<jupyter_start><jupyter_text>Inicialmente iremos criar um conjuto de dados (dataset) que exibem as características (features) de dois tipos de animais: porcos e cachorros.<jupyter_code>#Primeiro passo: criar os animais que pode ser de duas classes: porcos e cachorros
#features: [pelo longo, perna curta, faz au au]
porco1 = [0,1,0]
porco2 = [0,1,1]
porco3 = [1,1,0]
cachorro1 = [0,1,1]
cachorro2 = [1,0,1]
cachorro3 = [1,1,1]
#criando um dataset a partir dos animais criados
# f(x) = y
train_x = [porco1, porco2, porco3, cachorro1, cachorro2, cachorro3]
# classificando os dados: 1=> porco 0=> cachorro
train_y = [1,1,1,0,0,0]
# Importando as bibliotecas que utilizaremos
from sklearn.svm import LinearSVC
# Criando um modelo
model = LinearSVC()
# Treinando o modelo
model.fit(train_x, train_y)
# Aprendendo que animal misterioso é esse
animal_misterioso = [1,1,1]
model.predict([animal_misterioso])
# Aprendendo predizendo vários animais misteriosos
am1 , am2, am3, am4 = [1,1,0], [1,1,1], [0,0,1],[0,1,0]
test_x = [am1,am2,am3,am4]
# resultado esperado
test_y = [1,1,0,1]
# Verificando a taxa de acerto - accuracy
previsoes = model.predict(test_x)
previsoes_corretas = (previsoes == test_y).sum()
total = len(test_x)
taxa_acerto = previsoes_corretas/total
taxa_acerto

from sklearn.metrics import accuracy_score 
taxa_acerto = accuracy_score(test_y, previsoes)
taxa_acerto<jupyter_output><empty_output>
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