Warning Convergence ao executar o exemplo dado na aula 3

Oi, Gabriel! Tudo bem ?

LinearSVC é mais apropriado para resolver problemas lineares e esse problema da aula é não-linear, então esse ConvergenceWarning é um aviso que o modelo não convergiu, em outras palavras, dado o número de iterações do modelo ele não conseguiu encontrar uma solução ótima.

Para resolver esse problema podemos tentar algumas soluções para que o modelo convirja:

• 1: Fazer a transformação na escala dos dados de testes com o StandardScaler do Scikit-Learn. O professor usa essa técnica quando faz o modelo para SVC nessa aula. Você pode aplicar a mesma técnica utilizada por ele no modelo LinearSVC.
• 2: Aumentar o número de iterações. Se olharmos a documentação do LinearSVC veremos que ele possui um parâmetro chamado max_iter=1000, aumentando o valor desse parâmetro pode acontecer do modelo convergir devido ao aumento de iterações realizadas no modelo e não apresentar mais o ConvergenceWarning.

Caso você não queira mais ver esses avisos durante o curso, pode executar o código a seguir na primeira célula do seu notebook e executá-lo novamente.

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

Apesar de não ser recomendado por impedir que você visualize os avisos de possíveis alterações futuras da biblioteca, esse trecho faz com que as mensagens de warnings sejam ignoradas.

Caso ainda persista alguma dúvida, estou sempre à disposição.

Espero ter ajudado.

:)