# gordinho? perninha curta? faz au au?
porco1 =    [1, 1, 0]
porco2 =    [1, 1, 0]
porco3 =    [1, 1, 0]
cachorro1 = [1, 1, 1]
cachorro2 = [0, 1, 1]
cachorro3 = [0, 1, 1]

dados = [porco1, porco2, porco3, cachorro1, cachorro2, cachorro3]

marcacoes = [1, 1, 1, -1, -1, -1]

misterioso1 = [1, 1, 1]
misterioso2 = [1, 0, 0]
misterioso3 = [0, 0, 1]
teste = [misterioso1, misterioso2, misterioso3]
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
teste_esperado = [-1, 1, -1]
modelo = MultinomialNB(alpha=1.0, class_prior=None, fit_prior=True)
modelo.fit(dados, marcacoes)
print(modelo.predict(teste))
resultado = modelo.score(teste, teste_esperado)
print resultado
891656c066e94c9a3c65e7a88e3c688fa6aceb31
# gordinho? perninha curta? faz au au?
porco1 =    [1, 1, 0]
porco2 =    [1, 1, 0]
porco3 =    [1, 1, 0]
cachorro1 = [1, 1, 1]
cachorro2 = [0, 1, 1]
cachorro3 = [0, 1, 1]

dados = [porco1, porco2, porco3, cachorro1, cachorro2, cachorro3]

marcacoes = [1, 1, 1, -1, -1, -1]

misterioso1 = [1, 1, 1]
misterioso2 = [1, 0, 0]
misterioso3 = [0, 0, 1]
teste = [misterioso1, misterioso2, misterioso3]
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
teste_esperado = [-1, 1, -1]
modelo = MultinomialNB(alpha=1.0, class_prior=None, fit_prior=True)
modelo.fit(dados, marcacoes)
print(modelo.predict(teste))
resultado = modelo.score(teste, teste_esperado)
print resultado