Oii Myrelle, tudo bem?

O aviso está ocorrendo porque o Python está esperando um vetor em y e você está passando uma matriz, ele não afeta em nada o seu resultado ali, porém você pode tentar dessa forma:

from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

modelo = LinearSVC()
modelo.fit(treino_x, treino_y.values.ravel())
previsoes = modelo.predict(teste_x)

acuracia = accuracy_score(teste_y, previsoes) * 100
print("A acurácia foi %.2f%%" % acuracia)

Na linha de modelo.fit(treino_x, treino_y.values.ravel()) você pode ver que adicionei o .values e o .ravel(). O .values vai fornecer esse valor num array (n,1) e o .ravel() converte esse array para (n,), fazendo com que aquele erro não aconteça de novo.

Eu testei por aqui e deu certo, você consegue testar o código ai e me dizer se conseguiu? Caso não dê certo ainda, pode me avisar que tentamos de outra forma :)

Bons estudos ^^

Oi Sthefanie!

Você tem razão, adicionei à linha que você indicou o "values.ravel()" e deu certinho! Estou seguindo adiante com o curso para terminar o módulo hoje e rever tudo desde o início para reforçar. Eeeeeeh, ainda tenho que comer muito arroz com feijão para chegar lá ;)

Obrigada! Myrelle