Na aula 5 do curso machine learning introdução a classificacao com sklearn, a acurácia do LinearSVC foi igual ao DummyClassifier. Devo incluir algum parâmetro adicional devido as versões de imports diferentes das utilizadas no vídeo?
from sklearn.dummy import DummyClassifier
dummy_stratified = DummyClassifier()
dummy_stratified.fit(treino_x, treino_y)
predicts = dummy_stratified.predict(teste_x)
accuracy = accuracy_score(teste_y, predicts)*100
print('A accuracy foi de %.2f%%' % accuracy)A accuracy foi de 58.00%
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
SEED = 5
np.random.seed(SEED)
treino_x, teste_x, treino_y, teste_y = train_test_split(x, y, test_size = 0.25,
stratify = y)
print('Treinaremos com um total de %d itens e testaremos com um total de %d itens' % (len(treino_x), len(teste_y)))
model = LinearSVC()
model.fit(treino_x, treino_y)
predicts = model.predict(teste_x)
accuracy = accuracy_score(teste_y, predicts)*100
print('A accuracy foi de %.2f%%' % accuracy)A accuracy foi de 58.00%
