Solucionado
Olá boa tarde, tudo bem? Minha duvida é bem simples, porque precisamos usar o parâmetro probability na criação desse novo modelo, sendo que esse parâmetro já foi usado anteriormente para a criação de "novos dados", e agora estaríamos vendo o resultado dessa adição do parâmetro anteriormente?
Desde já, Agradeço.
Olá, Matheus! O parâmetro probability no modelo de classificação é usado para habilitar a estimativa de probabilidades. Isso é útil em muitos cenários de modelagem, incluindo a criação de novos dados e a avaliação do desempenho do modelo.
Quando você está criando “novos dados” usando um modelo de classificação, o parâmetro probability permite que o modelo estime a probabilidade de cada classe para cada instância de dados. Isso pode ser útil para entender a incerteza associada às previsões do modelo.
Quando você está avaliando o desempenho do modelo, o parâmetro probability pode ser útil para calcular métricas de desempenho que dependem das probabilidades estimadas, como a curva ROC ou a área sob a curva ROC.
Portanto, mesmo que o parâmetro probability tenha sido usado anteriormente para a criação de “novos dados”, ele ainda pode ser útil ao criar um novo modelo para avaliar o desempenho desse modelo.
Espero que isso esclareça sua dúvida! Se você tiver mais perguntas, fique à vontade para perguntar.