text: from sklearn import preprocessing
  import pandas as pd
  import numpy as np
  #import matplotlib.pyplot as plt
  
  #Abrindo o dados como Dataframe
  dados = pd.read_csv('dados/001.csv')
  
  #Iniciando o método para binanizar as classe sim=1; não=0
  pre = preprocessing.LabelBinarizer()
  
  #Binazirando a classe jogou, e atribuíndo a uma matriz n-dimencional
  y_binary = pre.fit_transform(dados['jogou'])
  y = np.array(y_binary).ravel()
  
  lista_clima = [x for x in dados['clima']]
  lista_temperatura = [x for x in dados['temperatura']]
  lista_jogou = [x for x in dados['jogou']]
  
  pre = preprocessing.LabelEncoder()
  
  clima_encoding = pre.fit_transform(lista_clima)
  temperatura_encoding = pre.fit_transform(lista_temperatura)
  jogou_encoding = pre.fit_transform(lista_jogou)
  
  lista = list(zip(clima_encoding, temperatura_encoding, jogou_encoding))
  
  X = np.array(lista, dtype=np.int32)
  
  #colunas = ['A', 'B', 'C']
  
  # print(pd.DataFrame(X, columns=colunas, dtype=np.int32))
  # print(pd.DataFrame(y, columns=['Classe'], dtype=np.int32))
  #
  # xX = []
  # for i, x in enumerate(X):
  #     xX.append([list(x), y[i][0]])
  #
  # dX = [(x[0][0] + x[0][1] + x[0][2]) for x in xX]
  # dY = [x[1] for x in xX]
  #
  # print('Soma dos rótulos:', dX)
  # print('Classe:', dY)
  #
  # fig, ax = plt.subplots()
  # ax.plot(dX)
  # ax.plot(dY)
  # plt.show()
  
  
  from sklearn import model_selection
  from sklearn.metrics import accuracy_score
  from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
  
  #Dividido os dados, onde o treinamento ficará com 75% e teste 25%, eu sempre uso este padrão :)
  X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0)
  
  #Gerando o modelo, vou deixar os parâmetros padrão
  knn = KNeighborsClassifier()
  
  #Treinando o modelo
  knn.fit(X=X_train, y=y_train)
  
  #Avaliando a pontuação do modelo, usando os dados de teste
  pontuacao = str(accuracy_score(y_test, knn.predict(X_test)) * 100)
  print("Precisão: "+pontuacao+"%")
  