problema que o instrutor está tratando é de regressão, que tem como objetivo prever valores e não classificá-los, logo utilizar a estratificação aqui não é possível.
Sim, você consegue utilizar o Cross Validation e GridSearchCV em redes neurais, nesse link (em inglês) você encontra uma explicação e exemplo de como realizar isso.
Espero ter ajudado, mas se ainda persistir alguma dúvida estou sempre à disposição.
:)