Avaliação - Segmentation-Fault-Machine-Learning/Knowledge GitHub Wiki

Resultado

Todos os resultados apresentados pelos métodos de avaliação escolhidos, bem como a apresentação do motivo de escolhas destes estão detalhados aqui.

Conclusão

Após realizar as análises previamente descritas (Micro e Macro-average e Cross Validation Score), concluímos que o modelo mais eficaz é o SVC, com kernel rbf, tendo gamma >= 0.4, c >= 0.5, avaliando, como features largura do flagelo e a largura do corpo, resultando como score final = 0.966667, em contraste com 0.960000, obtido pelo KNN para as features largura do flagelo e comprimento do flagelo.