import pandas as pd

previsores = pd.read_csv('entradas-breast.csv')
classe = pd.read_csv('saidas-breast.csv')

from sklearn.model_selection import train_test_split
previsores_treinamento,previsores_teste,classe_treinamento,classe_teste = train_test_split(previsores,classe,test_size=0.25)

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
classificador = Sequential()
classificador.add(Dense(units=16,activation='relu',kernel_initializer='random_uniform',input_dim=30))
#classificador.add(Dense(units=16,activation='relu',kernel_initializer='random_uniform'))
classificador.add(Dense(units=1,activation='sigmoid'))
#otimizador = keras.optimizers.Adam(lr=0.001,decay=0.0001,clipvalue=0.5)
classificador.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['binary_accuracy'])
classificador.fit(previsores_treinamento,classe_treinamento,batch_size=10, epochs=100)

peso0 = classificador.layers[0].get_weights()
peso1 = classificador.layers[1].get_weights()
peso2 = classificador.layers[2].get_weights()

previsoes = classificador.predict(previsores_teste)
previsoes = (previsoes> 0.5)

from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score
precisao = accuracy_score(classe_teste,previsoes)
matriz = confusion_matrix(classe_teste,previsoes)

resultado = classificador.evaluate(previsores_teste,classe_teste)
                        