# model_evaluation

> Guia abrangente para avaliar modelos, afinar hiperparâmetros e selecionar o melhor modelo utilizando as ferramentas de seleção de modelos do scikit-learn.

- Fonte: https://doutorai.pt/componentes/skills__model-evaluation
- Tipo: Skills
- Categoria: Científico
- Downloads: 0
- Site: Doutor AI (https://doutorai.pt) - ferramentas de IA para pequenos negócios em português

Componente da comunidade open-source, selecionado, traduzido e adaptado pelo Doutor AI.

## Para que serve e como usar

Uma **skill** que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de científico. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.

1. Instale a skill (comando acima).
2. No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
3. Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.

## Instalar (Claude Code)

```bash
mkdir -p .claude/skills/model-evaluation && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__model-evaluation.md -o .claude/skills/model-evaluation/SKILL.md
```

Cole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.

## Conteúdo

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# Model Selection and Evaluation Reference

## Overview

Comprehensive guide for evaluating models, tuning hyperparameters, and selecting the best model using scikit-learn's model selection tools.

## Train-Test Split

### Basic Splitting

```python
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Basic split (default 75/25)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)

# With stratification (preserves class distribution)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.25, stratify=y, random_state=42
)

# Three-way

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