Solucionado
Gostaria de entender melhor o funcionamento destes parâmetros, pois segundo a documentação do LinearRegression() o parâmetro normalize é ignorado quando o valor do fit_intercept = False, e no vídeo o objeto foi instanciado como LinearRegression(fit_intercept=false, normalize=True).
Qual o motivo de ter usado o normalize se ele é ignorado?
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Olá João, tudo bem? Espero que sim!
De fato João, você tem razão. O normalize é totalmente ignorado quando fazemos fit_intercept = False e inclusive é um parâmetro depreciado que será removido na versão 1.2 da biblioteca, segundo a documentação.
O intuito do curso é ser mais introdutório e passar pelos tipos de aprendizado de máquina e apresentar alguns exemplos de algoritmos, mostrando que é possível ainda modificar parâmetros nos algoritmos para que funcionem de forma diferente. Porém, os parâmetros não foram explorados e atividades foram colocadas para instigar os alunos a buscar por mais conteúdo, sendo em outros cursos, artigos e vídeos extras.
Mas muito bem observado. Bons estudos!