import pandas as pd
base = pd.read_csv('Dados/risco-credito.csv')

previsores = base.iloc[:,0:4].values
classe = base.iloc[:,4].values

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
label = LabelEncoder()
previsores[:,0] = label.fit_transform(previsores[:,0])
previsores[:,1] = label.fit_transform(previsores[:,1])
previsores[:,2] = label.fit_transform(previsores[:,2])
previsores[:,3] = label.fit_transform(previsores[:,3])



from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export
clasificador = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy")

#Trenamento da probilidade
clasificador.fit(previsores,classe)
print(clasificador.feature_importances_)
export.export_graphviz(clasificador,
                        out_file="arvore.dot",
                        feature_names=['historia','Divida','Garantias','Renda'],
                        class_names=['alto','moderado','baixo'],
                        filled = True,
                        leaves_parallel=True)

#HISTORIA: BOA,Divida: Alta, Garantias: nenhuma, Renda > 35
#HISTORIA: ruim ,Divida: Alta, Garantias: adquada, Renda < 15
resultador = clasificador.predict([[0,0,1,2],[3,0,0,0]])

print(clasificador.classes_)
print(clasificador.class_count_)
print(clasificador.class_prior_)
