[Dúvida] Dúvida | Classificação: validação de modelos e métricas de avaliação

Oi Letícia, tudo bem?

Executei o mesmo notebook do instrutor, disponibilizado do curso e também os valores não saíram exatamente iguais, mas ainda assim bem próximos.

Imagem de um notebook Python exibindo métricas de classificação com sklearn. A AP (average precision) é 0.095. O relatório mostra que a classe 0 tem alta performance (f1-score 0.95), enquanto a classe 1 tem baixa (f1-score 0.08). A acurácia total é 0.91.e

Como comentei neste outro tópico, alterações de bibliotecas podem alterar sutilmente o comportamento interno do algoritmo, gerando essa diferença. Mas note que ainda assim, os valores são próximos.

Portanto, seu código não está errado, e a lógica continua a mesma.

Espero ter esclarecido.

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