#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Sep 27 20:44:51 2019

@author: mrinalrawool
"""
# imports

import imp
lr = imp.load_source('logisticRegressionFun.py', './logisticRegressionFun.py')


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# dataset
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x_train = [1,2,3,4,5,6,7,8]                             # number of weeks of inaction
x0 = [1,1,1,1,1,1,1,1]                                  # x0 is always 1
y_train = [0,1,0,1,0,1,1,1]                             # 0 = fail, 1 = pass

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# model parameters:
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epochs = 200                                            # number of epochs
n = 0.01                                                # learning rate between 1 and 10^-6
w_init = [0.1,0.1]                                      # w0, w1 initial weights
batchSize = 2                                           # for SGD
use_sgd = 0                                             # sgd flag 0 = no
early_stopping = True                                   # set to false when you want # epochs to be exhausted

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# train
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model_weights = lr.logistic_reg_train(epochs, n , w_init, x_train, x0, y_train, early_stopping, use_sgd, batchSize)
print("Optimum model weights are {0}".format(model_weights))
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# test
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lr.logistic_reg_test(model_weights, 3)
lr.logistic_reg_test(model_weights, 5)



































