Fiquei em dúvida sobre como devo realizar a separação entre o dataset de treino e teste.
No vídeo a Camila separa o DataFrame original em dois: treino e teste, porém eu não achei tão agradável realizar da forma apresentada.
Consigo separar o DataFrame através do SKLearn e importar como dataset pelo DataLoader? quais cuidados adicionais devo tomar se eu escolher esse caminho?
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Olá Yan, tudo bem? Espero que sim!
Como o treinamento é feito pelo pytorch, é recomendado que utilize a própria ferramenta para fazer a separação nos dados. Existe uma função chamada random_split da biblioteca pytorch para fazer essa separação, que você pode conferir na documentação: https://pytorch.org/docs/stable/data.html#torch.utils.data.random_split
De toda forma, como é uma divisão de dados, daria também para usar a biblioteca sklearn, mas a pytorch já oferece essa função e em um projeto não seria necessário instalar e utilizar a sklearn somente para essa função específica.
Bons estudos!