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"expected = pd.read_csv('expected.tsv', sep='\\t',header=None)[0]"
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"137314\n"
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"print(len(expected))\n",
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"print(len(tsv_data))"
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|
|
"female={'ciąża', 'miesiączki', 'ciasto', 'ciąże', 'zadowolona', 'antykoncepcyjne', 'ginekologia', 'tabletki', 'porodzie', 'mąż', 'krwawienie', 'ciasta'}\n",
|
|
"male = {x[:6].lower() for x in male}\n",
|
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"female = {x[:6].lower() for x in female}"
|
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]
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"for document in tsv_data:\n",
|
|
" new_doc=[]\n",
|
|
" for word in str(document).lower().split():\n",
|
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" new_doc.append(word[:6])\n",
|
|
" trimmed_docs.append(new_doc)"
|
|
]
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"male_or_female=[]\n",
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"for doc in trimmed_docs:\n",
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" male_or_female.append((len(male&set(doc)), len(female&set(doc))))"
|
|
]
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},
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{
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"answers=[]\n",
|
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"for i in male_or_female:\n",
|
|
" if i[0]>i[1]:\n",
|
|
" answers.append(1)\n",
|
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" else:\n",
|
|
" answers.append(0)"
|
|
]
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{
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"cell_type": "code",
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"execution_count": 13,
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"id": "0f93e706",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 1,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 1,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 1,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 1,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 1,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
|
" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
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" 1,\n",
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
|
" 0,\n",
|
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
|
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" 0,\n",
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|
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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" 0,\n",
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|
"source": [
|
|
"print(f'Predykcja modelu wynosi {sum(result)/len(result)*100:.6f}%')"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 11,
|
|
"id": "fee431a4",
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df = pd.DataFrame(result)\n",
|
|
"df.to_csv('out.tsv', sep = '\\t')"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"id": "fe397203",
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"id": "4d089843",
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": []
|
|
}
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"kernelspec": {
|
|
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
|
"language": "python",
|
|
"name": "python3"
|
|
},
|
|
"language_info": {
|
|
"codemirror_mode": {
|
|
"name": "ipython",
|
|
"version": 3
|
|
},
|
|
"file_extension": ".py",
|
|
"mimetype": "text/x-python",
|
|
"name": "python",
|
|
"nbconvert_exporter": "python",
|
|
"pygments_lexer": "ipython3",
|
|
"version": "3.9.7"
|
|
}
|
|
},
|
|
"nbformat": 4,
|
|
"nbformat_minor": 5
|
|
}
|