model_lr = LogisticRegression(random_state=0, solver='lbfgs', max_iter=2500).fit(X_balanceado, y_balanceado)
y_pred = model_lr.predict(X_val)
print(f'Acurácia de dados Balanceados: {model_lr.score(X_balanceado, y_balanceado)}')
print(f'Acurácia de dados Validação: {model_lr.score(X_val, y_val)}')
ConfusionMatrixDisplay.from_estimator(model_lr, X_val, y_val, normalize = 'true', cmap = 'Blues');
report = classification_report(y_val, y_pred)
print("Relatório de Classificação:\n", report)
Oi, Luan! Como vai?
Agradeço por compartilhar seu código com a comunidade Alura.
Gostei de ver que você utilizou o ConfusionMatrixDisplay e o classification_report, pois isso ajuda muito a entender como o classificador está se comportando além da acuracia.
Qualquer dúvida que surgir, compartilhe no fórum. Abraços e bons estudos!
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!