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91744ddc0a
2
.gitignore
vendored
Normal file
2
.gitignore
vendored
Normal file
@ -0,0 +1,2 @@
|
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*~
|
||||
*.pyc
|
3
.idea/.gitignore
vendored
Normal file
3
.idea/.gitignore
vendored
Normal file
@ -0,0 +1,3 @@
|
||||
# Default ignored files
|
||||
/shelf/
|
||||
/workspace.xml
|
12
.idea/inspectionProfiles/Project_Default.xml
Normal file
12
.idea/inspectionProfiles/Project_Default.xml
Normal file
@ -0,0 +1,12 @@
|
||||
<component name="InspectionProjectProfileManager">
|
||||
<profile version="1.0">
|
||||
<option name="myName" value="Project Default" />
|
||||
<inspection_tool class="PyPep8NamingInspection" enabled="true" level="WEAK WARNING" enabled_by_default="true">
|
||||
<option name="ignoredErrors">
|
||||
<list>
|
||||
<option value="N802" />
|
||||
</list>
|
||||
</option>
|
||||
</inspection_tool>
|
||||
</profile>
|
||||
</component>
|
6
.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml
Normal file
6
.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml
Normal file
@ -0,0 +1,6 @@
|
||||
<component name="InspectionProjectProfileManager">
|
||||
<settings>
|
||||
<option name="USE_PROJECT_PROFILE" value="false" />
|
||||
<version value="1.0" />
|
||||
</settings>
|
||||
</component>
|
8
.idea/mieszkania5.iml
Normal file
8
.idea/mieszkania5.iml
Normal file
@ -0,0 +1,8 @@
|
||||
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
|
||||
<module type="PYTHON_MODULE" version="4">
|
||||
<component name="NewModuleRootManager">
|
||||
<content url="file://$MODULE_DIR$" />
|
||||
<orderEntry type="inheritedJdk" />
|
||||
<orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
|
||||
</component>
|
||||
</module>
|
4
.idea/misc.xml
Normal file
4
.idea/misc.xml
Normal file
@ -0,0 +1,4 @@
|
||||
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
|
||||
<project version="4">
|
||||
<component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 3.7" project-jdk-type="Python SDK" />
|
||||
</project>
|
8
.idea/modules.xml
Normal file
8
.idea/modules.xml
Normal file
@ -0,0 +1,8 @@
|
||||
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
|
||||
<project version="4">
|
||||
<component name="ProjectModuleManager">
|
||||
<modules>
|
||||
<module fileurl="file://$PROJECT_DIR$/.idea/mieszkania5.iml" filepath="$PROJECT_DIR$/.idea/mieszkania5.iml" />
|
||||
</modules>
|
||||
</component>
|
||||
</project>
|
6
README.md
Normal file
6
README.md
Normal file
@ -0,0 +1,6 @@
|
||||
Mieszkania5 challenge
|
||||
=====================
|
||||
|
||||
Guess the price of a flat/house.
|
||||
|
||||
The metric is absolute mean error.
|
1
config.txt
Normal file
1
config.txt
Normal file
@ -0,0 +1 @@
|
||||
--metric MAE --precision 1
|
462
dev-0/expected.tsv
Normal file
462
dev-0/expected.tsv
Normal file
@ -0,0 +1,462 @@
|
||||
373000
|
||||
299000
|
||||
365000
|
||||
369000
|
||||
483791
|
||||
430000
|
||||
312000
|
||||
397000
|
||||
302672
|
||||
325000
|
||||
302800
|
||||
300495
|
||||
375038
|
||||
437131
|
||||
373761
|
||||
337567
|
||||
359320
|
||||
326407
|
||||
294819
|
||||
266000
|
||||
355720.5
|
||||
288000
|
||||
239000
|
||||
385000
|
||||
349000
|
||||
804500
|
||||
520000
|
||||
315441
|
||||
339000
|
||||
429000
|
||||
325000
|
||||
269000
|
||||
420000
|
||||
400000
|
||||
420000
|
||||
385000
|
||||
617232
|
||||
399000
|
||||
328338
|
||||
596232
|
||||
339000
|
||||
293000
|
||||
289000
|
||||
330000
|
||||
499000
|
||||
419000
|
||||
219598
|
||||
341670
|
||||
351259
|
||||
319000
|
||||
211426
|
||||
309000
|
||||
299000
|
||||
349000
|
||||
508000
|
||||
270000
|
||||
333750
|
||||
724120
|
||||
485000
|
||||
274000
|
||||
242775
|
||||
415125
|
||||
269000
|
||||
535000
|
||||
497000
|
||||
357124
|
||||
830000
|
||||
675000
|
||||
399000
|
||||
550000
|
||||
245000
|
||||
219598
|
||||
365000
|
||||
435000
|
||||
254231
|
||||
359000
|
||||
485000
|
||||
469758
|
||||
382740
|
||||
499000
|
||||
279000
|
||||
283080
|
||||
298200
|
||||
339000
|
||||
239900
|
||||
341145
|
||||
310000
|
||||
369000
|
||||
327000
|
||||
259000
|
||||
1308456
|
||||
434358
|
||||
449000
|
||||
293000
|
||||
203000
|
||||
273000
|
||||
175000
|
||||
368938
|
||||
299000
|
||||
415000
|
||||
333000
|
||||
345000
|
||||
350000
|
||||
297987
|
||||
290696.04
|
||||
293571
|
||||
459000
|
||||
355000
|
||||
269000
|
||||
345000
|
||||
300000
|
||||
1156756
|
||||
242943.1
|
||||
486600
|
||||
305370
|
||||
318240
|
||||
340000
|
||||
316000
|
||||
300500
|
||||
335000
|
||||
227000
|
||||
399000
|
||||
1100000
|
||||
389000
|
||||
370000
|
||||
659000
|
||||
249000
|
||||
555000
|
||||
315205
|
||||
349000
|
||||
385000
|
||||
397005
|
||||
469000
|
||||
490000
|
||||
316900
|
||||
254500
|
||||
280000
|
||||
294588
|
||||
275000
|
||||
369000
|
||||
857514
|
||||
560000
|
||||
310000
|
||||
596232
|
||||
459000
|
||||
238000
|
||||
440000
|
||||
499000
|
||||
327104
|
||||
650000
|
||||
235000
|
||||
338200
|
||||
412000
|
||||
329000
|
||||
609631
|
||||
309000
|
||||
250000
|
||||
469000
|
||||
311122
|
||||
450000
|
||||
299000
|
||||
499000
|
||||
330400
|
||||
295000
|
||||
315500
|
||||
254500
|
||||
467700
|
||||
393750
|
||||
530000
|
||||
270000
|
||||
297987
|
||||
360400
|
||||
337567
|
||||
380000
|
||||
568600
|
||||
322010
|
||||
490824
|
||||
269548
|
||||
361745
|
||||
359371
|
||||
579900
|
||||
340000
|
||||
199000
|
||||
255000
|
||||
255000
|
||||
245000
|
||||
303204
|
||||
290000
|
||||
349000
|
||||
360000
|
||||
350000
|
||||
469064
|
||||
280000
|
||||
417000
|
||||
318032
|
||||
579000
|
||||
320000
|
||||
382060
|
||||
379000
|
||||
420000
|
||||
250000
|
||||
211500
|
||||
254280
|
||||
383000
|
||||
355696
|
||||
249000
|
||||
359000
|
||||
429000
|
||||
605000
|
||||
325949
|
||||
340000
|
||||
420000
|
||||
579215
|
||||
304900
|
||||
380000
|
||||
229000
|
||||
325000
|
||||
675000
|
||||
409000
|
||||
355000
|
||||
388447.5
|
||||
345015
|
||||
199000
|
||||
320292
|
||||
300841
|
||||
313000
|
||||
566999
|
||||
275000
|
||||
359371
|
||||
253000
|
||||
262000
|
||||
230000
|
||||
299000
|
||||
399000
|
||||
453040
|
||||
479000
|
||||
312000
|
||||
1100000
|
||||
308196
|
||||
355000
|
||||
336842
|
||||
248100
|
||||
352894
|
||||
242000
|
||||
330000
|
||||
315000
|
||||
299900
|
||||
454000
|
||||
325000
|
||||
499900
|
||||
369000
|
||||
429000
|
||||
244500
|
||||
661650
|
||||
357475
|
||||
321165
|
||||
330000
|
||||
404900
|
||||
1240000
|
||||
696000
|
||||
295000
|
||||
295000
|
||||
417000
|
||||
242300
|
||||
285000
|
||||
980000
|
||||
229000
|
||||
259786
|
||||
447496.2
|
||||
239617.2
|
||||
260000
|
||||
387000
|
||||
799000
|
||||
238638
|
||||
354944
|
||||
521683
|
||||
506600
|
||||
506363
|
||||
299000
|
||||
844990
|
||||
213000
|
||||
324900
|
||||
261000
|
||||
349000
|
||||
480000
|
||||
283000
|
||||
430000
|
||||
259786
|
||||
339000
|
||||
299000
|
||||
530000
|
||||
396683
|
||||
329000
|
||||
420863
|
||||
299000
|
||||
276458
|
||||
350286
|
||||
515000
|
||||
341670
|
||||
369000
|
||||
322000
|
||||
761976.07
|
||||
389000
|
||||
459999
|
||||
429000
|
||||
425000
|
||||
286000
|
||||
270000
|
||||
561636.5
|
||||
550625
|
||||
324836
|
||||
221976
|
||||
699000
|
||||
579000
|
||||
514000
|
||||
282000
|
||||
345000
|
||||
534508
|
||||
299000
|
||||
545000
|
||||
250000
|
||||
379000
|
||||
269000
|
||||
299000
|
||||
329000
|
||||
249976
|
||||
430000
|
||||
303086
|
||||
303000
|
||||
238400
|
||||
339000
|
||||
241500
|
||||
1100000
|
||||
399000
|
||||
530000
|
||||
972000
|
||||
359000
|
||||
250000
|
||||
329460
|
||||
239000
|
||||
490110
|
||||
468120
|
||||
378157
|
||||
285000
|
||||
235850
|
||||
499000
|
||||
235850
|
||||
365428
|
||||
670000
|
||||
320000
|
||||
279000
|
||||
388000
|
||||
324990
|
||||
570000
|
||||
348796
|
||||
287144
|
||||
272000
|
||||
267877
|
||||
255062
|
||||
650000
|
||||
364000
|
||||
530000
|
||||
570000
|
||||
284000
|
||||
339000
|
||||
435000
|
||||
280000
|
||||
1300000
|
||||
365428
|
||||
295000
|
||||
360000
|
||||
205000
|
||||
319000
|
||||
736450
|
||||
453040
|
||||
280500
|
||||
299000
|
||||
330000
|
||||
337110
|
||||
520000
|
||||
395000
|
||||
595000
|
||||
375000
|
||||
358575
|
||||
588000
|
||||
1025455
|
||||
245000
|
||||
238500
|
||||
1167400
|
||||
249000
|
||||
441000
|
||||
239000
|
||||
455000
|
||||
640000
|
||||
344250
|
||||
400000
|
||||
485000
|
||||
543617
|
||||
276000
|
||||
428400
|
||||
360315
|
||||
595000
|
||||
595000
|
||||
535000
|
||||
534600
|
||||
330000
|
||||
627810
|
||||
439000
|
||||
304945
|
||||
699000
|
||||
712164
|
||||
250000
|
||||
449000
|
||||
284859
|
||||
595350
|
||||
259000
|
||||
590000
|
||||
355000
|
||||
389000
|
||||
429000
|
||||
649000
|
||||
297987
|
||||
159761
|
||||
505505
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|
||||
199386.046875
|
||||
232680.40625
|
||||
192740.46875
|
||||
232680.40625
|
||||
325652.09375
|
||||
232680.40625
|
||||
239259.53125
|
||||
66474.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
265841.875
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
158848.0
|
||||
159512.5625
|
||||
132930.234375
|
||||
232680.40625
|
||||
199386.046875
|
||||
398753.5
|
||||
465209.3125
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
352234.4375
|
||||
232680.40625
|
||||
494815.375
|
||||
232680.40625
|
||||
318940.0625
|
||||
285778.59375
|
||||
232680.40625
|
||||
132930.234375
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
245905.125
|
||||
279133.03125
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
285778.59375
|
||||
531665.125
|
||||
232680.40625
|
||||
199386.046875
|
||||
465209.3125
|
||||
332297.6875
|
||||
245905.125
|
||||
232680.40625
|
||||
265841.875
|
||||
253879.8125
|
||||
132930.234375
|
||||
132930.234375
|
||||
465209.3125
|
||||
332297.6875
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
225968.375
|
||||
99702.3125
|
||||
186094.875
|
||||
232680.40625
|
||||
354759.75
|
||||
515051.1875
|
||||
252550.703125
|
||||
523690.4375
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
378816.75
|
||||
132930.234375
|
||||
132930.234375
|
||||
232680.40625
|
||||
202775.296875
|
||||
232680.40625
|
||||
71790.8671875
|
||||
565225.3125
|
||||
498437.21875
|
||||
232680.40625
|
||||
332297.6875
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
66474.40625
|
||||
66474.40625
|
||||
66474.40625
|
||||
438627.0
|
||||
498437.21875
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
332297.6875
|
||||
199386.046875
|
||||
199386.046875
|
||||
132930.234375
|
||||
132930.234375
|
||||
199386.046875
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
132930.234375
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
332297.6875
|
||||
232680.40625
|
||||
232680.40625
|
||||
99702.3125
|
||||
99702.3125
|
||||
99702.3125
|
||||
99702.3125
|
||||
99702.3125
|
||||
232680.40625
|
||||
73256.21875
|
||||
232680.40625
|
|
77
mieszkania5.py
Normal file
77
mieszkania5.py
Normal file
@ -0,0 +1,77 @@
|
||||
import torch
|
||||
import torch.optim as op
|
||||
from torch.autograd import Variable
|
||||
from price_parser import Price
|
||||
|
||||
train = open('train/train.tsv', 'r')
|
||||
test_in = open('test-A/in.tsv', 'r')
|
||||
test_out = open('test-A/out.tsv', 'w+')
|
||||
|
||||
expected = []
|
||||
prices = []
|
||||
|
||||
|
||||
def count_loss(y_predicted, y_target):
|
||||
return ((y_predicted - y_target) ** 2).sum()
|
||||
|
||||
|
||||
def read_in_file_as_line():
|
||||
with test_in as tin:
|
||||
lines = tin.readlines()
|
||||
return lines
|
||||
|
||||
|
||||
def count(a, b, x):
|
||||
return a * x + b
|
||||
|
||||
|
||||
def optimization(a, b, x, y):
|
||||
optimization = op.Adam([a, b], lr=0.02)
|
||||
|
||||
for t in range(1000):
|
||||
optimization.zero_grad()
|
||||
y_predicted = count(a, b, x)
|
||||
current_loss = count_loss(y_predicted, y)
|
||||
current_loss.backward()
|
||||
optimization.step()
|
||||
|
||||
|
||||
def create_prize_and_exp_tab():
|
||||
for line in train.readlines():
|
||||
price = Price.fromstring(line.split('\t', 1)[1])
|
||||
if price.currency == "zł" and price.currency == "PLN":
|
||||
a = line.split('\t', 1)[0]
|
||||
float_price = price.amount_float
|
||||
while int(float_price) < 100000:
|
||||
float_price = float_price * 10
|
||||
expected.append(float(a))
|
||||
prices.append(float_price)
|
||||
|
||||
x = torch.tensor(prices, dtype=torch.float)
|
||||
y = torch.tensor(expected, dtype=torch.float)
|
||||
a = torch.randn(1, requires_grad=True)
|
||||
b = torch.randn(1, requires_grad=True)
|
||||
|
||||
optimization(a, b, x, y)
|
||||
|
||||
with test_out as out:
|
||||
for line in read_in_file_as_line():
|
||||
i = 0
|
||||
text = line.split('\t')
|
||||
price = Price.fromstring(text[i])
|
||||
while price.currency != "zł" and price.currency != "PLN" and i < len(text):
|
||||
price = Price.fromstring(text[i])
|
||||
i += 1
|
||||
if (price.currency != "zł" and price.currency != "PLN") or price.amount is None or price.amount == 0:
|
||||
price = Price.fromstring("350100")
|
||||
float_price = price.amount_float
|
||||
while int(float_price) < 100000:
|
||||
float_price = float_price * 10
|
||||
predict = Variable(torch.Tensor([float_price]))
|
||||
predicted_price = count(a, b, predict).detach()
|
||||
out.write(str(predicted_price.item()))
|
||||
out.write('\n')
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
create_prize_and_exp_tab()
|
418
test-A/in.tsv
Normal file
418
test-A/in.tsv
Normal file
File diff suppressed because one or more lines are too long
0
test-A/out.tsv
Normal file
0
test-A/out.tsv
Normal file
|
2547
train/train.tsv
Normal file
2547
train/train.tsv
Normal file
File diff suppressed because one or more lines are too long
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