#!/usr/bin/env python3
# coding=utf-8

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#　　　　　　　　┃　　　┃　　　　Code is far away from bug with the animal protecting
#　　　　　　　　┃　　　┃ + 　　　　神兽保佑,代码无bug
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import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

hand = pd.read_csv('train.csv')
test = pd.read_csv('test.csv')

#alg_list = []
predictors = []
#proba_list = []
#preds = []

count = 28*28

for i in range(count):
    pixel = 'pixel'+str(i)
    predictors.append(pixel)

#describes = hand.describe()
#for d in describes:
#    pixel = describes[d]
#    if pixel['min'] == 0.0 and pixel['max'] == 0.0:
#        predictors.remove(d)

print("Length:%d" % len(predictors))

alg = LogisticRegression(random_state=1)
alg.fit(hand[predictors], hand["label"])
score = alg.score(hand[predictors], hand["label"])
print("Score:", score)

#predicts = alg.predict(test[predictors])

#for i in range(10):
#    alg = LogisticRegression(random_state=1)
#    alg.fit(hand[predictors], hand['label'] == i)
#    proba = alg.predict_proba(test[predictors])
#    #alg_list.append(alg)
#    proba_list.append(proba)
#
#for i in range(len(test)):
#    max_proba = 0
#    pred = -1
#    for proba in proba_list:
#        if proba[i][1] > max_proba:
#            max_proba = proba[i][1]
#            pred = proba_list.index(proba)
#
#    preds.append(pred)
#
#


#print(predicts)
#submission = pd.DataFrame({
#    "ImageId": range(1, len(test)+1),
#    "label": predicts
#})
#
#submission.to_csv('predicts.csv', index=False)
