#variaveis de classificacao
#e gordinho
#tem pernnha curta
# se faz au au
porco1 = [1,1,0]
porco2 = [1,1,0]
porco3 = [1,1,0]
cachorro1 = [1,1,1]
cachorro2 = [0,1,1]
cachorro3 = [1,1,1]
dados = [porco1, porco2, porco3, cachorro1, cachorro2, cachorro3]
#agora vou diferenciar porcos de cachorros.
# Vou contar para o programa que porco é 1 e cachorro é -1
marcacoes = [1,1,1,-1,-1,-1]
#agora eu tenho um elemento misterioso que eu quero que o computador me conte o que ele é
misterioso = [1,1,1]
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
modelo = MultinomialNB()
modelo.fit(dados, marcacoes)
misterioso1 = [1, 1, 1]
misterioso2 = [1, 0, 0]
misterioso3 = [0, 0, 1]
teste = [misterioso1, misterioso2, misterioso3]
#lembrar que o predict recebe um array com mais de um elemento,
# nunca vai poder receber um cara só senão dá pau
resultado = modelo.predict(teste)
print(resultado)
