Resultado de valores da matriz de confusão são diferentes. | Classificação: validação de modelos e métricas de avaliação

Oi, Luiz! Tudo bem?

Executei o código disponibilizado no curso e obtive um resultado muito parecido com o do instrutor, embora não exatamente igual:

Meu resultado

Código exibindo a criação de uma matriz de confusão com a função confusion_matrix, onde os valores resultantes são: 10354 verdadeiros negativos, 125 falsos positivos, 959 falsos negativos e 43 verdadeiros positivos.

Isso acontece porque, mesmo utilizando o mesmo random_state, atualizações na biblioteca scikit-learn podem alterar sutilmente o comportamento interno do algoritmo, como a forma de embaralhar os dados ou de resolver empates na divisão entre treino e validação. Por isso, a matriz de confusão pode apresentar valores ligeiramente diferentes (você pode notar que os seus valores ainda assim são próximos), embora a lógica continue exatamente a mesma.

Mas pode ficar tranquilo: seu código está certo e o resultado está dentro do esperado.

Se surgirem outras dúvidas, estou por aqui!

Abraços!

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