Eu não sei se perdi essa parte ou se estou fazendo uma pergunta muito óbvia, mas eu sempre media meu score dos modelos entre y_teste e as previsões. E aqui estamos olhando x_teste e y_teste. Alguém saberia dizer se tem alguma diferença?
Solucionado
Eu não sei se perdi essa parte ou se estou fazendo uma pergunta muito óbvia, mas eu sempre media meu score dos modelos entre y_teste e as previsões. E aqui estamos olhando x_teste e y_teste. Alguém saberia dizer se tem alguma diferença?
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Olá, Ester!
Quando utilizamos o y_teste e as previsões, usamos essa forma para avaliar o desempenho do modelo, ou seja, para saber quão bem ele está generalizando para novos dados. É a forma mais comum de avaliar um modelo de Machine Learning.
Já quando utilizamos x_teste e y_teste, aqui estamos verificando se o modelo está funcionando corretamente, se ele está processando os dados de teste sem erros. Essa verificação é importante para garantir que o modelo está funcionando como esperado.
Portanto, a primeira forma (comparando previsões com y_teste) é a forma padrão de avaliar o desempenho do modelo, enquanto a segunda forma (usando x_teste e y_teste na função score()) é uma forma de verificar se o modelo está funcionando corretamente.
Espero ter ajudado.
Qualquer dúvida, não hesite em compartilhar no fórum.
Abraços e bons estudos!
Que explicação ótima! Muito obrigada, Monalisa!