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Não consigo verificar os dados do modelo

Referente ao curso Machine Learning: Credit Scoring, no capítulo Comparação e escolha do modelo e atividade Melhor modelo

por daniel camboim alexandrino da silva
| 182.2k xp | 5 posts

Boa noite,

Ao executar o código da professora 

#treinar modelo com a base inteira

modelo = LogisticRegression(max_iter=1000)
y = base_dados['default']
x= base_dados.drop(columns = 'default')
modelo.fit(x,y)

Obtenho o retorno:

LogisticRegression(max_iter=1000)

Diferente do retorno esperado de:

LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
                   intercept_scaling=1, l1_ratio=None, max_iter=1000,
                   multi_class='auto', n_jobs=None, penalty='l2',
                   random_state=None, solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,
                   warm_start=False)

Como faço para acessar os dados?

Att,

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solução!
por Bruno Raphaell
| 366.6k xp | 449 posts
Scuba Team

Olá, Daniel! Tudo bem com você?

Esse é um comportamento normal da biblioteca atualmente. Quando a instrutora gravou curso era retornado todos os parâmetros do modelo após ajuste com o método fit, porém alteraram isso posteriormente e atualmente é retornado apenas os parâmetros que são diferentes do valores default.

E como saber quais os parâmetros default? ao consultarmos a documentação:

class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', *, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='lbfgs', max_iter=100, multi_class='auto', verbose=0, warm_start=False, n_jobs=None, l1_ratio=None)[source]¶

Como você alterou o parâmetro max_iter=1000, ele deixou de ser o default que é 100, por isso ele é retornado.

Qualquer dúvida estou à disposição.

Caso este post tenha lhe ajudado, por favor, marcar como solucionado ✓.Bons Estudos!
por daniel camboim alexandrino da silva
| 182.2k xp | 5 posts

Muito obrigado!

Excelente informação.