In [1]:

    

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
import numpy as np


    

    




1.2.0

In [2]:

    

# x_data = [[1,2],[2,3],[3,1],[4,3],[5,3],[6,2]]
# y_data = [[0],[0],[0],[1],[1],[1]]
xy = np.loadtxt("data-03-diabetes.csv", delimiter=",", dtype=np.float32)
x_data = xy[:,0:-1]
y_data = xy[:,[-1]]


    

In [3]:

    

X = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 8]) #feture가 2개가 들어 온다는 소리
Y = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 1]) #트레이닝 셋에서 y값은 1개이다. 합격 or 불합격


    

In [4]:

    

#random의 shape를 [2,1]2행1열로 하는 까닭은 위의 x_data가 1행2열로 들어오기 때문이다. 
#들어오는 값의 개수가 2개 나가는 개수가 1개라는 소리 행렬곱하면 당연히 1개로 나온다. 
W = tf.Variable(tf.random_normal([8,1]), name="weight") 

#bias는 왜 필요한 것일까?
b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name="bias")


    

In [5]:

    

#왜 X*W + B를 시그모이드의 n값으로 넘기는가?
hypothesis = tf.sigmoid(tf.matmul(X,W) + b)


    

In [6]:

    

cost = tf.multiply(-1., tf.reduce_mean(Y * tf.log(hypothesis) + (1 - Y) * tf.log(1 - hypothesis)))


    

In [7]:

    

#cost를 넘겨서 cost의 값이 최소인것으로 맞춰달라고 텐서플로한테 부탁한다.
#그런 텐서플로는 적절한 W값을 찾아준다. 
train = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(cost)


    

In [8]:

    

"""
위의 결과로 hypothesis는 1이나 0이 나오는 것이 아니고 0.8이렇게 나온다.
그럼 어떠한 기준(0.5)를 기점으로 1로 볼것인지 0으로 볼것인지를 우리가 정해야 한다.
그리고 hypothesis가 정확한지를 검증하기 위해 accuracy를 정의해서 몇%나 맞는지 Y값과 비교한다. 
"""
predicted = tf.cast(hypothesis > 0.5, dtype=tf.float32)
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(predicted, Y), dtype=tf.float32))


    

In [10]:

    

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    
    for step in range(10001):
        cost_val, _ = sess.run([cost, train], feed_dict={X:x_data, Y:y_data})
        if step % 2000 == 0:
            print(step, cost_val)
    
    #아래는 바로 위에서 학습시킨 모델로 실제 검증을 해보는 것이다. 
    h, c, a = sess.run([hypothesis, predicted, accuracy], feed_dict={X:x_data, Y:y_data})
    print("\nhypothesis: ", h,"\nCorrect (Y): ", c, "\nAccuracy: ", a)


    

    




0 0.682463
2000 0.499717
4000 0.484729
6000 0.479652
8000 0.47738
10000 0.476078

hypothesis:  [[ 0.38285518]
 [ 0.95161402]
 [ 0.14427529]
 [ 0.96155965]
 [ 0.04926277]
 [ 0.78868741]
 [ 0.94378483]
 [ 0.56798011]
 [ 0.22273488]
 [ 0.59626168]
 [ 0.76632982]
 [ 0.11872762]
 [ 0.17745437]
 [ 0.30308402]
 [ 0.72388071]
 [ 0.41146797]
 [ 0.75540459]
 [ 0.7963677 ]
 [ 0.81743479]
 [ 0.57823777]
 [ 0.7087937 ]
 [ 0.07808334]
 [ 0.71171832]
 [ 0.6849398 ]
 [ 0.33129048]
 [ 0.95380759]
 [ 0.60039061]
 [ 0.69724011]
 [ 0.75557047]
 [ 0.37091422]
 [ 0.96573001]
 [ 0.92099607]
 [ 0.62754899]
 [ 0.80084288]
 [ 0.32669199]
 [ 0.6687119 ]
 [ 0.84081966]
 [ 0.4283765 ]
 [ 0.38212353]
 [ 0.32812208]
 [ 0.91469753]
 [ 0.15968576]
 [ 0.34547994]
 [ 0.02102771]
 [ 0.4975203 ]
 [ 0.95598316]
 [ 0.7337907 ]
 [ 0.69847298]
 [ 0.96233428]
 [ 0.93709308]
 [ 0.94697011]
 [ 0.22268717]
 [ 0.27159563]
 [ 0.98123276]
 [ 0.15097664]
 [ 0.37550822]
 [ 0.0669635 ]
 [ 0.68010134]
 [ 0.88792658]
 [ 0.48384407]
 [ 0.96050787]
 [ 0.64319646]
 [ 0.6566686 ]
 [ 0.90230107]
 [ 0.64362383]
 [ 0.59650427]
 [ 0.97164685]
 [ 0.73234284]
 [ 0.85556382]
 [ 0.62570924]
 [ 0.2412111 ]
 [ 0.78980654]
 [ 0.9487713 ]
 [ 0.94827163]
 [ 0.91195142]
 [ 0.82893711]
 [ 0.34468544]
 [ 0.90602565]
 [ 0.92234504]
 [ 0.93585998]
 [ 0.88460225]
 [ 0.8651858 ]
 [ 0.42338619]
 [ 0.82001632]
 [ 0.52090341]
 [ 0.88569969]
 [ 0.36987862]
 [ 0.93832493]
 [ 0.95457536]
 [ 0.81995404]
 [ 0.81847233]
 [ 0.68407607]
 [ 0.74398184]
 [ 0.58597684]
 [ 0.9334507 ]
 [ 0.98265278]
 [ 0.88376594]
 [ 0.59545803]
 [ 0.1557229 ]
 [ 0.62190908]
 [ 0.70183927]
 [ 0.97457111]
 [ 0.74348438]
 [ 0.72505212]
 [ 0.95193064]
 [ 0.65837783]
 [ 0.92421502]
 [ 0.85579687]
 [ 0.45026094]
 [ 0.31950054]
 [ 0.9490692 ]
 [ 0.88392824]
 [ 0.31863335]
 [ 0.4639914 ]
 [ 0.64469135]
 [ 0.80884409]
 [ 0.89584583]
 [ 0.95290375]
 [ 0.06565181]
 [ 0.73832089]
 [ 0.86915809]
 [ 0.67609757]
 [ 0.63916439]
 [ 0.69489384]
 [ 0.68327928]
 [ 0.82586098]
 [ 0.86293656]
 [ 0.64057863]
 [ 0.50098538]
 [ 0.28022563]
 [ 0.3521972 ]
 [ 0.82053721]
 [ 0.95056117]
 [ 0.85088313]
 [ 0.79350638]
 [ 0.84896845]
 [ 0.41788548]
 [ 0.84008062]
 [ 0.78372401]
 [ 0.79485184]
 [ 0.87469566]
 [ 0.62566572]
 [ 0.53613877]
 [ 0.75771213]
 [ 0.94867355]
 [ 0.66713631]
 [ 0.46033534]
 [ 0.96426964]
 [ 0.58818787]
 [ 0.79049134]
 [ 0.1991085 ]
 [ 0.36228409]
 [ 0.07924189]
 [ 0.22079737]
 [ 0.9216457 ]
 [ 0.87017936]
 [ 0.96209341]
 [ 0.0559473 ]
 [ 0.58228379]
 [ 0.78409976]
 [ 0.63542473]
 [ 0.90748507]
 [ 0.40035784]
 [ 0.82958043]
 [ 0.6386764 ]
 [ 0.60952377]
 [ 0.71782637]
 [ 0.91236085]
 [ 0.81647885]
 [ 0.59776592]
 [ 0.90831572]
 [ 0.8525269 ]
 [ 0.96287572]
 [ 0.13805072]
 [ 0.85348022]
 [ 0.22435246]
 [ 0.36955154]
 [ 0.34139785]
 [ 0.922445  ]
 [ 0.62542558]
 [ 0.9475807 ]
 [ 0.92438364]
 [ 0.6061089 ]
 [ 0.09620804]
 [ 0.15294252]
 [ 0.56372374]
 [ 0.72161561]
 [ 0.63338447]
 [ 0.85845089]
 [ 0.5635941 ]
 [ 0.29485652]
 [ 0.130683  ]
 [ 0.93412119]
 [ 0.34368527]
 [ 0.88674557]
 [ 0.9092989 ]
 [ 0.63358545]
 [ 0.64484066]
 [ 0.67854553]
 [ 0.58290184]
 [ 0.73849666]
 [ 0.96521139]
 [ 0.78986603]
 [ 0.8589142 ]
 [ 0.09437566]
 [ 0.36556232]
 [ 0.92286748]
 [ 0.19591069]
 [ 0.9583202 ]
 [ 0.23437433]
 [ 0.30019438]
 [ 0.39665139]
 [ 0.74055147]
 [ 0.13495128]
 [ 0.70801473]
 [ 0.70726258]
 [ 0.83291662]
 [ 0.66560459]
 [ 0.09252884]
 [ 0.33749929]
 [ 0.70804745]
 [ 0.45020878]
 [ 0.93839723]
 [ 0.95720917]
 [ 0.71946895]
 [ 0.2665793 ]
 [ 0.01417019]
 [ 0.65851295]
 [ 0.31603515]
 [ 0.46508393]
 [ 0.96545225]
 [ 0.61880589]
 [ 0.96177417]
 [ 0.16176718]
 [ 0.11679789]
 [ 0.26759833]
 [ 0.77843261]
 [ 0.9481132 ]
 [ 0.8913995 ]
 [ 0.59550422]
 [ 0.55942279]
 [ 0.57632542]
 [ 0.12338237]
 [ 0.53508848]
 [ 0.13052286]
 [ 0.58876681]
 [ 0.92972869]
 [ 0.62535965]
 [ 0.74836838]
 [ 0.97163963]
 [ 0.84895134]
 [ 0.78456146]
 [ 0.78369397]
 [ 0.76120633]
 [ 0.90730423]
 [ 0.31992969]
 [ 0.37808684]
 [ 0.43255031]
 [ 0.84530687]
 [ 0.75532252]
 [ 0.67728829]
 [ 0.81535602]
 [ 0.21297304]
 [ 0.39538845]
 [ 0.49396265]
 [ 0.60105413]
 [ 0.38376033]
 [ 0.91978049]
 [ 0.80683804]
 [ 0.94076443]
 [ 0.54862368]
 [ 0.71894777]
 [ 0.85043031]
 [ 0.82691795]
 [ 0.6779989 ]
 [ 0.88180268]
 [ 0.29276982]
 [ 0.57882202]
 [ 0.7511934 ]
 [ 0.36945587]
 [ 0.85856533]
 [ 0.27371728]
 [ 0.59134889]
 [ 0.94865143]
 [ 0.77625769]
 [ 0.885795  ]
 [ 0.62340862]
 [ 0.39535078]
 [ 0.53062218]
 [ 0.33154231]
 [ 0.35540834]
 [ 0.65237677]
 [ 0.64439738]
 [ 0.66738302]
 [ 0.60046494]
 [ 0.12225039]
 [ 0.62769842]
 [ 0.92800742]
 [ 0.54285759]
 [ 0.65431184]
 [ 0.77241915]
 [ 0.43806818]
 [ 0.76232374]
 [ 0.40736237]
 [ 0.68048197]
 [ 0.93146366]
 [ 0.61236113]
 [ 0.71113634]
 [ 0.85680127]
 [ 0.54385144]
 [ 0.87412065]
 [ 0.96745503]
 [ 0.2547324 ]
 [ 0.78470862]
 [ 0.22845146]
 [ 0.79104829]
 [ 0.86208725]
 [ 0.75683278]
 [ 0.30317017]
 [ 0.84870887]
 [ 0.77387261]
 [ 0.71799529]
 [ 0.1338046 ]
 [ 0.85102594]
 [ 0.86925238]
 [ 0.549586  ]
 [ 0.95647782]
 [ 0.18677996]
 [ 0.74376398]
 [ 0.96227562]
 [ 0.15896827]
 [ 0.37620437]
 [ 0.71100903]
 [ 0.24935633]
 [ 0.1441794 ]
 [ 0.86987543]
 [ 0.93554091]
 [ 0.88808674]
 [ 0.65705812]
 [ 0.67512178]
 [ 0.58405936]
 [ 0.71517926]
 [ 0.82748562]
 [ 0.95000654]
 [ 0.79659969]
 [ 0.80336207]
 [ 0.61541778]
 [ 0.9684208 ]
 [ 0.95352757]
 [ 0.75724918]
 [ 0.26094189]
 [ 0.57669598]
 [ 0.29973236]
 [ 0.74999535]
 [ 0.13615793]
 [ 0.18014947]
 [ 0.40601289]
 [ 0.81195301]
 [ 0.35197243]
 [ 0.57973313]
 [ 0.82770222]
 [ 0.65155876]
 [ 0.90248674]
 [ 0.97072279]
 [ 0.8330372 ]
 [ 0.03982513]
 [ 0.32773995]
 [ 0.84904593]
 [ 0.85139531]
 [ 0.5679934 ]
 [ 0.24462663]
 [ 0.91831023]
 [ 0.8915782 ]
 [ 0.25335157]
 [ 0.60173362]
 [ 0.83840871]
 [ 0.89271379]
 [ 0.88414812]
 [ 0.89795339]
 [ 0.89882404]
 [ 0.9338882 ]
 [ 0.71178877]
 [ 0.71385849]
 [ 0.59452534]
 [ 0.83006853]
 [ 0.89740336]
 [ 0.18213683]
 [ 0.86365461]
 [ 0.90506619]
 [ 0.26637772]
 [ 0.51395357]
 [ 0.84475958]
 [ 0.53834432]
 [ 0.93443418]
 [ 0.24163532]
 [ 0.85497242]
 [ 0.6162132 ]
 [ 0.92568564]
 [ 0.30917785]
 [ 0.62497944]
 [ 0.74159992]
 [ 0.7954976 ]
 [ 0.05142484]
 [ 0.16465601]
 [ 0.72782141]
 [ 0.83289492]
 [ 0.43515784]
 [ 0.81878996]
 [ 0.40852478]
 [ 0.38166204]
 [ 0.86836976]
 [ 0.47255057]
 [ 0.93701321]
 [ 0.82531321]
 [ 0.67510533]
 [ 0.93818516]
 [ 0.59639585]
 [ 0.84397435]
 [ 0.2844764 ]
 [ 0.238814  ]
 [ 0.74913591]
 [ 0.37004265]
 [ 0.4481481 ]
 [ 0.93460178]
 [ 0.91729641]
 [ 0.93548822]
 [ 0.96752441]
 [ 0.71857548]
 [ 0.92293382]
 [ 0.29649356]
 [ 0.38590664]
 [ 0.45120344]
 [ 0.97244793]
 [ 0.60803312]
 [ 0.19217443]
 [ 0.94105726]
 [ 0.82289594]
 [ 0.51953572]
 [ 0.85064536]
 [ 0.00358449]
 [ 0.94031948]
 [ 0.76976544]
 [ 0.71273082]
 [ 0.78660351]
 [ 0.97720098]
 [ 0.61449879]
 [ 0.78010327]
 [ 0.72150373]
 [ 0.84363079]
 [ 0.14855009]
 [ 0.57484692]
 [ 0.92268121]
 [ 0.59601867]
 [ 0.74519724]
 [ 0.95756507]
 [ 0.83415556]
 [ 0.9277851 ]
 [ 0.52326655]
 [ 0.79052705]
 [ 0.95315301]
 [ 0.70715165]
 [ 0.62907416]
 [ 0.23352143]
 [ 0.46403894]
 [ 0.52931267]
 [ 0.63455653]
 [ 0.57463974]
 [ 0.79345816]
 [ 0.65843552]
 [ 0.77884269]
 [ 0.85962814]
 [ 0.74199247]
 [ 0.73009408]
 [ 0.47964191]
 [ 0.64865065]
 [ 0.94645101]
 [ 0.87332821]
 [ 0.16948542]
 [ 0.36676198]
 [ 0.47427371]
 [ 0.06302901]
 [ 0.93195623]
 [ 0.11274055]
 [ 0.90498489]
 [ 0.93176496]
 [ 0.87123758]
 [ 0.65405989]
 [ 0.90743434]
 [ 0.33506542]
 [ 0.79273158]
 [ 0.9569602 ]
 [ 0.25694481]
 [ 0.37176058]
 [ 0.91996694]
 [ 0.91201866]
 [ 0.6447984 ]
 [ 0.80246252]
 [ 0.86290318]
 [ 0.8477335 ]
 [ 0.24832112]
 [ 0.75621498]
 [ 0.89034313]
 [ 0.64948452]
 [ 0.8403883 ]
 [ 0.73459017]
 [ 0.84341329]
 [ 0.87411481]
 [ 0.94447184]
 [ 0.59959108]
 [ 0.38384265]
 [ 0.78303677]
 [ 0.84820104]
 [ 0.97838897]
 [ 0.78825665]
 [ 0.68694836]
 [ 0.35082468]
 [ 0.70639884]
 [ 0.95223796]
 [ 0.96685344]
 [ 0.92648703]
 [ 0.67738432]
 [ 0.62839073]
 [ 0.79815078]
 [ 0.42324767]
 [ 0.76071388]
 [ 0.79715121]
 [ 0.86955947]
 [ 0.5780825 ]
 [ 0.76889229]
 [ 0.90846384]
 [ 0.43414605]
 [ 0.48101583]
 [ 0.63608968]
 [ 0.7365557 ]
 [ 0.70600933]
 [ 0.93887669]
 [ 0.9439038 ]
 [ 0.17679739]
 [ 0.08685276]
 [ 0.78631717]
 [ 0.49035597]
 [ 0.26750791]
 [ 0.89135009]
 [ 0.91373658]
 [ 0.76344109]
 [ 0.94609219]
 [ 0.93060166]
 [ 0.78396416]
 [ 0.87445706]
 [ 0.73185074]
 [ 0.5697571 ]
 [ 0.79016125]
 [ 0.63878274]
 [ 0.0716057 ]
 [ 0.91246033]
 [ 0.88868791]
 [ 0.73093587]
 [ 0.92231649]
 [ 0.87970394]
 [ 0.90133327]
 [ 0.56684482]
 [ 0.68774354]
 [ 0.91210544]
 [ 0.80392551]
 [ 0.84434229]
 [ 0.92804694]
 [ 0.60323817]
 [ 0.73767287]
 [ 0.79660654]
 [ 0.54113746]
 [ 0.5014894 ]
 [ 0.0410731 ]
 [ 0.25143459]
 [ 0.865964  ]
 [ 0.72667259]
 [ 0.70449096]
 [ 0.61957234]
 [ 0.96014112]
 [ 0.40492705]
 [ 0.8296178 ]
 [ 0.21718657]
 [ 0.9103542 ]
 [ 0.30420884]
 [ 0.77973562]
 [ 0.58945113]
 [ 0.8113119 ]
 [ 0.52466702]
 [ 0.19939108]
 [ 0.82821524]
 [ 0.9274832 ]
 [ 0.36038241]
 [ 0.91913962]
 [ 0.927329  ]
 [ 0.8672002 ]
 [ 0.86036086]
 [ 0.37253058]
 [ 0.25458398]
 [ 0.70677429]
 [ 0.10916032]
 [ 0.95921481]
 [ 0.31183851]
 [ 0.949099  ]
 [ 0.89088273]
 [ 0.34438485]
 [ 0.16064735]
 [ 0.72645962]
 [ 0.39543721]
 [ 0.86381966]
 [ 0.77673817]
 [ 0.9874658 ]
 [ 0.55489737]
 [ 0.61144954]
 [ 0.81245112]
 [ 0.81203163]
 [ 0.04188645]
 [ 0.76064491]
 [ 0.83232635]
 [ 0.8598603 ]
 [ 0.64171529]
 [ 0.45649526]
 [ 0.63663554]
 [ 0.94254172]
 [ 0.58842266]
 [ 0.78293878]
 [ 0.82071418]
 [ 0.90743798]
 [ 0.81444079]
 [ 0.5489946 ]
 [ 0.83046168]
 [ 0.92008102]
 [ 0.67054701]
 [ 0.97516948]
 [ 0.83035529]
 [ 0.61046308]
 [ 0.50560355]
 [ 0.830625  ]
 [ 0.85703349]
 [ 0.49976552]
 [ 0.67499912]
 [ 0.13375989]
 [ 0.56806856]
 [ 0.84773195]
 [ 0.95737755]
 [ 0.8358463 ]
 [ 0.71655017]
 [ 0.73199129]
 [ 0.91039449]
 [ 0.48720771]
 [ 0.93920529]
 [ 0.49822432]
 [ 0.8399784 ]
 [ 0.30634558]
 [ 0.04338937]
 [ 0.29161283]
 [ 0.26789361]
 [ 0.70925349]
 [ 0.84446228]
 [ 0.6913138 ]
 [ 0.79611719]
 [ 0.80710196]
 [ 0.48841506]
 [ 0.31442353]
 [ 0.93573201]
 [ 0.93958372]
 [ 0.38870949]
 [ 0.70516151]
 [ 0.13218959]
 [ 0.40194634]
 [ 0.73561805]
 [ 0.68325812]
 [ 0.91853994]
 [ 0.98324615]
 [ 0.15743867]
 [ 0.68261588]
 [ 0.6115334 ]
 [ 0.43725255]
 [ 0.73280382]
 [ 0.73055512]
 [ 0.92124176]
 [ 0.72002751]
 [ 0.46608832]
 [ 0.64650422]
 [ 0.17033266]
 [ 0.62444353]
 [ 0.44722068]
 [ 0.92643321]
 [ 0.67751974]
 [ 0.57122636]
 [ 0.79627371]
 [ 0.776986  ]
 [ 0.39267597]
 [ 0.77347147]
 [ 0.69115394]
 [ 0.32917443]
 [ 0.58254218]
 [ 0.91706067]
 [ 0.88920557]
 [ 0.55252856]
 [ 0.79303187]
 [ 0.26435861]
 [ 0.84205818]
 [ 0.62802428]
 [ 0.76622331]
 [ 0.36692339]
 [ 0.6609807 ]
 [ 0.8705591 ]
 [ 0.09610607]
 [ 0.21203868]
 [ 0.86025041]
 [ 0.79484648]
 [ 0.85102105]
 [ 0.95254266]
 [ 0.80279011]
 [ 0.69466585]
 [ 0.7676388 ]
 [ 0.83787262]
 [ 0.74452263]
 [ 0.81689942]
 [ 0.52592593]
 [ 0.45020324]
 [ 0.89407951]
 [ 0.82546848]
 [ 0.67817777]
 [ 0.22658657]
 [ 0.88391465]
 [ 0.84468651]
 [ 0.86183798]
 [ 0.69559562]
 [ 0.92160976]
 [ 0.88839072]
 [ 0.8045643 ]
 [ 0.35350731]
 [ 0.88835478]
 [ 0.92764908]
 [ 0.31556138]
 [ 0.09788483]
 [ 0.74262679]
 [ 0.43135095]
 [ 0.7646656 ]
 [ 0.28084341]
 [ 0.40979955]
 [ 0.33375216]
 [ 0.78011107]
 [ 0.90511513]
 [ 0.12490732]
 [ 0.37681514]
 [ 0.56944388]
 [ 0.53967917]
 [ 0.50964773]
 [ 0.82240212]
 [ 0.14742413]
 [ 0.91350073]
 [ 0.15557584]
 [ 0.86865836]
 [ 0.73483181]
 [ 0.77145576]
 [ 0.85499412]
 [ 0.71053326]
 [ 0.92835486]] 
Correct (Y):  [[ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 0.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]] 
Accuracy:  0.768116

In [ ]: