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aula 1 clase 3 Porque me da diferente resultado modelo DummyClassifier()?

Hola, me traje el archivo carros.csv del aula 02 y del resumen del aula 01 complete la liena de codigo del primer print al modelo del DummyClassifier() porque en el video de la clase no se ve esa linea completa, entiendo que es una liena de codigo ya vista en el curso previo a este.

modelo = DummyClassifier()
results = cross_validate(modelo, x_ord, y_ord, cv = 10, return_train_score=False)
media = results['test_score'].mean()
desviacion_estandar = results['test_score'].std()
print("Accuracy con dummy stratified, 10 = [%.2f, %.2f]" % ((media - 2 * desviacion_estandar) * 100, (media + 2 * desviacion_estandar) * 100))

como se ve en la captura a mi me da Accuracy con dummy stratified, 10 = [58.00, 58.00]

y a Alejandro le da [49.79, 53.45]

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¿Alguna configuracion del Jupiter (Notebook colab) o el archivo carros.csv sera distinto?

Gracias, saludos.

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Hola Esteban, espero que estés bien!

Es diferente en este caso porque la estrategia utilizada al definir el modelo es diferente, ¿Por qué es diferente? porque el código define el DummyClassifier() sin parámetros y en el tiempo de grabación del curso el atributo strategy (estrategia en espanol) del dummy poseía el valor stratified, ahora después de actualizaciones en sus versiones, el atributo posee el valor prior.

Incluso se ha definido una alerta similar - explicando justamente lo que dije - como la alerta incluso en su pantalla blanca de google colab (mostrada en este tópico): "Changed in version 0.24: The default value of strategy has changed to 'prior' in version 0.24."

El profesor hizo la actividad considerando el valor antiguo del atributo de estrategia, entonces para obtener los mismos resultados basta cambiar la línea de código que define modelo para:

modelo = DummyClassifier(strategy='stratified')

Realicé la misma actividad después de ese cambio y dio el resultado similar al del profesor. ¡Sugiero que realice la prueba también!

Puedes ver más sobre esto directamente en la documentación (en inglés): https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.dummy.DummyClassifier.html

Saludos y buenos estudios!