# Objetivo

Seu trabalho é fazer a predição de diferentes tipos de florestas:
-  **s** - Abreviação de `Sugi` - Plantio de Florestas
- **h**  - Abreviação de `Hinok` - Plantio de Florestas
- **d**  - Abreviação de `Mixed deciduous`- Floresta natural mista de folhas largas 
- **o**  - Abreviação de `Others` -  Tipo de  dados não-floresta, como ruas, construções, etc

Cada um dos três tipos de floresta tem diferentes usos econômicos e valores de conservação ambiental, sendo assim, um mapeamento eficiente é importante para a conservação do meio ambiente.

Certifique-se que, para cada linha do conjunto de dados `test.csv`, há um rótulo que represente um desses tipos de florestas em seu arquivo de submissão.

## Métrica: 

A pontuação da sua submissão é a porcentagem de acertos que seu modelo de classificação foi capaz de predizer. Isso é conhecido como **[acurácia](https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#accuracy-score)**:

![](https://latex.codecogs.com/gif.latex?%5Ctexttt%7Bacuracia%7D%28y%2C%20%5Chat%7By%7D%29%20%3D%20%5Cfrac%7B1%7D%7Bn_%5Ctext%7Blinhas%7D%7D%20%5Csum_%7Bi%3D1%7D%5E%7Bn_%5Ctext%7Blinhas%7D%7D%201%28%5Chat%7By%7D_i%20%3D%20y_i%29)

Em que:

![](https://latex.codecogs.com/gif.latex?%5Chat%7By_i%7D) = é o valor predito para linha ***i***; 
![](https://latex.codecogs.com/gif.latex?y) = é o valor verdadeiro;

## Submissão

Para realizar a submissão é necessário que envie um arquivo `.csv` com o mesmo número de linhas que o arquivo de teste (**315 linhas**). Caso seu arquivo tenha mais ou menos linhas do que esperado, vai dar erro de submissão.
O arquivo deve conter um cabeçalho e ter o seguinte formato:
id,label
1,d
2,o
3,h
4,s
etc