Solucionado
Pode estar evidente, mas gostaria de saber como utilizar na prática o modelo gerado por uma árvore de decisão. No caso prático do curso, eu vou receber os dados uma transação de cartão de crédito e preciso submeter ao modelo para saber se é fraude ou não. Imaginei que poderia utilizar a função "predict" do classificador, mas não sei como fazer. Alguma dica?
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Oi Amauri! Tudo bom com você?
Nós aqui do fórum valorizamos muito cada dúvida que é enviada, então nenhuma postagem aqui é algo muito evidente ou bobo para não ser postado, não precisa se preocupar com isso ^^
Se os dados que você recebeu da transação de cartão de crédito tem a mesma estrutura de características que o banco de dados utilizado no seu modelo, ou seja, se ambos os dados tiverem colunas que representam as mesmas classes, então você pode usar sim o predict para seu modelo prever se aquilo é fraude ou não. Para isso, você pode montar um código semelhante ao dado abaixo:
import sklearn
# dados_cartao são seus dados de uma transação de cartão de crédito
resultados = arvore.predict(dados_cartao)
print(resultados)
# Vai ser mostrado a classificação do seu modelo para os itens de dados_cartaoCaso os seus dados não tenham as mesmas características dos dados utilizados para treino, você pode excluir as características faltantes do banco de treino utilizando o método .drop(). O importante é que as características aprendidas no treino para o aprendizado da árvore sejam as mesmas do seu banco de dados, para que não resulte em erros, ou em uma previsão mal feita.
Eu espero ter te ajudado! Boa sorte com seu projeto e se surgir outra dúvida estarei disposta a ajudar ;-)
Bons estudos!
Grato pela resposta.