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|
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|
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|
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|
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|
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471962.0
|
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|
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|
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538574.375
|
||||
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|
||||
480026.28125
|
||||
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|
||||
520230.03125
|
||||
522345.65625
|
||||
567149.125
|
||||
610711.6875
|
||||
539589.625
|
||||
568171.5
|
||||
517912.03125
|
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540693.625
|
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516822.25
|
||||
547981.25
|
||||
526924.875
|
||||
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|
||||
595447.75
|
||||
469832.125
|
||||
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|
||||
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|
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|
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|
||||
574837.875
|
||||
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|
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|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
588703.25
|
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|
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
522370.53125
|
||||
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|
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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550395.0625
|
||||
532448.25
|
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487651.875
|
||||
584656.5
|
||||
586318.5
|
||||
521820.3125
|
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572651.25
|
||||
587471.4375
|
||||
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|
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545176.9375
|
||||
548588.25
|
||||
552890.5625
|
||||
637050.8125
|
||||
527578.0
|
||||
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|
||||
520744.75
|
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|
||||
578050.4375
|
||||
517195.0
|
||||
521255.90625
|
||||
575622.375
|
||||
530254.5
|
||||
580496.1875
|
||||
530254.5
|
||||
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|
||||
523644.875
|
||||
437410.1875
|
||||
529942.125
|
||||
|
|
@ -20,6 +20,7 @@ def dataframe_to_arrays(dataframe):
|
||||
dataframe1["type"] = dataframe1["type"].astype('category').cat.codes
|
||||
return dataframe1
|
||||
|
||||
#PREDICT_FILE_PATH = 'dev-0/in.tsv'
|
||||
PREDICT_FILE_PATH = 'test-A/in.tsv'
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
|
836
test-A/out.tsv
836
test-A/out.tsv
@ -1,418 +1,418 @@
|
||||
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|
||||
761583.4375
|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
810830.625
|
||||
545639.625
|
||||
880205.6875
|
||||
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|
||||
735784.0
|
||||
756454.25
|
||||
758175.3125
|
||||
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|
||||
717278.0
|
||||
734318.5
|
||||
736022.625
|
||||
806911.3125
|
||||
834196.125
|
||||
703645.5
|
||||
939049.625
|
||||
778624.0
|
||||
705349.625
|
||||
646369.3125
|
||||
718982.0
|
||||
618062.0625
|
||||
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|
||||
760987.0
|
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|
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607704.25
|
||||
735681.75
|
||||
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|
||||
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|
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|
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|
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636145.0
|
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|
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
627454.3125
|
||||
757834.5
|
||||
734318.5
|
||||
946036.25
|
||||
665812.5625
|
||||
622410.25
|
||||
643881.375
|
||||
723412.5625
|
||||
620958.9375
|
||||
923849.4375
|
||||
736022.625
|
||||
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|
||||
718078.875
|
||||
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|
||||
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|
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560771.6875
|
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|
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|
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|
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|
||||
941742.0
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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703815.9375
|
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|
||||
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|
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820563.75
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
754767.25
|
||||
936118.625
|
||||
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|
||||
717278.0
|
||||
718982.0
|
||||
760390.625
|
||||
983340.9375
|
||||
730910.4375
|
||||
737726.625
|
||||
558420.0625
|
||||
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|
||||
561811.125
|
||||
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|
||||
761242.625
|
||||
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|
||||
800776.75
|
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|
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|
||||
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|
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759879.375
|
||||
738220.8125
|
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|
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725798.25
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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595298.75
|
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753693.625
|
||||
747951.0
|
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742838.8125
|
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|
||||
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|
||||
774023.0625
|
||||
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|
||||
718982.0
|
||||
533285.25
|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
717278.0
|
||||
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|
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|
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743179.625
|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
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|
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742838.8125
|
||||
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|
||||
841012.375
|
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558300.8125
|
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|
||||
1031205.0
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
727502.3125
|
||||
736022.625
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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573756.5625
|
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583980.9375
|
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736022.625
|
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|
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|
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613992.25
|
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717278.0
|
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|
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794471.75
|
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|
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705349.625
|
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|
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722731.0
|
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961338.6875
|
||||
697831.8125
|
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669203.6875
|
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781827.625
|
||||
654634.0
|
||||
512580.96875
|
||||
721231.375
|
||||
722407.1875
|
||||
784639.3125
|
||||
757152.875
|
||||
934585.0
|
||||
727246.6875
|
||||
732273.6875
|
||||
766695.625
|
||||
690674.75
|
||||
768399.625
|
||||
766695.625
|
||||
727195.625
|
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802480.75
|
||||
1147512.625
|
||||
975823.125
|
||||
751359.125
|
||||
713529.0625
|
||||
745735.75
|
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578868.75
|
||||
642961.1875
|
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555011.9375
|
||||
688970.6875
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520038.34375
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|
||||
519985.09375
|
||||
521032.25
|
||||
528202.75
|
||||
556145.625
|
||||
528557.75
|
||||
528202.75
|
||||
519974.4375
|
||||
535657.25
|
||||
432415.6875
|
||||
484208.625
|
||||
525008.0
|
||||
517127.53125
|
||||
523836.5625
|
||||
576634.0625
|
||||
546206.375
|
||||
571664.4375
|
||||
555790.6875
|
||||
527847.75
|
||||
522228.53125
|
||||
513528.09375
|
||||
570599.5
|
||||
570599.5
|
||||
576953.5625
|
||||
570954.5
|
||||
577699.0
|
||||
517567.71875
|
||||
516069.71875
|
||||
523584.53125
|
||||
530247.4375
|
||||
538603.5
|
||||
546348.375
|
||||
581958.6875
|
||||
567404.75
|
||||
521458.25
|
||||
568292.1875
|
||||
526924.875
|
||||
516985.5625
|
||||
543331.0625
|
||||
519385.1875
|
||||
519079.90625
|
||||
546561.3125
|
||||
586218.375
|
||||
516453.09375
|
||||
549720.625
|
||||
521813.21875
|
||||
569307.375
|
||||
573084.3125
|
||||
576989.0625
|
||||
567568.0
|
||||
570528.5
|
||||
523708.78125
|
||||
585863.4375
|
||||
534734.3125
|
||||
546873.6875
|
||||
521458.25
|
||||
564838.25
|
||||
545578.0625
|
||||
571309.4375
|
||||
572019.375
|
||||
568544.1875
|
||||
516879.0625
|
||||
547981.25
|
||||
577699.0
|
||||
526179.375
|
||||
586076.4375
|
||||
552418.4375
|
||||
517553.5
|
||||
460844.90625
|
||||
578029.125
|
||||
580006.375
|
||||
541591.6875
|
||||
519399.375
|
||||
522913.625
|
||||
552773.375
|
||||
564838.25
|
||||
525749.875
|
||||
470503.03125
|
||||
524901.5
|
||||
572608.6875
|
||||
540520.375
|
||||
532391.4375
|
||||
521032.25
|
||||
579307.0625
|
||||
573222.75
|
||||
516812.34375
|
||||
519328.375
|
||||
526356.875
|
||||
417851.0625
|
||||
532817.4375
|
||||
511518.9375
|
||||
521309.15625
|
||||
491286.8125
|
||||
518618.4375
|
||||
520038.34375
|
||||
508169.4375
|
||||
521057.125
|
||||
566460.5
|
||||
522803.59375
|
||||
525022.1875
|
||||
552950.875
|
||||
521632.1875
|
||||
528699.75
|
||||
497165.1875
|
||||
570954.5
|
||||
572835.875
|
||||
521458.25
|
||||
604872.3125
|
||||
566552.8125
|
||||
464188.03125
|
||||
569886.0
|
||||
557210.5625
|
||||
522168.1875
|
||||
568672.0
|
||||
547644.0
|
||||
568182.125
|
||||
544613.25
|
||||
517411.53125
|
||||
498833.59375
|
||||
574408.375
|
||||
546557.8125
|
||||
486292.3125
|
||||
521546.96875
|
||||
519654.96875
|
||||
454064.875
|
||||
454064.875
|
||||
466276.0
|
||||
529139.875
|
||||
446042.4375
|
||||
571621.8125
|
||||
523889.8125
|
||||
520893.8125
|
||||
521813.21875
|
||||
466935.53125
|
||||
521277.1875
|
||||
550466.0625
|
||||
521976.5
|
||||
531479.1875
|
||||
523389.3125
|
||||
523389.3125
|
||||
433469.9375
|
||||
518795.9375
|
||||
560057.5
|
||||
505436.125
|
||||
528692.625
|
||||
525096.75
|
||||
522012.0
|
||||
564575.5625
|
||||
517191.4375
|
||||
516832.90625
|
||||
521834.5
|
||||
531649.5625
|
||||
579697.5
|
||||
527791.0
|
||||
|
|
24
train.py
24
train.py
@ -2,10 +2,8 @@ import torch
|
||||
import torch.nn as nn
|
||||
import numpy as np
|
||||
import pandas as pd
|
||||
import sys
|
||||
import torch.nn.functional as F
|
||||
import pickle
|
||||
from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader
|
||||
|
||||
|
||||
TRAIN_FILE_PATH = 'train/train.tsv'
|
||||
|
||||
@ -15,7 +13,7 @@ def read_data_file(filepath):
|
||||
df = pd.read_csv(filepath, sep='\t', header=None, index_col=None)
|
||||
dataframe = df.iloc[:, [0,8,11]]
|
||||
dataframe.columns = ['price','biggy','type']
|
||||
#print(dataframe.size[0])
|
||||
|
||||
for x in range(len(dataframe)):
|
||||
dataframe['biggy'].loc[x] = dataframe['biggy'].loc[x].replace(" ","")
|
||||
#such dumb solution, well, but at least it works
|
||||
@ -42,17 +40,17 @@ inputs_array_training, targets_array_training = dataframe_to_arrays(data)
|
||||
inputs_training = torch.from_numpy(inputs_array_training).type(torch.float32)
|
||||
targets_training = torch.from_numpy(targets_array_training).type(torch.float32)
|
||||
|
||||
print(inputs_training)
|
||||
w = torch.tensor([7201.61492633873, 1,7201.500], requires_grad=True)
|
||||
learning_rate = torch.tensor(0.000000000005)
|
||||
|
||||
weights = torch.tensor([1.0, 1.0,300000.0], requires_grad=True)
|
||||
learning_rate = torch.tensor(0.00000000001)
|
||||
print("training started")
|
||||
for i in range(10000):
|
||||
y_predicted = inputs_training @ w
|
||||
for i in range(20000):
|
||||
y_predicted = inputs_training @ weights
|
||||
cost = torch.sum((y_predicted - targets_training) ** 2)
|
||||
cost.backward()
|
||||
with torch.no_grad():
|
||||
w -= learning_rate * w.grad
|
||||
w.requires_grad = True
|
||||
weights -= learning_rate * weights.grad
|
||||
weights.requires_grad = True
|
||||
|
||||
print(w)
|
||||
pickle.dump(w, open('model.pkl', 'wb'))
|
||||
print(weights)
|
||||
pickle.dump(weights, open('model.pkl', 'wb'))
|
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