# features (1 sim, 0 não)
# pelo longo?
# perna curta?
# faz auau?
porco1 = [0, 1, 0]
porco2 = [0, 1, 1]
porco3 = [1, 1, 0]
cachorro1 = [0, 1, 1]
cachorro2 = [1, 0, 1]
cachorro3 = [1, 1, 1]
# 1 => porco, 0 => cachorro
treino_x = [porco1, porco2, porco3, cachorro1, cachorro2, cachorro3]
treino_y = [1,1,1,0,0,0] # labels / etiquetas
from sklearn.svm import LinearSVC
model = LinearSVC()
model.fit(treino_x, treino_y)Quando executo o valor retornado é LinearSVC() e não LinearSVC(C=1.0, class_weight=None, dual=True, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, loss='squared_hinge', max_iter=1000, multi_class='ovr', penalty='l2', random_state=None, tol=0.0001, verbose=0)
Não sei se é problema de configuração da colab ou erro no código.
)