From 6c3ca75b8352297ac543c5678c58eee290433466 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Adi Date: Wed, 11 May 2022 00:59:27 +0200 Subject: [PATCH] fix --- .ipynb_checkpoints/run-checkpoint.py | 31 +- bayes.ipynb | 52 +- dev-0/out.tsv | 1128 +++++++++--------- run.py | 31 +- test-A/.ipynb_checkpoints/out-checkpoint.tsv | 1050 ++++++++-------- test-A/out.tsv | 1050 ++++++++-------- 6 files changed, 1658 insertions(+), 1684 deletions(-) diff --git a/.ipynb_checkpoints/run-checkpoint.py b/.ipynb_checkpoints/run-checkpoint.py index 612c93a..18ab102 100644 --- a/.ipynb_checkpoints/run-checkpoint.py +++ b/.ipynb_checkpoints/run-checkpoint.py @@ -7,8 +7,16 @@ from sklearn.metrics import accuracy_score df = pd.read_csv("train/train.tsv", sep="\t", header=None, error_bad_lines=False) + + + dev_x = pd.read_csv("dev-0/in.tsv", sep="\t", header=None, error_bad_lines=False) -test_x = pd.read_csv("test-A/in.tsv", sep="\t", header=None, error_bad_lines=False) + + +with open('test-A/in.tsv', 'r', encoding='utf8') as file: + test = file.readlines() +test = pd.Series(test) + x = df[1] y = df[0] @@ -17,17 +25,20 @@ model = make_pipeline(TfidfVectorizer(), MultinomialNB()) model.fit(x,y) pred_dev = model.predict(dev_x[0]) -pred_test = model.predict(test_x[0]) +pred_dev = pd.Series(pred_dev) - -with open('dev-0/out.tsv', 'wt') as f: +with open('dev-0/out.tsv', 'wt') as file: for pred in pred_dev: - f.write(str(pred)+'\n') + file.write(str(pred)+'\n') + + +pred_test = model.predict(test) +pred_test = pd.Series(pred_test) +pred_test = pred_test.astype('int') + + -with open('test-A/out.tsv', 'wt') as f: +with open('test-A/out.tsv', 'wt') as file: for pred in pred_test: - f.write(str(pred)+'\n') + file.write(str(pred)+'\n') - - - diff --git a/bayes.ipynb b/bayes.ipynb index 62a3909..f5422e6 100644 --- a/bayes.ipynb +++ b/bayes.ipynb @@ -2,7 +2,7 @@ "cells": [ { "cell_type": "code", - "execution_count": 22, + "execution_count": 23, "id": "ce420679-f5aa-4c83-a912-3c4afa982d7e", "metadata": {}, "outputs": [ @@ -28,7 +28,7 @@ "\n", "\n", "df = pd.read_csv(\"train/train.tsv\", sep=\"\\t\", header=None, error_bad_lines=False)\n", - "df = df.head(1000)\n", + "\n", "\n", "\n", "dev_x = pd.read_csv(\"dev-0/in.tsv\", sep=\"\\t\", header=None, error_bad_lines=False)\n", @@ -69,54 +69,6 @@ "\n", " \n" ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 15, - "id": "3e2a9ef0-6da0-4934-8099-378d859ae04e", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stdout", - "output_type": "stream", - "text": [ - " 0\n", - "0 ATP Sztokholm: Juergen Zopp wykorzystał szansę...\n", - "1 Krowicki z reprezentacją kobiet aż do igrzysk ...\n", - "2 Wielki powrót Łukasza Kubota Odradza się zawsz...\n", - "3 Marcel Hirscher wygrał ostatni slalom gigant m...\n", - "4 Polki do Czarnogóry z pełnią zaangażowania. 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make_pipeline(TfidfVectorizer(), MultinomialNB()) model.fit(x,y) pred_dev = model.predict(dev_x[0]) -pred_test = model.predict(test_x[0]) +pred_dev = pd.Series(pred_dev) - -with open('dev-0/out.tsv', 'wt') as f: +with open('dev-0/out.tsv', 'wt') as file: for pred in pred_dev: - f.write(str(pred)+'\n') + file.write(str(pred)+'\n') + + +pred_test = model.predict(test) +pred_test = pd.Series(pred_test) +pred_test = pred_test.astype('int') + + -with open('test-A/out.tsv', 'wt') as f: +with open('test-A/out.tsv', 'wt') as file: for pred in pred_test: - f.write(str(pred)+'\n') + file.write(str(pred)+'\n') - - - diff --git a/test-A/.ipynb_checkpoints/out-checkpoint.tsv b/test-A/.ipynb_checkpoints/out-checkpoint.tsv index 1fbab07..e4e74be 100644 --- a/test-A/.ipynb_checkpoints/out-checkpoint.tsv +++ b/test-A/.ipynb_checkpoints/out-checkpoint.tsv @@ -21,21 +21,21 @@ 1 0 1 -1 0 -1 -1 +0 1 1 1 1 0 +0 +0 1 1 0 0 1 -1 +0 0 0 1 @@ -54,7 +54,8 @@ 0 1 1 -1 +0 +0 0 1 1 @@ -63,9 +64,8 @@ 1 1 1 -1 -1 -1 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+3553,12 @@ 0 0 1 -1 -1 +0 1 1 1 0 +0 1 0 1 @@ -3566,7 +3566,7 @@ 0 0 0 -1 +0 1 1 1 @@ -3583,14 +3583,14 @@ 1 0 1 -1 -1 0 1 0 1 +0 1 1 +0 1 0 1 @@ -3601,11 +3601,11 @@ 1 1 0 +0 1 1 1 -1 -1 +0 1 1 1 @@ -3626,17 +3626,17 @@ 1 1 0 -1 -1 0 1 -1 +0 1 1 0 1 +0 1 1 +0 1 1 1 @@ -3652,7 +3652,7 @@ 1 1 0 -1 +0 0 1 1 @@ -3660,7 +3660,7 @@ 1 0 1 -1 +0 1 0 1 @@ -3675,7 +3675,7 @@ 0 1 1 -1 +0 1 1 1 @@ -3718,20 +3718,19 @@ 1 0 1 -1 0 -1 0 1 +0 1 1 -1 -1 +0 1 1 1 0 1 +0 1 1 1 @@ -3741,12 +3740,13 @@ 1 1 1 +0 1 1 1 1 1 -1 +0 1 0 0 @@ -3756,7 +3756,7 @@ 1 1 1 -1 +0 1 1 1 @@ -3770,22 +3770,22 @@ 0 1 1 -1 +0 1 1 1 0 1 0 +0 1 1 1 1 1 1 -1 -1 -1 +0 +0 1 1 1 @@ -3794,7 +3794,7 @@ 1 1 0 -1 +0 1 0 0 @@ -3802,7 +3802,7 @@ 1 0 1 -1 +0 1 1 1 @@ -3811,8 +3811,8 @@ 1 0 1 -1 -1 +0 +0 1 1 1 @@ -3824,11 +3824,11 @@ 1 1 1 -1 -1 0 0 -1 +0 +0 +0 1 0 1 @@ -3847,8 +3847,8 @@ 1 1 1 -1 -1 +0 +0 1 1 1 @@ -3888,7 +3888,7 @@ 1 1 1 -1 +0 0 0 1 @@ -3916,10 +3916,10 @@ 1 0 1 +0 1 -1 -1 -1 +0 +0 0 0 1 @@ -3935,10 +3935,10 @@ 1 1 1 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-4741,10 +4741,10 @@ 1 1 1 -1 -1 0 1 +0 +0 1 0 1 @@ -4764,14 +4764,14 @@ 1 1 1 -1 +0 1 1 0 1 1 1 -1 +0 1 1 1 @@ -4782,11 +4782,11 @@ 1 1 0 -1 -1 0 1 +0 1 +0 1 0 1 @@ -4801,7 +4801,7 @@ 0 1 1 -1 +0 0 1 1 @@ -4815,16 +4815,16 @@ 1 0 1 -1 -1 -1 0 1 1 +0 1 +0 1 1 0 +0 1 0 0 @@ -4844,13 +4844,13 @@ 0 1 1 +0 1 +0 1 1 1 -1 -1 -1 +0 0 1 1 @@ -4881,7 +4881,7 @@ 1 1 0 -1 +0 1 1 0 @@ -4889,7 +4889,7 @@ 0 1 1 -1 +0 0 0 1 @@ -4898,7 +4898,7 @@ 1 1 1 -1 +0 1 0 1 @@ -4919,9 +4919,9 @@ 1 1 1 +0 1 -1 -1 +0 1 1 1 @@ -4930,7 +4930,7 @@ 1 0 0 -1 +0 1 1 1 @@ -4944,24 +4944,24 @@ 0 1 1 -1 +0 1 0 0 -1 -1 -1 -1 0 1 0 1 +0 1 -1 +0 +0 1 0 1 +0 1 +0 1 0 1 @@ -4981,10 +4981,6 @@ 1 1 1 -1 -1 -1 -1 0 1 1 @@ -4996,10 +4992,14 @@ 0 1 1 +0 +0 +0 +0 1 1 0 -1 +0 0 1 1 @@ -5007,7 +5007,7 @@ 0 1 1 -1 +0 0 1 0 @@ -5016,17 +5016,17 @@ 1 1 0 -1 0 -1 0 0 0 0 -1 +0 0 1 +0 1 +0 1 0 0 @@ -5036,7 +5036,7 @@ 1 1 0 -1 +0 0 1 1 @@ -5050,7 +5050,7 @@ 0 0 1 -1 +0 1 0 1 @@ -5092,8 +5092,8 @@ 1 1 1 -1 -1 +0 +0 1 1 1 @@ -5133,18 +5133,18 @@ 0 1 1 -1 +0 1 0 0 1 1 1 +0 1 1 1 -1 -1 +0 1 1 1 @@ -5177,7 +5177,9 @@ 1 1 0 +0 1 +0 1 1 1 @@ -5187,9 +5189,7 @@ 1 1 1 -1 -1 -1 +0 1 1 0 @@ -5201,20 +5201,20 @@ 1 0 1 -1 0 -1 -1 0 1 1 +0 1 1 1 +0 1 1 +0 1 -1 +0 1 1 1 @@ -5233,7 +5233,7 @@ 0 1 1 -1 +0 0 0 1 @@ -5243,7 +5243,7 @@ 1 1 1 -1 +0 0 1 1 @@ -5274,7 +5274,7 @@ 1 0 0 -1 +0 1 1 0 @@ -5290,6 +5290,7 @@ 1 1 1 +0 1 1 1 @@ -5298,11 +5299,10 @@ 1 1 1 +0 +0 1 -1 -1 -1 -1 +0 0 1 1 @@ -5315,19 +5315,19 @@ 1 1 0 -1 -1 +0 1 0 0 -1 -1 -1 0 1 1 +0 +0 +0 1 1 +0 1 0 1 @@ -5344,7 +5344,7 @@ 0 0 1 -1 +0 1 0 1 @@ -5411,36 +5411,36 @@ 0 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 +0 +0 +0 1 1 1 1 1 0 -1 0 1 1 1 0 +0 +0 +0 1 +0 +0 +0 1 1 1 +0 1 0 0 1 -1 +0 1 1 0