Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn e TensorFlow

Descubra e Visualize os Dados para Obter Informações | 55

Figura 2-10. Comparação de viés de amostragem estratificada versus amostragem aleatória

Agora, você deve remover o atributo income_cat para que os dados voltem ao seu

estado original:

for set_ in (strat_train_set, strat_test_set):

set_.drop("income_cat", axis=1, inplace=True)

Ficamos um tempo na geração de conjuntos de testes por uma boa razão: esta parte crítica

é muitas vezes negligenciada em um projeto de Aprendizado de Máquina. Além disso,

muitas dessas ideias serão úteis mais tarde quando discutirmos a validação cruzada. Agora,

é hora de avançar para o próximo estágio: explorar os ...