SHARE
TWEET

Untitled

a guest Apr 19th, 2019 117 Never
Not a member of Pastebin yet? Sign Up, it unlocks many cool features!
  1. {
  2.  "cells": [
  3.   {
  4.    "cell_type": "markdown",
  5.    "metadata": {},
  6.    "source": [
  7.     "## Pima Indians - diabetes prediction\n",
  8.     "## Neural Network for binary classification"
  9.    ]
  10.   },
  11.   {
  12.    "cell_type": "code",
  13.    "execution_count": 1,
  14.    "metadata": {},
  15.    "outputs": [
  16.     {
  17.      "name": "stderr",
  18.      "output_type": "stream",
  19.      "text": [
  20.       "Using TensorFlow backend.\n"
  21.      ]
  22.     },
  23.     {
  24.      "name": "stdout",
  25.      "output_type": "stream",
  26.      "text": [
  27.       "768/768 [==============================] - 0s 75us/step\n",
  28.       "\n",
  29.       "acc: 80.60%\n",
  30.       "Confusion Matrix\n",
  31.       "================\n",
  32.       "True negatives:  443\n",
  33.       "False negatives:  92\n",
  34.       "False positives:  57\n",
  35.       "True positives:  176\n"
  36.      ]
  37.     }
  38.    ],
  39.    "source": [
  40.     "# Import necessary libraries\n",
  41.     "from keras.models import Sequential\n",
  42.     "from keras.layers import Dense\n",
  43.     "from keras import optimizers\n",
  44.     "import numpy as np\n",
  45.     "from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix\n",
  46.     "\n",
  47.     "# set random seed for reproducibility\n",
  48.     "np.random.seed(7)\n",
  49.     "\n",
  50.     "# load pima indians dataset\n",
  51.     "dataset = np.loadtxt(\"pima-indians-diabetes.csv\", delimiter=\",\")\n",
  52.     "\n",
  53.     "# split into input (X) and output (Y) variables\n",
  54.     "X = dataset[:,0:8]\n",
  55.     "Y = dataset[:,8] \n",
  56.     "\n",
  57.     "# create model (requires completion)\n",
  58.     "model = \n",
  59.     "model.add()\n",
  60.     "model.add()\n",
  61.     "model.add()\n",
  62.     "\n",
  63.     "# Compile model (requires completion)\n",
  64.     "adam = optimizers.Adam()\n",
  65.     "\n",
  66.     "model.compile()\n",
  67.     "\n",
  68.     "# Fit the model (requires completion)\n",
  69.     "history = model.fit()\n",
  70.     "\n",
  71.     "# Evaluate the model\n",
  72.     "scores = model.evaluate(X, Y)\n",
  73.     "Y_predict = model.predict(X)\n",
  74.     "\n",
  75.     "print(\"\\n%s: %.2f%%\" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))\n",
  76.     "\n",
  77.     "# I have included this code for you which will \n",
  78.     "# create confusion matrix details\n",
  79.     "rounded = [round(i[0]) for i in Y_predict]\n",
  80.     "y_pred = np.array(rounded,dtype='int64')\n",
  81.     "print('Confusion Matrix')\n",
  82.     "print('================')\n",
  83.     "CM = confusion_matrix(Y, y_pred)\n",
  84.     "print('True negatives: ',CM[0,0])\n",
  85.     "print('False negatives: ',CM[1,0])\n",
  86.     "print('False positives: ',CM[0,1])\n",
  87.     "print('True positives: ',CM[1,1])"
  88.    ]
  89.   },
  90.   {
  91.    "cell_type": "code",
  92.    "execution_count": 19,
  93.    "metadata": {},
  94.    "outputs": [
  95.     {
  96.      "data": {
  97.       "text/plain": [
  98.        "array([[0.86521024],\n",
  99.        "       [0.11462282],\n",
  100.        "       [0.8724015 ],\n",
  101.        "       [0.05404275],\n",
  102.        "       [0.8106669 ],\n",
  103.        "       [0.22107354],\n",
  104.        "       [0.12695664],\n",
  105.        "       [0.37320033],\n",
  106.        "       [0.9722908 ],\n",
  107.        "       [0.06210323],\n",
  108.        "       [0.25891516],\n",
  109.        "       [0.92692393],\n",
  110.        "       [0.20484865],\n",
  111.        "       [0.8973305 ],\n",
  112.        "       [0.5958789 ],\n",
  113.        "       [0.2663707 ],\n",
  114.        "       [0.47681186],\n",
  115.        "       [0.28252667],\n",
  116.        "       [0.11832938],\n",
  117.        "       [0.23015057],\n",
  118.        "       [0.29688933],\n",
  119.        "       [0.2967914 ],\n",
  120.        "       [0.90904135],\n",
  121.        "       [0.5967279 ],\n",
  122.        "       [0.68231815],\n",
  123.        "       [0.58699423],\n",
  124.        "       [0.7957558 ],\n",
  125.        "       [0.05607722],\n",
  126.        "       [0.22248083],\n",
  127.        "       [0.20198904],\n",
  128.        "       [0.262037  ],\n",
  129.        "       [0.46994975],\n",
  130.        "       [0.08840754],\n",
  131.        "       [0.05746843],\n",
  132.        "       [0.69910765],\n",
  133.        "       [0.28739992],\n",
  134.        "       [0.73041797],\n",
  135.        "       [0.6234826 ],\n",
  136.        "       [0.17145726],\n",
  137.        "       [0.43354344],\n",
  138.        "       [0.5899951 ],\n",
  139.        "       [0.640203  ],\n",
  140.        "       [0.11920754],\n",
  141.        "       [0.7688073 ],\n",
  142.        "       [0.89648384],\n",
  143.        "       [0.99466395],\n",
  144.        "       [0.53034914],\n",
  145.        "       [0.05699887],\n",
  146.        "       [0.49227256],\n",
  147.        "       [0.16038506],\n",
  148.        "       [0.01666446],\n",
  149.        "       [0.06757373],\n",
  150.        "       [0.07536539],\n",
  151.        "       [0.74160576],\n",
  152.        "       [0.8553719 ],\n",
  153.        "       [0.0493735 ],\n",
  154.        "       [0.9202912 ],\n",
  155.        "       [0.19776686],\n",
  156.        "       [0.52994287],\n",
  157.        "       [0.17452087],\n",
  158.        "       [0.08808018],\n",
  159.        "       [0.5397159 ],\n",
  160.        "       [0.02355557],\n",
  161.        "       [0.4188218 ],\n",
  162.        "       [0.63767886],\n",
  163.        "       [0.2996285 ],\n",
  164.        "       [0.25407207],\n",
  165.        "       [0.36923894],\n",
  166.        "       [0.05898313],\n",
  167.        "       [0.3203614 ],\n",
  168.        "       [0.21500032],\n",
  169.        "       [0.5304154 ],\n",
  170.        "       [0.7459294 ],\n",
  171.        "       [0.02686873],\n",
  172.        "       [0.04061206],\n",
  173.        "       [0.04468514],\n",
  174.        "       [0.04697349],\n",
  175.        "       [0.24197641],\n",
  176.        "       [0.994592  ],\n",
  177.        "       [0.113934  ],\n",
  178.        "       [0.17629378],\n",
  179.        "       [0.05949254],\n",
  180.        "       [0.21572244],\n",
  181.        "       [0.04326779],\n",
  182.        "       [0.52304256],\n",
  183.        "       [0.21906853],\n",
  184.        "       [0.6604141 ],\n",
  185.        "       [0.12169718],\n",
  186.        "       [0.60010624],\n",
  187.        "       [0.07002263],\n",
  188.        "       [0.06079066],\n",
  189.        "       [0.17357013],\n",
  190.        "       [0.11524087],\n",
  191.        "       [0.1963501 ],\n",
  192.        "       [0.17696728],\n",
  193.        "       [0.58686256],\n",
  194.        "       [0.07632609],\n",
  195.        "       [0.08767557],\n",
  196.        "       [0.12083501],\n",
  197.        "       [0.5734335 ],\n",
  198.        "       [0.81722516],\n",
  199.        "       [0.70508474],\n",
  200.        "       [0.02802939],\n",
  201.        "       [0.0473203 ],\n",
  202.        "       [0.17938663],\n",
  203.        "       [0.34620667],\n",
  204.        "       [0.0013383 ],\n",
  205.        "       [0.5969057 ],\n",
  206.        "       [0.04090404],\n",
  207.        "       [0.03828772],\n",
  208.        "       [0.5118763 ],\n",
  209.        "       [0.8550136 ],\n",
  210.        "       [0.03604349],\n",
  211.        "       [0.1634126 ],\n",
  212.        "       [0.8584771 ],\n",
  213.        "       [0.8262276 ],\n",
  214.        "       [0.3782752 ],\n",
  215.        "       [0.2972436 ],\n",
  216.        "       [0.14271615],\n",
  217.        "       [0.07057774],\n",
  218.        "       [0.96585387],\n",
  219.        "       [0.39478782],\n",
  220.        "       [0.14601542],\n",
  221.        "       [0.07056823],\n",
  222.        "       [0.12618701],\n",
  223.        "       [0.84226555],\n",
  224.        "       [0.42163   ],\n",
  225.        "       [0.15484047],\n",
  226.        "       [0.37701842],\n",
  227.        "       [0.26059818],\n",
  228.        "       [0.7322874 ],\n",
  229.        "       [0.75419015],\n",
  230.        "       [0.8071089 ],\n",
  231.        "       [0.6036467 ],\n",
  232.        "       [0.09906016],\n",
  233.        "       [0.41490096],\n",
  234.        "       [0.06432479],\n",
  235.        "       [0.10721454],\n",
  236.        "       [0.24492803],\n",
  237.        "       [0.14195058],\n",
  238.        "       [0.43498206],\n",
  239.        "       [0.39193314],\n",
  240.        "       [0.09793305],\n",
  241.        "       [0.55150867],\n",
  242.        "       [0.31992885],\n",
  243.        "       [0.04792781],\n",
  244.        "       [0.43428066],\n",
  245.        "       [0.43291894],\n",
  246.        "       [0.45310235],\n",
  247.        "       [0.05217777],\n",
  248.        "       [0.43474606],\n",
  249.        "       [0.30723846],\n",
  250.        "       [0.876734  ],\n",
  251.        "       [0.11275246],\n",
  252.        "       [0.96964025],\n",
  253.        "       [0.73419476],\n",
  254.        "       [0.1570481 ],\n",
  255.        "       [0.20240842],\n",
  256.        "       [0.04721401],\n",
  257.        "       [0.6780835 ],\n",
  258.        "       [0.49863485],\n",
  259.        "       [0.35160783],\n",
  260.        "       [0.07562451],\n",
  261.        "       [0.06894115],\n",
  262.        "       [0.23308697],\n",
  263.        "       [0.2996316 ],\n",
  264.        "       [0.5060384 ],\n",
  265.        "       [0.32239267],\n",
  266.        "       [0.338427  ],\n",
  267.        "       [0.06067555],\n",
  268.        "       [0.14700784],\n",
  269.        "       [0.58207446],\n",
  270.        "       [0.19873002],\n",
  271.        "       [0.07748384],\n",
  272.        "       [0.08096733],\n",
  273.        "       [0.72010577],\n",
  274.        "       [0.08975879],\n",
  275.        "       [0.7333314 ],\n",
  276.        "       [0.88194245],\n",
  277.        "       [0.55787003],\n",
  278.        "       [0.06172536],\n",
  279.        "       [0.17778455],\n",
  280.        "       [0.04276506],\n",
  281.        "       [0.10419143],\n",
  282.        "       [0.56760854],\n",
  283.        "       [0.9498994 ],\n",
  284.        "       [0.95332134],\n",
  285.        "       [0.16040485],\n",
  286.        "       [0.42809147],\n",
  287.        "       [0.46464399],\n",
  288.        "       [0.17035674],\n",
  289.        "       [0.2997386 ],\n",
  290.        "       [0.78968835],\n",
  291.        "       [0.6340314 ],\n",
  292.        "       [0.171433  ],\n",
  293.        "       [0.6730215 ],\n",
  294.        "       [0.09552976],\n",
  295.        "       [0.11310423],\n",
  296.        "       [0.2542601 ],\n",
  297.        "       [0.40927753],\n",
  298.        "       [0.06398782],\n",
  299.        "       [0.4402244 ],\n",
  300.        "       [0.20235607],\n",
  301.        "       [0.07302244],\n",
  302.        "       [0.31421247],\n",
  303.        "       [0.29995522],\n",
  304.        "       [0.8888972 ],\n",
  305.        "       [0.5657904 ],\n",
  306.        "       [0.10318608],\n",
  307.        "       [0.88512784],\n",
  308.        "       [0.07624384],\n",
  309.        "       [0.4692381 ],\n",
  310.        "       [0.8360755 ],\n",
  311.        "       [0.8154697 ],\n",
  312.        "       [0.6117953 ],\n",
  313.        "       [0.8836033 ],\n",
  314.        "       [0.3816005 ],\n",
  315.        "       [0.4742952 ],\n",
  316.        "       [0.42938685],\n",
  317.        "       [0.64621454],\n",
  318.        "       [0.19581747],\n",
  319.        "       [0.7968419 ],\n",
  320.        "       [0.30566093],\n",
  321.        "       [0.39995173],\n",
  322.        "       [0.10661662],\n",
  323.        "       [0.03367133],\n",
  324.        "       [0.0632807 ],\n",
  325.        "       [0.9515091 ],\n",
  326.        "       [0.5415782 ],\n",
  327.        "       [0.21153356],\n",
  328.        "       [0.96785283],\n",
  329.        "       [0.7395718 ],\n",
  330.        "       [0.04006824],\n",
  331.        "       [0.41558754],\n",
  332.        "       [0.05159822],\n",
  333.        "       [0.9943357 ],\n",
  334.        "       [0.84161294],\n",
  335.        "       [0.9732723 ],\n",
  336.        "       [0.88654   ],\n",
  337.        "       [0.05666206],\n",
  338.        "       [0.03994108],\n",
  339.        "       [0.15988946],\n",
  340.        "       [0.61462694],\n",
  341.        "       [0.52051777],\n",
  342.        "       [0.4499211 ],\n",
  343.        "       [0.9139043 ],\n",
  344.        "       [0.59130985],\n",
  345.        "       [0.01977617],\n",
  346.        "       [0.52699506],\n",
  347.        "       [0.05131558],\n",
  348.        "       [0.278321  ],\n",
  349.        "       [0.24566919],\n",
  350.        "       [0.03372176],\n",
  351.        "       [0.04568338],\n",
  352.        "       [0.3550857 ],\n",
  353.        "       [0.12837847],\n",
  354.        "       [0.3773305 ],\n",
  355.        "       [0.09542517],\n",
  356.        "       [0.28570583],\n",
  357.        "       [0.8536876 ],\n",
  358.        "       [0.6758908 ],\n",
  359.        "       [0.8488213 ],\n",
  360.        "       [0.1928196 ],\n",
  361.        "       [0.55981654],\n",
  362.        "       [0.5711082 ],\n",
  363.        "       [0.2493962 ],\n",
  364.        "       [0.99059045],\n",
  365.        "       [0.5934289 ],\n",
  366.        "       [0.06656806],\n",
  367.        "       [0.8002589 ],\n",
  368.        "       [0.8511511 ],\n",
  369.        "       [0.06681613],\n",
  370.        "       [0.21769318],\n",
  371.        "       [0.04066843],\n",
  372.        "       [0.10889488],\n",
  373.        "       [0.10670514],\n",
  374.        "       [0.4594172 ],\n",
  375.        "       [0.09917751],\n",
  376.        "       [0.12475954],\n",
  377.        "       [0.02946315],\n",
  378.        "       [0.6901342 ],\n",
  379.        "       [0.6300194 ],\n",
  380.        "       [0.32051572],\n",
  381.        "       [0.74632466],\n",
  382.        "       [0.5345955 ],\n",
  383.        "       [0.35805163],\n",
  384.        "       [0.45027444],\n",
  385.        "       [0.29539526],\n",
  386.        "       [0.09608163],\n",
  387.        "       [0.15802293],\n",
  388.        "       [0.01645387],\n",
  389.        "       [0.12699376],\n",
  390.        "       [0.44860506],\n",
  391.        "       [0.69219947],\n",
  392.        "       [0.13610213],\n",
  393.        "       [0.5512704 ],\n",
  394.        "       [0.39783496],\n",
  395.        "       [0.08081882],\n",
  396.        "       [0.4449394 ],\n",
  397.        "       [0.03619673],\n",
  398.        "       [0.98302585],\n",
  399.        "       [0.44513217],\n",
  400.        "       [0.06217176],\n",
  401.        "       [0.3722195 ],\n",
  402.        "       [0.40743706],\n",
  403.        "       [0.23365958],\n",
  404.        "       [0.74354553],\n",
  405.        "       [0.07497238],\n",
  406.        "       [0.13163029],\n",
  407.        "       [0.3367082 ],\n",
  408.        "       [0.21462843],\n",
  409.        "       [0.11556292],\n",
  410.        "       [0.3400198 ],\n",
  411.        "       [0.25520554],\n",
  412.        "       [0.7759071 ],\n",
  413.        "       [0.20085695],\n",
  414.        "       [0.04787322],\n",
  415.        "       [0.78948396],\n",
  416.        "       [0.38718405],\n",
  417.        "       [0.88087934],\n",
  418.        "       [0.20003283],\n",
  419.        "       [0.12343083],\n",
  420.        "       [0.25266165],\n",
  421.        "       [0.85628027],\n",
  422.        "       [0.07445109],\n",
  423.        "       [0.251361  ],\n",
  424.        "       [0.47452652],\n",
  425.        "       [0.91596967],\n",
  426.        "       [0.05826787],\n",
  427.        "       [0.17176868],\n",
  428.        "       [0.4842048 ],\n",
  429.        "       [0.07414105],\n",
  430.        "       [0.9474802 ],\n",
  431.        "       [0.1674995 ],\n",
  432.        "       [0.07557966],\n",
  433.        "       [0.5801349 ],\n",
  434.        "       [0.23738186],\n",
  435.        "       [0.41380334],\n",
  436.        "       [0.8637371 ],\n",
  437.        "       [0.84866923],\n",
  438.        "       [0.10515533],\n",
  439.        "       [0.10695165],\n",
  440.        "       [0.05248786],\n",
  441.        "       [0.3355492 ],\n",
  442.        "       [0.10607573],\n",
  443.        "       [0.5345499 ],\n",
  444.        "       [0.45259103],\n",
  445.        "       [0.44552696],\n",
  446.        "       [0.14003544],\n",
  447.        "       [0.36071488],\n",
  448.        "       [0.18613337],\n",
  449.        "       [0.40554947],\n",
  450.        "       [0.10932194],\n",
  451.        "       [0.07231021],\n",
  452.        "       [0.21186078],\n",
  453.        "       [0.77158844],\n",
  454.        "       [0.60832965],\n",
  455.        "       [0.76221645],\n",
  456.        "       [0.09660795],\n",
  457.        "       [0.68924826],\n",
  458.        "       [0.67725664],\n",
  459.        "       [0.4087206 ],\n",
  460.        "       [0.1922839 ],\n",
  461.        "       [0.52019644],\n",
  462.        "       [0.21947291],\n",
  463.        "       [0.21541667],\n",
  464.        "       [0.40114364],\n",
  465.        "       [0.0482601 ],\n",
  466.        "       [0.01655564],\n",
  467.        "       [0.36656386],\n",
  468.        "       [0.37864107],\n",
  469.        "       [0.12361839],\n",
  470.        "       [0.04899042],\n",
  471.        "       [0.14625593],\n",
  472.        "       [0.5482725 ],\n",
  473.        "       [0.7161256 ],\n",
  474.        "       [0.0164285 ],\n",
  475.        "       [0.08786153],\n",
  476.        "       [0.929659  ],\n",
  477.        "       [0.13026913],\n",
  478.        "       [0.16013865],\n",
  479.        "       [0.05442459],\n",
  480.        "       [0.02949   ],\n",
  481.        "       [0.12915958],\n",
  482.        "       [0.22334729],\n",
  483.        "       [0.09012654],\n",
  484.        "       [0.5114097 ],\n",
  485.        "       [0.6883555 ],\n",
  486.        "       [0.49590477],\n",
  487.        "       [0.22133937],\n",
  488.        "       [0.21335222],\n",
  489.        "       [0.9895069 ],\n",
  490.        "       [0.02926779],\n",
  491.        "       [0.1662463 ],\n",
  492.        "       [0.716914  ],\n",
  493.        "       [0.20739347],\n",
  494.        "       [0.21152665],\n",
  495.        "       [0.2072727 ],\n",
  496.        "       [0.06260203],\n",
  497.        "       [0.935136  ],\n",
  498.        "       [0.18478923],\n",
  499.        "       [0.18624158],\n",
  500.        "       [0.27091873],\n",
  501.        "       [0.3192045 ],\n",
  502.        "       [0.96003056],\n",
  503.        "       [0.60943997],\n",
  504.        "       [0.5857035 ],\n",
  505.        "       [0.09265482],\n",
  506.        "       [0.9059137 ],\n",
  507.        "       [0.5233271 ],\n",
  508.        "       [0.3536985 ],\n",
  509.        "       [0.21600945],\n",
  510.        "       [0.03150229],\n",
  511.        "       [0.11853627],\n",
  512.        "       [0.5575567 ],\n",
  513.        "       [0.08393892],\n",
  514.        "       [0.10384347],\n",
  515.        "       [0.5085537 ],\n",
  516.        "       [0.03883988],\n",
  517.        "       [0.32880703],\n",
  518.        "       [0.11791668],\n",
  519.        "       [0.06939853],\n",
  520.        "       [0.11092339],\n",
  521.        "       [0.08694256],\n",
  522.        "       [0.8160559 ],\n",
  523.        "       [0.66688436],\n",
  524.        "       [0.09480906],\n",
  525.        "       [0.8029085 ],\n",
  526.        "       [0.18513528],\n",
  527.        "       [0.19694324],\n",
  528.        "       [0.17462544],\n",
  529.        "       [0.1176227 ],\n",
  530.        "       [0.01684603],\n",
  531.        "       [0.28827983],\n",
  532.        "       [0.10262167],\n",
  533.        "       [0.99044305],\n",
  534.        "       [0.92112845],\n",
  535.        "       [0.6066091 ],\n",
  536.        "       [0.05777381],\n",
  537.        "       [0.36940306],\n",
  538.        "       [0.5402749 ],\n",
  539.        "       [0.06758004],\n",
  540.        "       [0.34260505],\n",
  541.        "       [0.43616116],\n",
  542.        "       [0.39763847],\n",
  543.        "       [0.999658  ],\n",
  544.        "       [0.0919485 ],\n",
  545.        "       [0.107928  ],\n",
  546.        "       [0.0742492 ],\n",
  547.        "       [0.11057841],\n",
  548.        "       [0.06830425],\n",
  549.        "       [0.3750853 ],\n",
  550.        "       [0.12813227],\n",
  551.        "       [0.02740848],\n",
  552.        "       [0.22623846],\n",
  553.        "       [0.9773018 ],\n",
  554.        "       [0.08600104],\n",
  555.        "       [0.12675986],\n",
  556.        "       [0.81101084],\n",
  557.        "       [0.01638576],\n",
  558.        "       [0.18562175],\n",
  559.        "       [0.03754256],\n",
  560.        "       [0.09600753],\n",
  561.        "       [0.27217793],\n",
  562.        "       [0.2787238 ],\n",
  563.        "       [0.14860922],\n",
  564.        "       [0.04046736],\n",
  565.        "       [0.16255848],\n",
  566.        "       [0.35262862],\n",
  567.        "       [0.61697215],\n",
  568.        "       [0.21560709],\n",
  569.        "       [0.1797442 ],\n",
  570.        "       [0.34077695],\n",
  571.        "       [0.48530626],\n",
  572.        "       [0.2480746 ],\n",
  573.        "       [0.16755736],\n",
  574.        "       [0.5049776 ],\n",
  575.        "       [0.30967218],\n",
  576.        "       [0.25565663],\n",
  577.        "       [0.21662557],\n",
  578.        "       [0.49792936],\n",
  579.        "       [0.07382997],\n",
  580.        "       [0.08454382],\n",
  581.        "       [0.03580786],\n",
  582.        "       [0.99022865],\n",
  583.        "       [0.37373656],\n",
  584.        "       [0.19705985],\n",
  585.        "       [0.79779327],\n",
  586.        "       [0.22469181],\n",
  587.        "       [0.53146255],\n",
  588.        "       [0.09867737],\n",
  589.        "       [0.16768736],\n",
  590.        "       [0.28915566],\n",
  591.        "       [0.3586968 ],\n",
  592.        "       [0.07420984],\n",
  593.        "       [0.2744437 ],\n",
  594.        "       [0.22418365],\n",
  595.        "       [0.04264979],\n",
  596.        "       [0.7811151 ],\n",
  597.        "       [0.7741552 ],\n",
  598.        "       [0.0407532 ],\n",
  599.        "       [0.11801067],\n",
  600.        "       [0.4621565 ],\n",
  601.        "       [0.31440622],\n",
  602.        "       [0.2840331 ],\n",
  603.        "       [0.12648027],\n",
  604.        "       [0.32870957],\n",
  605.        "       [0.17185932],\n",
  606.        "       [0.1400869 ],\n",
  607.        "       [0.03471698],\n",
  608.        "       [0.3486846 ],\n",
  609.        "       [0.06884773],\n",
  610.        "       [0.01936101],\n",
  611.        "       [0.12467676],\n",
  612.        "       [0.16127613],\n",
  613.        "       [0.41707948],\n",
  614.        "       [0.65603   ],\n",
  615.        "       [0.60539865],\n",
  616.        "       [0.09049094],\n",
  617.        "       [0.24050695],\n",
  618.        "       [0.06254584],\n",
  619.        "       [0.2742861 ],\n",
  620.        "       [0.18941903],\n",
  621.        "       [0.74036264],\n",
  622.        "       [0.40613288],\n",
  623.        "       [0.10081325],\n",
  624.        "       [0.0829599 ],\n",
  625.        "       [0.09895492],\n",
  626.        "       [0.19011715],\n",
  627.        "       [0.12683228],\n",
  628.        "       [0.23820478],\n",
  629.        "       [0.5755026 ],\n",
  630.        "       [0.09559472],\n",
  631.        "       [0.21159068],\n",
  632.        "       [0.08960122],\n",
  633.        "       [0.9494348 ],\n",
  634.        "       [0.11992857],\n",
  635.        "       [0.03553912],\n",
  636.        "       [0.20415516],\n",
  637.        "       [0.597196  ],\n",
  638.        "       [0.52239996],\n",
  639.        "       [0.24326725],\n",
  640.        "       [0.33042017],\n",
  641.        "       [0.0359244 ],\n",
  642.        "       [0.1095653 ],\n",
  643.        "       [0.9113272 ],\n",
  644.        "       [0.94767535],\n",
  645.        "       [0.33718714],\n",
  646.        "       [0.22649984],\n",
  647.        "       [0.732776  ],\n",
  648.        "       [0.05942705],\n",
  649.        "       [0.15799254],\n",
  650.        "       [0.08768743],\n",
  651.        "       [0.05444354],\n",
  652.        "       [0.09930956],\n",
  653.        "       [0.38478562],\n",
  654.        "       [0.12299853],\n",
  655.        "       [0.08956318],\n",
  656.        "       [0.8388079 ],\n",
  657.        "       [0.222232  ],\n",
  658.        "       [0.6610208 ],\n",
  659.        "       [0.7696842 ],\n",
  660.        "       [0.09540813],\n",
  661.        "       [0.15904248],\n",
  662.        "       [0.06430706],\n",
  663.        "       [0.13805084],\n",
  664.        "       [0.05325427],\n",
  665.        "       [0.28392923],\n",
  666.        "       [0.55216646],\n",
  667.        "       [0.50188625],\n",
  668.        "       [0.12173378],\n",
  669.        "       [0.08529825],\n",
  670.        "       [0.07268471],\n",
  671.        "       [0.07336429],\n",
  672.        "       [0.0511375 ],\n",
  673.        "       [0.10560289],\n",
  674.        "       [0.44848573],\n",
  675.        "       [0.81585974],\n",
  676.        "       [0.5309028 ],\n",
  677.        "       [0.8352763 ],\n",
  678.        "       [0.71781653],\n",
  679.        "       [0.331394  ],\n",
  680.        "       [0.15302438],\n",
  681.        "       [0.28661188],\n",
  682.        "       [0.6887094 ],\n",
  683.        "       [0.08506534],\n",
  684.        "       [0.8670327 ],\n",
  685.        "       [0.19983481],\n",
  686.        "       [0.74055606],\n",
  687.        "       [0.07408679],\n",
  688.        "       [0.9348481 ],\n",
  689.        "       [0.29801455],\n",
  690.        "       [0.5234606 ],\n",
  691.        "       [0.26319587],\n",
  692.        "       [0.668344  ],\n",
  693.        "       [0.6607099 ],\n",
  694.        "       [0.23172627],\n",
  695.        "       [0.0437699 ],\n",
  696.        "       [0.8550249 ],\n",
  697.        "       [0.30932936],\n",
  698.        "       [0.07402284],\n",
  699.        "       [0.23606294],\n",
  700.        "       [0.12863159],\n",
  701.        "       [0.6838479 ],\n",
  702.        "       [0.82402676],\n",
  703.        "       [0.49392256],\n",
  704.        "       [0.53937894],\n",
  705.        "       [0.05406113],\n",
  706.        "       [0.25525373],\n",
  707.        "       [0.0480996 ],\n",
  708.        "       [0.2414163 ],\n",
  709.        "       [0.8861345 ],\n",
  710.        "       [0.7701622 ],\n",
  711.        "       [0.33369192],\n",
  712.        "       [0.7577682 ],\n",
  713.        "       [0.15442781],\n",
  714.        "       [0.20535599],\n",
  715.        "       [0.02773456],\n",
  716.        "       [0.50598687],\n",
  717.        "       [0.9268995 ],\n",
  718.        "       [0.18539265],\n",
  719.        "       [0.33779955],\n",
  720.        "       [0.87875533],\n",
  721.        "       [0.09853218],\n",
  722.        "       [0.19647624],\n",
  723.        "       [0.07333531],\n",
  724.        "       [0.13154486],\n",
  725.        "       [0.5346823 ],\n",
  726.        "       [0.56336904],\n",
  727.        "       [0.0963852 ],\n",
  728.        "       [0.37045604],\n",
  729.        "       [0.10864222],\n",
  730.        "       [0.1772397 ],\n",
  731.        "       [0.03762507],\n",
  732.        "       [0.25921118],\n",
  733.        "       [0.45927107],\n",
  734.        "       [0.52633685],\n",
  735.        "       [0.0554086 ],\n",
  736.        "       [0.33028957],\n",
  737.        "       [0.07270573],\n",
  738.        "       [0.02808343],\n",
  739.        "       [0.46666142],\n",
  740.        "       [0.83853704],\n",
  741.        "       [0.18495162],\n",
  742.        "       [0.31767678],\n",
  743.        "       [0.2733338 ],\n",
  744.        "       [0.5592894 ],\n",
  745.        "       [0.9924528 ],\n",
  746.        "       [0.6666102 ],\n",
  747.        "       [0.04776696],\n",
  748.        "       [0.1527004 ],\n",
  749.        "       [0.26797897],\n",
  750.        "       [0.17603013],\n",
  751.        "       [0.3316662 ],\n",
  752.        "       [0.07891091],\n",
  753.        "       [0.23659721],\n",
  754.        "       [0.12131871],\n",
  755.        "       [0.7434979 ],\n",
  756.        "       [0.29979482],\n",
  757.        "       [0.13563153],\n",
  758.        "       [0.8129629 ],\n",
  759.        "       [0.99894816],\n",
  760.        "       [0.8858953 ],\n",
  761.        "       [0.6675544 ],\n",
  762.        "       [0.59868026],\n",
  763.        "       [0.20779955],\n",
  764.        "       [0.6161769 ],\n",
  765.        "       [0.6468355 ],\n",
  766.        "       [0.34817514],\n",
  767.        "       [0.5569127 ],\n",
  768.        "       [0.82018375],\n",
  769.        "       [0.08711397],\n",
  770.        "       [0.05754317],\n",
  771.        "       [0.16030931],\n",
  772.        "       [0.01673762],\n",
  773.        "       [0.8973833 ],\n",
  774.        "       [0.7973079 ],\n",
  775.        "       [0.07240066],\n",
  776.        "       [0.6215322 ],\n",
  777.        "       [0.06677259],\n",
  778.        "       [0.03774771],\n",
  779.        "       [0.96630704],\n",
  780.        "       [0.25438055],\n",
  781.        "       [0.38472703],\n",
  782.        "       [0.01309518],\n",
  783.        "       [0.16311322],\n",
  784.        "       [0.27516398],\n",
  785.        "       [0.14312923],\n",
  786.        "       [0.18630043],\n",
  787.        "       [0.72998774],\n",
  788.        "       [0.23376875],\n",
  789.        "       [0.77451444],\n",
  790.        "       [0.24961603],\n",
  791.        "       [0.44077346],\n",
  792.        "       [0.09607815],\n",
  793.        "       [0.30758142],\n",
  794.        "       [0.5561661 ],\n",
  795.        "       [0.49858335],\n",
  796.        "       [0.07116263],\n",
  797.        "       [0.82807946],\n",
  798.        "       [0.16712283],\n",
  799.        "       [0.5501198 ],\n",
  800.        "       [0.78390384],\n",
  801.        "       [0.29979745],\n",
  802.        "       [0.1730655 ],\n",
  803.        "       [0.22066407],\n",
  804.        "       [0.16520426],\n",
  805.        "       [0.1680833 ],\n",
  806.        "       [0.8723867 ],\n",
  807.        "       [0.19647293],\n",
  808.        "       [0.07408444],\n",
  809.        "       [0.28076467],\n",
  810.        "       [0.88500637],\n",
  811.        "       [0.07969321],\n",
  812.        "       [0.12383992],\n",
  813.        "       [0.9075513 ],\n",
  814.        "       [0.8411614 ],\n",
  815.        "       [0.07211182],\n",
  816.        "       [0.39698857],\n",
  817.        "       [0.3230764 ],\n",
  818.        "       [0.15594819],\n",
  819.        "       [0.2044874 ],\n",
  820.        "       [0.49610478],\n",
  821.        "       [0.38862532],\n",
  822.        "       [0.09286919],\n",
  823.        "       [0.39066067],\n",
  824.        "       [0.16544586],\n",
  825.        "       [0.11809874],\n",
  826.        "       [0.5370272 ],\n",
  827.        "       [0.09617377],\n",
  828.        "       [0.2334073 ],\n",
  829.        "       [0.44499698],\n",
  830.        "       [0.9292159 ],\n",
  831.        "       [0.25082114],\n",
  832.        "       [0.29247373],\n",
  833.        "       [0.23144354],\n",
  834.        "       [0.05729686],\n",
  835.        "       [0.2528362 ],\n",
  836.        "       [0.08531068],\n",
  837.        "       [0.38166422],\n",
  838.        "       [0.801567  ],\n",
  839.        "       [0.22213805],\n",
  840.        "       [0.1184767 ],\n",
  841.        "       [0.44022134],\n",
  842.        "       [0.86499643],\n",
  843.        "       [0.28958386],\n",
  844.        "       [0.51841235],\n",
  845.        "       [0.09381055],\n",
  846.        "       [0.87059   ],\n",
  847.        "       [0.73074687],\n",
  848.        "       [0.7843804 ],\n",
  849.        "       [0.11814652],\n",
  850.        "       [0.13963705],\n",
  851.        "       [0.15798956],\n",
  852.        "       [0.9147733 ],\n",
  853.        "       [0.3804258 ],\n",
  854.        "       [0.71897495],\n",
  855.        "       [0.9076875 ],\n",
  856.        "       [0.09313772],\n",
  857.        "       [0.9526569 ],\n",
  858.        "       [0.03707331],\n",
  859.        "       [0.9291158 ],\n",
  860.        "       [0.14445704],\n",
  861.        "       [0.19621424],\n",
  862.        "       [0.13472211],\n",
  863.        "       [0.37969282],\n",
  864.        "       [0.8171331 ],\n",
  865.        "       [0.05860485]], dtype=float32)"
  866.       ]
  867.      },
  868.      "execution_count": 19,
  869.      "metadata": {},
  870.      "output_type": "execute_result"
  871.     }
  872.    ],
  873.    "source": [
  874.     "Y_predict"
  875.    ]
  876.   },
  877.   {
  878.    "cell_type": "code",
  879.    "execution_count": null,
  880.    "metadata": {},
  881.    "outputs": [],
  882.    "source": []
  883.   }
  884.  ],
  885.  "metadata": {
  886.   "kernelspec": {
  887.    "display_name": "Python 3",
  888.    "language": "python",
  889.    "name": "python3"
  890.   },
  891.   "language_info": {
  892.    "codemirror_mode": {
  893.     "name": "ipython",
  894.     "version": 3
  895.    },
  896.    "file_extension": ".py",
  897.    "mimetype": "text/x-python",
  898.    "name": "python",
  899.    "nbconvert_exporter": "python",
  900.    "pygments_lexer": "ipython3",
  901.    "version": "3.6.5"
  902.   }
  903.  },
  904.  "nbformat": 4,
  905.  "nbformat_minor": 2
  906. }
RAW Paste Data
We use cookies for various purposes including analytics. By continuing to use Pastebin, you agree to our use of cookies as described in the Cookies Policy. OK, I Understand
 
Top