🚀 Fase 6 – Implantação e Persistência

Na última fase do processo CRISP-DM, realizamos a implantação do modelo preditivo treinado e validado. Nesta etapa, o modelo é salvo em formato reutilizável e integrado a um fluxo que permite sua aplicação prática para novas previsões.

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💾 Salvamento do modelo final

Após a escolha do melhor modelo na Fase 5, ele foi salvo no formato .pickle, utilizando a biblioteca pickle do Python:

import pickle

with open("modelo_evasao.pickle", "wb") as file:
    pickle.dump(melhor_modelo, file)

Esse arquivo contém o modelo completo, treinado e pronto para ser carregado em outro ambiente.

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🔁 Reutilização do modelo salvo

A qualquer momento, o modelo pode ser carregado novamente para fazer previsões:

with open("modelo_evasao.pickle", "rb") as file:
    modelo_carregado = pickle.load(file)

# Exemplo de uso
predicoes = modelo_carregado.predict(x_test)

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📁 Organização do repositório

O repositório do projeto inclui todos os arquivos necessários para replicar o experimento, incluindo:

• projeto_evasao.py: script principal com todas as etapas
• xAPI-Edu-Data.csv: base de dados
• modelo_evasao.pickle: modelo salvo
• requirements.txt e requirements_min.txt: dependências do projeto
• .gitignore: evita versionar arquivos desnecessários

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✅ Conclusões da implantação

• O modelo foi corretamente persistido em disco
• A leitura e utilização do modelo foram testadas com sucesso
• O repositório está pronto para ser reaproveitado, avaliado ou ampliado por outros usuários

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