text: # Pre processamento de dados para a base risco-credito.csv
  from db_loaders import load_db
  from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
  
  # Carregamos a base bruta
  base = load_db('risco-credito')
  previsores = base.iloc[:, 0:4].values
  risco = base.iloc[:, 4].values
  
  # Quando usamos iloc ele altera tambem na base vetorial
  lbl = LabelEncoder()
  previsores[:,0] = lbl.fit_transform(previsores[:,0])
  previsores[:,1] = lbl.fit_transform(previsores[:,1])
  previsores[:,2] = lbl.fit_transform(previsores[:,2])
  previsores[:,3] = lbl.fit_transform(previsores[:,3])
  
  # Agora temos as variaveis categoricas devidamente tratadas numericamente
  