Nesta aula, ao excluir duas features dos nossos dados a acurácia do modelo cai, diferentemente do vídeo, pois a SEED utilizada pelo instrutor não é a mesma no modelo antes e depois (primeiro 123143 e depois 1234). Sendo assim, essas duas colunas deveriam ser deixadas nos dados?
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Ia comentar a mesma coisa, porém não acho que faria sentido em manter as colunas, visto que elas não eram representativas para a classificação. Elas possuíam valores constantes, logo não alteram o resultado. O fato de ter alterado o SEED faz com que os dados separados em Treino e Teste sejam diferentes, e isso sim pode alterar o resultado, mas nada muito significativo, como foi o caso da aula.