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@@ -54,7 +54,7 @@ frases = [
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print(clf.predict(vectorizer.transform([f.lower() for f in frases])))
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## Limitações (
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- **Dataset de demonstração**: 60 amostras (20 por classe) escritas para exercitar o pipeline — não são leads reais de produção. Em produção, treinar com dados reais e revalidar antes de confiar.
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- **`warm` é a fronteira difícil** (F1 0.45): separar "interesse" de "só curiosidade" é tênue até em leitura humana.
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print(clf.predict(vectorizer.transform([f.lower() for f in frases])))
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## Limitações (leia com atenção)
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- **Dataset de demonstração**: 60 amostras (20 por classe) escritas para exercitar o pipeline — não são leads reais de produção. Em produção, treinar com dados reais e revalidar antes de confiar.
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- **`warm` é a fronteira difícil** (F1 0.45): separar "interesse" de "só curiosidade" é tênue até em leitura humana.
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