Boa tarde!
O modelo criado com o SVC e o dummy estão dando a mesma acuracia, até mesmo com as estratégias do dummy diferentes (most_frequent e stratified). Alguma explicação possível pra isso? (Por sinal, parece que nessa aula o professor copia e cola o código, muda o nome do stratified para mostfrequent mas não coloca o "strategy" como parametro no construtor do DummyClassifier)
Opa João, tudo bem?
Eu tive a mesma dúvida que você e fui verificar o que tinha de diferente na documentação atual e na documentação que aparece no vídeo. Percebi que o "Strategy" do DummyClassifier no vídeo já está setado para 'stratified' e o atual está setado para 'prior'. Quando setei Strategy='stratified' o código teve o mesmo comportamento do vídeo. Mas quando setei Strategy='most_frequent' não obtive diferença na acurácia em relação ao SVC.Enfim, vou deixar essa parte que alterei abaixo caso você queira copiar para testar.
dummy_stratified = DummyClassifier(strategy='stratified')
dummy_stratified.fit(treino_x, treino_y)
acuracia = dummy_stratified.score(teste_x, teste_y) * 100
print("A acurácia do dummy stratified foi %.2f%%" % acuracia)´´´