dando erro executar o codigo | Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros

from sklearn.tree import export_graphviz
import graphviz

features = x_azar.columns
dot_data = export_graphviz(modelo, out_file=None, filled=True, rounded=True, 
                class_names=["não", "sim"], 
                feature_names =  features)

graph = graphviz.Source(dot_data)
graph

NotFittedError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-f3a6373a4d1c> in <cell line: 5>()
      3 
      4 features = x_azar.columns
----> 5 dot_data = export_graphviz(modelo, out_file=None, filled=True, rounded=True, 
      6                 class_names=["não", "sim"],
      7                 feature_names =  features)

1 frames
/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in check_is_fitted(estimator, attributes, msg, all_or_any)
   1388 
   1389     if not fitted:
-> 1390         raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__})
   1391 
   1392 

NotFittedError: This SVC instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

Olá, Daniel! Tudo bom? Espero que sim!

O erro aponta que o modelo de Support Vector Machine (SVC) que você está tentando plotar na função export_graphviz() ainda não foi treinado (... fitted yet). E como o próprio erro indica, é necessário treinar o modelo previamente.

Isso pode ter acontecido devido a iniciar o notebook sem treinar o modelo ou pulado a célula em que o treino é feito. Uma dica interessante é que toda vez que retornar para o projeto, ir até o menu de execução de células e selecionar a opção "Reiniciar e Executar todas as células", assim podemos garantir que tudo foi executado corretamente.

Se ainda tiver alguma dúvida, estou por aqui. Ótimos estudos e grande abraço!

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