Durante esta aula, eu aprendi a aplicar o algoritmo SVC para classificar meus dados. Primeiro selecionei as variáveis relevantes e dividi o conjunto em treino e teste. Depois percebi que as diferentes escalas poderiam atrapalhar o modelo, então utilizei o StandardScaler para padronizar os valores. Com os dados ajustados, treinei o SVC e avaliei sua performance. O resultado foi uma separação muito mais eficaz das classes, mostrando como o pré-processamento melhora significativamente o desempenho do modelo.
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