import os

# Definir o caminho do diretório
diretorio = "/mnt/data"

# Criar o diretório, se ele não existir
os.makedirs(diretorio, exist_ok=True)

# Agora você pode salvar o modelo nesse diretório
from joblib import dump
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Carregar e dividir o dataset
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Treinar o modelo
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Salvar o modelo no diretório recém-criado
model_filename = os.path.join(diretorio, "model.pkl")
dump(model, model_filename)

print(f"Modelo salvo em: {model_filename}")