7.py

# Cria um regressor (DecisionTree) com o parâmetro 'max_depth
# otimizado para os dados de treinamento
regressor = fit_model(X_train, y_train)

print "O parâmetro 'max_depth' otimizado " \
      "para o modelo é {}.\n".format(regressor.get_params()['max_depth'])

client_data = [[5, 17, 15], # Imóvel 1
               [4, 32, 22], # Imóvel 2
               [8, 3, 12]]  # Imóvel 3

# Mostra as estimativas
for i, price in enumerate(regressor.predict(client_data)):
	print "Preço estimado para o imóvel {}: ${:,.2f}".format(i+1, price)