Ola pessoal, Tudo bem?
Estou com uma duvida em questão do valor Randomico, no caso o SEED, neste caso o valor random que jogamos nele, pode ser qualquer valor? E sobre este valor o que pode interferir no momento de fazer a classificação, quando coloca qualquer valor?
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from numpy import random
SEED = 123143
random.seed(SEED)hoje, com a Alura e o Google Gemini
Oi, Cleriston, tudo bem?
Desculpe a demora em te responder!
O valor que você insere como SEED (semente) na função random.seed() é usado para inicializar o gerador de números aleatórios. Isso é feito para garantir que os resultados possam ser reproduzidos. Ou seja, se você usar o mesmo valor de SEED, obterá a mesma sequência de números aleatórios toda vez que executar seu código.
O valor que você escolhe para o SEED pode ser qualquer número inteiro. A escolha do SEED não afeta a qualidade dos números aleatórios gerados de nenhuma maneira significativa. No entanto, ele afeta os resultados do seu modelo de machine learning, porque os dados são divididos aleatoriamente em conjuntos de treinamento e teste. Portanto, diferentes valores de SEED resultarão em diferentes divisões dos dados, o que pode levar a pequenas variações nos resultados do modelo.
Por exemplo, imagine que estamos trabalhando com um conjunto de dados de 1000 amostras e usamos a função train_test_split para dividir os dados em um conjunto de treinamento de 800 amostras e um conjunto de teste de 200 amostras. Se usarmos SEED=123143, como no seu código, obteremos uma divisão específica dos dados. Mas se mudarmos o SEED para outro valor, digamos 987654, obteremos uma divisão diferente dos dados. Isso pode fazer com que nosso modelo tenha um desempenho ligeiramente diferente, porque está sendo treinado e testado em diferentes conjuntos de dados.
Espero ter ajudado. Caso tenha dúvidas, não hesite em postar no fórum!
Abraços e bons estudos!