Desafio: Avaliando o Perceptron
Para avaliar o perceptron criado anteriormente, será utilizado um conjunto de dados contendo duas características de entrada e duas classes distintas (0 e 1):
Este conjunto de dados é balanceado, com 500 amostras da classe 1 e 500 amostras da classe 0. Portanto, a acurácia é uma métrica suficiente para avaliação neste caso, que pode ser calculada utilizando a função accuracy_score():
accuracy_score(y_true, y_pred)
y_true representa os rótulos reais, enquanto y_pred representa os rótulos previstos.
O conjunto de dados está armazenado em perceptron.py como dois arrays NumPy: X (características de entrada) e y (rótulos correspondentes), então serão simplesmente importados. Este arquivo também contém model, que é a instância da classe Perceptron criada anteriormente.
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Obtenha previsões do modelo treinado e avalie seu desempenho:
- Divida o conjunto de dados em conjuntos de treinamento (80%) e teste (20%).
- Treine o modelo por 10 épocas com uma taxa de aprendizado de
0.01. - Obtenha previsões para todos os exemplos no conjunto de teste.
- Calcule a acurácia comparando os rótulos previstos com os rótulos reais do teste.
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Este conjunto de dados é balanceado, com 500 amostras da classe 1 e 500 amostras da classe 0. Portanto, a acurácia é uma métrica suficiente para avaliação neste caso, que pode ser calculada utilizando a função accuracy_score():
accuracy_score(y_true, y_pred)
y_true representa os rótulos reais, enquanto y_pred representa os rótulos previstos.
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