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Olá, estou tendo problemas com o scoring da base de dados da iris.
Acontece que todos os valores são convertidos para NaN após a validação cruzada que o professor utiliza. Pensando ser algum equivoco de minha parte, resolvi abrir o arquivo original da aula, e para minha surpresa, o mesmo também não funciona (não é a primeira vez). O arquivo também tem um erro, onde foi criado um dummy para o entendimento da modelo, porém o mesmo não foi utilizado, tentei utilizar a variavel “classe” e “classe_dummy” e nenhuma das duas funciona. Gostaria de um auxilio para esse problema relacionado a validação cruzada, lembrando que esse não é um print de um arquivo meu, mas sim disponibilizado pelo curso, obrigado.
Olá Daniel, verifique se o arquivo iris.csv foi carregado corretamente, fiz um teste com o código fonte atualizado da aula e funcionou normalmente. Nesse link você encontra o código fonte atualizado.
Fabio
Oi Fabio, fiz sim, esse definitivamente não era o problema, o arquivo está dando erro especificamente no Pycharm, acredito que a aula pode estar desatualizada em relação a atualizações novas de algumas IDE.
Original – Não funcional
classificador = KerasClassifier(build_fn = criar_rede, epochs = 20, batch_size = 2)
resultados = cross_val_score(estimator = classificador, X = previsores, y = classea, cv = 2, scoring = ‘accuracy’)Modificado – Funcional
classificador = KerasClassifier(model=criar_rede, epochs=20, batch_size=2)
resultados = cross_val_score(estimator = classificador, X = previsores, y = classea, cv = 2, scoring = ‘accuracy’)A questão é que pela base de dados ser muito pequena o cross validation as vezes escolhe porções com 30 dados (de um total de 50) do mesmo tipo de dado de flor, fazendo assim com que o aprendizado seja comprometido, variando entre 66% de acerto e 100%. Pois ele fica com poucos registros na base de dados para aprender a identificar uma dos 3 tipos de flores quase sempre.
Mas acredito ter solucionado. Aproveitando que você mencionou nome de arquivo errado, seria interessante dar uma olhada nos erros de nomes de variaveis nos arquivos, pois mais da metade dos arquivos estão vindo com nomes com erro de digitação ou algo do gênero.
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