Para obter bons resultados na classificação, os parâmetros necessários incluem: 1. Selecionar características relevantes: Escolher as variáveis que realmente impactam o resultado é crucial para melhorar a precisão do modelo. 2. Escolher o algoritmo de classificação apropriado: Diferentes algoritmos têm desempenhos variados dependendo do tipo de dados e do problema. É importante testar várias opções. 3. Ajustar os hiperparâmetros do modelo: A configuração correta dos hiperparâmetros pode otimizar o desempenho do modelo, tornando-o mais eficaz. 4. Realizar uma avaliação rigorosa: Usar métricas adequadas (como acurácia, precisão, recall, F1-score) e validação cruzada para garantir que o modelo generalize bem para novos dados. Esses passos são fundamentais para garantir que a classificação seja precisa e confiável.