import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import model_from_json

arquivo = open('classificador_breast.json', 'r')
estrutura_rede = arquivo.read()
arquivo.close()

classificador = model_from_json(estrutura_rede)
classificador.load_weights('classificador_breast.h5')

novo = np.array([[15.85, 8.34, 118, 900, 0.1, 0.26, 0.08, 0.134, 0.178,
                  0.20, 0.05, 1098, 0.87, 4500, 145.2, 0.005, 0.04, 0.05, 0.015,
                  0.03, 0.007, 23.15, 16.64, 178.5, 2018, 0.14, 0.185, 0.84,
                  158, 0.363]])

previsao = classificador.predict(novo)
previsao = (previsao > 0.5)

#Para fazer uma avaliação com uma base de dados de teste:

previsores = pd.read_csv('entradas_breast.csv')
classes = pd.read_csv('saidas_breast.csv')

classificador.compile(loss = "binary_crossentropy", optimizer = 'adam', 
                      metrics = ['binary_accuracy'])

resultado = classificador.evaluate(previsores, classes)
