Respostas no Fórum
- Posts
Eu estava pensando na possibilidade de fazer as modificações no código pelo PyCharm e testar a aplicação abrindo ela pelo mingw32, estando com os dois ambientes abertos. Vou conseguir fazer todos os procedimentos do curso, incluindo a transformação em um executável para distribuição, acompanhando o curso dessa forma?
Fiquei com uma dúvida em um trecho do código: no for _ in range(5), no lugar desse 5 não era pra estar o n_hidden_layers?
Concordo que um bom desempenho da rede pode ter sido uma mera consequência da forma como os dados foram divididos, e também concordo que o cenário ideal é o que todos os resultados sejam parecidos.
Entretanto, vamos supor um novo exemplo de 10 folds: se houver uma rede com accuracy de 100%, enquanto os demais resultados variarem entre 0,80 a 0,90, aquela rede específica de 100%, se eu salvo o classificador desta e os seus respectivos pesos, essa rede pode ser considerada boa para que eu faça previsões com ela, já que ela se adaptou bem tanto para a base de treinamento, tanto para a de teste? Ou mesmo tendo accuracy de 100%, não necessariamente ela será boa, pois esse score foi obtido por uma mera ocasião na distribuição dos dados, já que os demais folds não tiveram resultados próximos ou iguais a 100% também?
