Desafio: Avaliando o Modelo com Validação Cruzada
Neste desafio, você irá construir e avaliar um modelo utilizando tanto a avaliação train-test quanto a validação cruzada. Os dados são um conjunto de dados de pinguins já pré-processado.
Aqui estão algumas das funções que você irá utilizar:
Swipe to start coding
Sua tarefa é criar um classificador de 4 vizinhos mais próximos e primeiro avaliar seu desempenho usando a pontuação de validação cruzada. Em seguida, divida os dados em conjuntos de treinamento e teste, treine o modelo no conjunto de treinamento e avalie seu desempenho no conjunto de teste.
- Inicialize um
KNeighborsClassifiercom 4 vizinhos. - Calcule as pontuações de validação cruzada desse modelo com o número de divisões definido como 3. Você pode passar um modelo não treinado para a função
cross_val_score(). - Use uma função adequada para dividir
X, y. - Treine o modelo usando o conjunto de treinamento.
- Avalie o modelo usando o conjunto de teste.
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