módulo linearSVC e accuracy_score

Bom dia Julia,

Quando trabalhamos com machine learning temos uma sequência básica que aplicamos na solução de um problema.

1. Divisão dos dados em dados de treino e dados de teste. Aqui usamos o train_test_split do sklearn.

2. Ajuste (fit) de um modelo aos dados de treino. Exemplo de algoritmos para essa etapa: https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html#supervised-learning

3. Verificação dos resultados. Aqui podemos usar o accuracy score para ver se temos bons resultados nos dados de treino e dados de teste.

Qual algoritmo você vai usar em cada etapa vai depender do problema. Você vai ter que usar o seu conhecimento anterior e conhecimento sobre o problema. Isso vem com o tempo e conforme for fazendo mais cursos aqui na plataforma vai começar a perceber quais módulos e algoritmos são mais usados para cada etapa e tipo de problema.