import panda as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout

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

classificador = Sequential()
classificador.add(Dense(units=8,activation='relu',
                        kernel_initializer='normal',input_dim=30))
classificador.add(Dropout(0.2))
classificador.add(Dense(units=8,activation='relu',
                        kernel_initializer='normal'))
classificador.add(Dropout(0.2))
classificador.add(Dense(units=1,activation='sigmoid'))
classificador.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',
                      metrics=['binary_accuracy'])
classificador.fit(previsores,classe,batch_size=10,epochs=100)

classificador_json = classificador.to_json()
with open('classificador_breast.json', 'w') as json_file:
    json_file.write(classificador_json)
classificador.save_weights('classificador_breast.h5')