One of the standard datasets for machine learning regression problems is the Boston Area House dataset. The data has 506 items. Each item represents a town or village near Boston. The goal is to predict the median house price in a town. There are 13 predictor values, including crime rate in town, tax rate in town, density of Black people in town, percent houses built before 1940 in town, and so on. The data is from a 1978 research paper.
I fetched the raw data from lib.stat.cmu.edu/datasets/boston and normalized it by dividing each of the 12 numeric predictor columns, and the house price column, by either 1, 10, 100, or 1000 so that all numeric values are between 0.0 and 1.0. One of the predictors was Boolean (town is adjacent to Charles River = 1, or not adjacent = 0). I re-encoded that as adjacent = 1 and not-adjacent = -1. I randomly split the 506 data items into a 400-item training set and a 106-item test set.
I set up a 13-(10-10)-1 neural network with tanh() hidden activation and no output activation. For training, I used the Adam optimizer with initial learning rate of 0.01, and a batch size of 10.
For a regression problem, you must define a custom accuracy() function that marks a predicted house price as correct if it’s within a specified percent of the true house price. My model achieved 82% accuracy on the test (where the predicted house price is within 15% of the true price).
Anyway, good fun!
The Boston area house price dataset is a well-known benchmark for regression problems. If there was a Tokyo area house price dataset, it would probably have to take into account periodic damage from Godzilla, Rodan, and Gamera.
Demo code. Replace “lt”, “gt”, “lte”, “gte” with Boolean operator symbols. My blog editor often chokes on symbols.
# boston.py
# Boston Area House Price regression
# PyTorch 1.10.0-CPU Anaconda3-2020.02 Python 3.7.6
# Windows 10/11
import numpy as np
import torch as T
device = T.device('cpu')
# -----------------------------------------------------------
class BostonDataset(T.utils.data.Dataset):
# features are in cols [0,12], median price in [13]
def __init__(self, src_file):
all_xy = np.loadtxt(src_file, usecols=range(0,14),
delimiter="\t", comments="#", dtype=np.float32)
self.x_data = T.tensor(all_xy[:,0:13]).to(device)
self.y_data = \
T.tensor(all_xy[:,13]).reshape(-1,1).to(device)
def __len__(self):
return len(self.x_data)
def __getitem__(self, idx):
preds = self.x_data[idx]
price = self.y_data[idx]
return (preds, price) # as a tuple
# -----------------------------------------------------------
class Net(T.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.hid1 = T.nn.Linear(13, 10) # 13-(10-10)-1
self.hid2 = T.nn.Linear(10, 10)
self.oupt = T.nn.Linear(10, 1)
T.nn.init.xavier_uniform_(self.hid1.weight) # aka glorot
T.nn.init.zeros_(self.hid1.bias)
T.nn.init.xavier_uniform_(self.hid2.weight)
T.nn.init.zeros_(self.hid2.bias)
T.nn.init.xavier_uniform_(self.oupt.weight)
T.nn.init.zeros_(self.oupt.bias)
def forward(self, x):
z = T.tanh(self.hid1(x))
z = T.tanh(self.hid2(z))
z = self.oupt(z) # no activation, aka Identity()
return z
# -----------------------------------------------------------
def train(model, ds, bs, lr, me, le):
# dataset, bat_size, lrn_rate, max_epochs, log interval
train_ldr = T.utils.data.DataLoader(ds,
batch_size=bs, shuffle=True)
loss_func = T.nn.MSELoss()
optimizer = T.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
for epoch in range(0, me):
epoch_loss = 0 # for one full epoch
for (b_idx, batch) in enumerate(train_ldr):
X = batch[0]
y = batch[1]
optimizer.zero_grad()
oupt = model(X)
loss_val = loss_func(oupt, y) # a tensor
epoch_loss += loss_val.item() # accumulate
loss_val.backward() # compute gradients
optimizer.step() # update weights
if epoch % le == 0:
print("epoch = %4d | loss = %0.4f" % (epoch, epoch_loss))
# -----------------------------------------------------------
def accuracy_x(model, ds, pct_close):
# all-at-once (quick)
# assumes model.eval()
X = ds.x_data # all inputs
Y = ds.y_data # all targets
n_items = len(X)
with T.no_grad():
pred = model(X) # all predicted prices
n_correct = T.sum((T.abs(pred - Y) "lt" T.abs(pct_close * Y)))
result = (n_correct.item() / n_items) # scalar
return result
# -----------------------------------------------------------
def accuracy(model, ds, pct_close):
# one-by-one (good for analysis)
# assumes model.eval()
n_correct = 0; n_wrong = 0
data_ldr = T.utils.data.DataLoader(ds, batch_size=1,
shuffle=False)
for (b_ix, batch) in enumerate(ds):
X = batch[0]
Y = batch[1] # target/actual price
with T.no_grad():
oupt = model(X) # predicted price
if T.abs(oupt - Y) "lt" T.abs(pct_close * Y):
n_correct += 1
else:
n_wrong += 1
return (n_correct * 1.0) / (n_correct + n_wrong)
# -----------------------------------------------------------
def main():
# 0. get started
print("\nBoston regression using PyTorch ")
np.random.seed(9) # 6 good
T.manual_seed(9)
# 1. create Dataset DataLoader objects
print("\nLoading Boston train and test Datasets ")
train_file = ".\\Data\\boston_train.txt"
train_ds = BostonDataset(train_file)
test_file = ".\\Data\\boston_test.txt"
test_ds = BostonDataset(test_file)
# 2. create model
print("\nCreating 13-(10-10)-1 regression network ")
net = Net().to(device)
net.train()
# 3. train model
print("\nbatch size = 10 ")
print("loss = MSELoss() ")
print("optimizer = Adam ")
print("learn rate = 0.01 ")
print("max epochs = 100 ")
print("\nStarting training ")
train(net, train_ds, bs=10, lr=0.01, me=1000, le=100)
print("Done ")
# 4. model accuracy
net.eval()
acc_train = accuracy(net, train_ds, 0.15)
print("\nAccuracy on train (within 0.15) = %0.4f " % acc_train)
acc_test = accuracy(net, test_ds, 0.15)
print("Accuracy on test (within 0.15) = %0.4f " % acc_test)
# 5. TODO: save model
# 6. use model
print("\nPredicting normalized price from first train item ")
print("Actual price = 0.2160 ")
x = np.array([0.000273, 0.000, 0.0707, -1, 0.469,
0.6421, 0.789, 0.049671, 0.02, 0.242, 0.178,
0.39690, 0.0914], dtype=np.float32)
# x = np.array([0.000063, 0.180, 0.0231, -1, 0.538,
# 0.6575, 0.652, 0.040900, 0.01, 0.296, 0.153,
# 0.39690, 0.0498], dtype=np.float32)
x = T.tensor(x, dtype=T.float32)
with T.no_grad():
oupt = net(x)
print("Predicted price = %0.4f " % oupt)
print("\nEnd demo ")
if __name__=="__main__":
main()
Normalized training data. Tab-delimited. If you copy-paste you might lose the tabs.
# boston_train.txt # order-magnitude normalized # # [0] = crime rate / 100, [1] = pct large lots / 100, [2] = pct business / 100, [3] = adj to river (-1 = no, +1 = yes), # [4] = pollution / 1, [5] = avg num rooms / 10, [6] = pct built before 1940 / 100, [7] = distance to boston / 100, # [8] = access to highways / 100, [9] = tax rate / 1000, [10] = pupil-teacher ratio / 100, [11] = density Blacks / 1000, # [12] pct low socio-economic / 100, [13] = median house price / 100_000 # # crime large business river poll. rooms oldness dist access tax school blacks poverty price # 0.000273 0.000 0.0707 -1 0.469 0.6421 0.789 0.049671 0.02 0.242 0.178 0.39690 0.0914 0.2160 0.000273 0.000 0.0707 -1 0.469 0.7185 0.611 0.049671 0.02 0.242 0.178 0.39283 0.0403 0.3470 0.000324 0.000 0.0218 -1 0.458 0.6998 0.458 0.060622 0.03 0.222 0.187 0.39463 0.0294 0.3340 0.000691 0.000 0.0218 -1 0.458 0.7147 0.542 0.060622 0.03 0.222 0.187 0.39690 0.0533 0.3620 0.000299 0.000 0.0218 -1 0.458 0.6430 0.587 0.060622 0.03 0.222 0.187 0.39412 0.0521 0.2870 0.000883 0.125 0.0787 -1 0.524 0.6012 0.666 0.055605 0.05 0.311 0.152 0.39560 0.1243 0.2290 0.001446 0.125 0.0787 -1 0.524 0.6172 0.961 0.059505 0.05 0.311 0.152 0.39690 0.1915 0.2710 0.002112 0.125 0.0787 -1 0.524 0.5631 1.000 0.060821 0.05 0.311 0.152 0.38663 0.2993 0.1650 0.002249 0.125 0.0787 -1 0.524 0.6377 0.943 0.063467 0.05 0.311 0.152 0.39252 0.2045 0.1500 0.001175 0.125 0.0787 -1 0.524 0.6009 0.829 0.062267 0.05 0.311 0.152 0.39690 0.1327 0.1890 0.006380 0.000 0.0814 -1 0.538 0.6096 0.845 0.044619 0.04 0.307 0.210 0.38002 0.1026 0.1820 0.006274 0.000 0.0814 -1 0.538 0.5834 0.565 0.044986 0.04 0.307 0.210 0.39562 0.0847 0.1990 0.010539 0.000 0.0814 -1 0.538 0.5935 0.293 0.044986 0.04 0.307 0.210 0.38685 0.0658 0.2310 0.007842 0.000 0.0814 -1 0.538 0.5990 0.817 0.042579 0.04 0.307 0.210 0.38675 0.1467 0.1750 0.008027 0.000 0.0814 -1 0.538 0.5456 0.366 0.037965 0.04 0.307 0.210 0.28899 0.1169 0.2020 0.007258 0.000 0.0814 -1 0.538 0.5727 0.695 0.037965 0.04 0.307 0.210 0.39095 0.1128 0.1820 0.012518 0.000 0.0814 -1 0.538 0.5570 0.981 0.037979 0.04 0.307 0.210 0.37657 0.2102 0.1360 0.008520 0.000 0.0814 -1 0.538 0.5965 0.892 0.040123 0.04 0.307 0.210 0.39253 0.1383 0.1960 0.012325 0.000 0.0814 -1 0.538 0.6142 0.917 0.039769 0.04 0.307 0.210 0.39690 0.1872 0.1520 0.009884 0.000 0.0814 -1 0.538 0.5813 1.000 0.040952 0.04 0.307 0.210 0.39454 0.1988 0.1450 0.007503 0.000 0.0814 -1 0.538 0.5924 0.941 0.043996 0.04 0.307 0.210 0.39433 0.1630 0.1560 0.006719 0.000 0.0814 -1 0.538 0.5813 0.903 0.046820 0.04 0.307 0.210 0.37688 0.1481 0.1660 0.007730 0.000 0.0814 -1 0.538 0.6495 0.944 0.044547 0.04 0.307 0.210 0.38794 0.1280 0.1840 0.010025 0.000 0.0814 -1 0.538 0.6674 0.873 0.042390 0.04 0.307 0.210 0.38023 0.1198 0.2100 0.013547 0.000 0.0814 -1 0.538 0.6072 1.000 0.041750 0.04 0.307 0.210 0.37673 0.1304 0.1450 0.011517 0.000 0.0814 -1 0.538 0.5701 0.950 0.037872 0.04 0.307 0.210 0.35877 0.1835 0.1310 0.016128 0.000 0.0814 -1 0.538 0.6096 0.969 0.037598 0.04 0.307 0.210 0.24831 0.2034 0.1350 0.000642 0.000 0.0596 -1 0.499 0.5933 0.682 0.033603 0.05 0.279 0.192 0.39690 0.0968 0.1890 0.000974 0.000 0.0596 -1 0.499 0.5841 0.614 0.033779 0.05 0.279 0.192 0.37756 0.1141 0.2000 0.001751 0.000 0.0596 -1 0.499 0.5966 0.302 0.038473 0.05 0.279 0.192 0.39343 0.1013 0.2470 0.000276 0.750 0.0295 -1 0.428 0.6595 0.218 0.054011 0.03 0.252 0.183 0.39563 0.0432 0.3080 0.000336 0.750 0.0295 -1 0.428 0.7024 0.158 0.054011 0.03 0.252 0.183 0.39562 0.0198 0.3490 0.001415 0.000 0.0691 -1 0.448 0.6169 0.066 0.057209 0.03 0.233 0.179 0.38337 0.0581 0.2530 0.001594 0.000 0.0691 -1 0.448 0.6211 0.065 0.057209 0.03 0.233 0.179 0.39446 0.0744 0.2470 0.001227 0.000 0.0691 -1 0.448 0.6069 0.400 0.057209 0.03 0.233 0.179 0.38939 0.0955 0.2120 0.001884 0.000 0.0691 -1 0.448 0.5786 0.333 0.051004 0.03 0.233 0.179 0.39690 0.1415 0.2000 0.002293 0.000 0.0691 -1 0.448 0.6030 0.855 0.056894 0.03 0.233 0.179 0.39274 0.1880 0.1660 0.002198 0.000 0.0691 -1 0.448 0.5602 0.620 0.060877 0.03 0.233 0.179 0.39690 0.1620 0.1940 0.000887 0.210 0.0564 -1 0.439 0.5963 0.457 0.068147 0.04 0.243 0.168 0.39556 0.1345 0.1970 0.000434 0.210 0.0564 -1 0.439 0.6115 0.630 0.068147 0.04 0.243 0.168 0.39397 0.0943 0.2050 0.000498 0.210 0.0564 -1 0.439 0.5998 0.214 0.068147 0.04 0.243 0.168 0.39690 0.0843 0.2340 0.000136 0.750 0.0400 -1 0.410 0.5888 0.476 0.073197 0.03 0.469 0.211 0.39690 0.1480 0.1890 0.000131 0.900 0.0122 -1 0.403 0.7249 0.219 0.086966 0.05 0.226 0.179 0.39593 0.0481 0.3540 0.000206 0.850 0.0074 -1 0.410 0.6383 0.357 0.091876 0.02 0.313 0.173 0.39690 0.0577 0.2470 0.001545 0.250 0.0513 -1 0.453 0.6145 0.292 0.078148 0.08 0.284 0.197 0.39068 0.0686 0.2330 0.001033 0.250 0.0513 -1 0.453 0.5927 0.472 0.069320 0.08 0.284 0.197 0.39690 0.0922 0.1960 0.001493 0.250 0.0513 -1 0.453 0.5741 0.662 0.072254 0.08 0.284 0.197 0.39511 0.1315 0.1870 0.001103 0.250 0.0513 -1 0.453 0.6456 0.678 0.072255 0.08 0.284 0.197 0.39690 0.0673 0.2220 0.001265 0.250 0.0513 -1 0.453 0.6762 0.434 0.079809 0.08 0.284 0.197 0.39558 0.0950 0.2500 0.000195 0.175 0.0138 -1 0.416 0.7104 0.595 0.092229 0.03 0.216 0.186 0.39324 0.0805 0.3300 0.000438 0.800 0.0337 -1 0.398 0.5787 0.311 0.066115 0.04 0.337 0.161 0.39690 0.1024 0.1940 0.001355 0.125 0.0607 -1 0.409 0.5594 0.368 0.064980 0.04 0.345 0.189 0.39690 0.1309 0.1740 0.001282 0.125 0.0607 -1 0.409 0.5885 0.330 0.064980 0.04 0.345 0.189 0.39690 0.0879 0.2090 0.000883 0.000 0.1081 -1 0.413 0.6417 0.066 0.052873 0.04 0.305 0.192 0.38373 0.0672 0.2420 0.001588 0.000 0.1081 -1 0.413 0.5961 0.175 0.052873 0.04 0.305 0.192 0.37694 0.0988 0.2170 0.000916 0.000 0.1081 -1 0.413 0.6065 0.078 0.052873 0.04 0.305 0.192 0.39091 0.0552 0.2280 0.001954 0.000 0.1081 -1 0.413 0.6245 0.062 0.052873 0.04 0.305 0.192 0.37717 0.0754 0.2340 0.000790 0.000 0.1283 -1 0.437 0.6273 0.060 0.042515 0.05 0.398 0.187 0.39492 0.0678 0.2410 0.001015 0.000 0.1283 -1 0.437 0.6279 0.745 0.040522 0.05 0.398 0.187 0.37366 0.1197 0.2000 0.000871 0.000 0.1283 -1 0.437 0.6140 0.458 0.040905 0.05 0.398 0.187 0.38696 0.1027 0.2080 0.000565 0.000 0.1283 -1 0.437 0.6232 0.537 0.050141 0.05 0.398 0.187 0.38640 0.1234 0.2120 0.000839 0.000 0.1283 -1 0.437 0.5874 0.366 0.045026 0.05 0.398 0.187 0.39606 0.0910 0.2030 0.000411 0.250 0.0486 -1 0.426 0.6727 0.335 0.054007 0.04 0.281 0.190 0.39690 0.0529 0.2800 0.000446 0.250 0.0486 -1 0.426 0.6619 0.704 0.054007 0.04 0.281 0.190 0.39563 0.0722 0.2390 0.000366 0.250 0.0486 -1 0.426 0.6302 0.322 0.054007 0.04 0.281 0.190 0.39690 0.0672 0.2480 0.000355 0.250 0.0486 -1 0.426 0.6167 0.467 0.054007 0.04 0.281 0.190 0.39064 0.0751 0.2290 0.000574 0.000 0.0449 -1 0.449 0.6630 0.561 0.044377 0.03 0.247 0.185 0.39230 0.0653 0.2660 0.000519 0.000 0.0449 -1 0.449 0.6015 0.451 0.044272 0.03 0.247 0.185 0.39599 0.1286 0.2250 0.000715 0.000 0.0449 -1 0.449 0.6121 0.568 0.037476 0.03 0.247 0.185 0.39515 0.0844 0.2220 0.000566 0.000 0.0341 -1 0.489 0.7007 0.863 0.034217 0.02 0.270 0.178 0.39690 0.0550 0.2360 0.000530 0.000 0.0341 -1 0.489 0.7079 0.631 0.034145 0.02 0.270 0.178 0.39606 0.0570 0.2870 0.000468 0.000 0.0341 -1 0.489 0.6417 0.661 0.030923 0.02 0.270 0.178 0.39218 0.0881 0.2260 0.000393 0.000 0.0341 -1 0.489 0.6405 0.739 0.030921 0.02 0.270 0.178 0.39355 0.0820 0.2200 0.000288 0.280 0.1504 -1 0.464 0.6211 0.289 0.036659 0.04 0.270 0.182 0.39633 0.0621 0.2500 0.000429 0.280 0.1504 -1 0.464 0.6249 0.773 0.036150 0.04 0.270 0.182 0.39690 0.1059 0.2060 0.001220 0.000 0.0289 -1 0.445 0.6625 0.578 0.034952 0.02 0.276 0.180 0.35798 0.0665 0.2840 0.001150 0.000 0.0289 -1 0.445 0.6163 0.696 0.034952 0.02 0.276 0.180 0.39183 0.1134 0.2140 0.001208 0.000 0.0289 -1 0.445 0.8069 0.760 0.034952 0.02 0.276 0.180 0.39690 0.0421 0.3870 0.000819 0.000 0.0289 -1 0.445 0.7820 0.369 0.034952 0.02 0.276 0.180 0.39353 0.0357 0.4380 0.000686 0.000 0.0289 -1 0.445 0.7416 0.625 0.034952 0.02 0.276 0.180 0.39690 0.0619 0.3320 0.001487 0.000 0.0856 -1 0.520 0.6727 0.799 0.027778 0.05 0.384 0.209 0.39476 0.0942 0.2750 0.002288 0.000 0.0856 -1 0.520 0.6405 0.854 0.027147 0.05 0.384 0.209 0.07080 0.1063 0.1860 0.001326 0.000 0.0856 -1 0.520 0.5851 0.967 0.021069 0.05 0.384 0.209 0.39405 0.1647 0.1950 0.001712 0.000 0.0856 -1 0.520 0.5836 0.919 0.022110 0.05 0.384 0.209 0.39567 0.1866 0.1950 0.001280 0.000 0.0856 -1 0.520 0.6474 0.971 0.024329 0.05 0.384 0.209 0.39524 0.1227 0.1980 0.002636 0.000 0.0856 -1 0.520 0.6229 0.912 0.025451 0.05 0.384 0.209 0.39123 0.1555 0.1940 0.001079 0.000 0.0856 -1 0.520 0.6195 0.544 0.027778 0.05 0.384 0.209 0.39349 0.1300 0.2170 0.001008 0.000 0.1001 -1 0.547 0.6715 0.816 0.026775 0.06 0.432 0.178 0.39559 0.1016 0.2280 0.001233 0.000 0.1001 -1 0.547 0.5913 0.929 0.023534 0.06 0.432 0.178 0.39495 0.1621 0.1880 0.002221 0.000 0.1001 -1 0.547 0.6092 0.954 0.025480 0.06 0.432 0.178 0.39690 0.1709 0.1870 0.001423 0.000 0.1001 -1 0.547 0.6254 0.842 0.022565 0.06 0.432 0.178 0.38874 0.1045 0.1850 0.001713 0.000 0.1001 -1 0.547 0.5928 0.882 0.024631 0.06 0.432 0.178 0.34491 0.1576 0.1830 0.001316 0.000 0.1001 -1 0.547 0.6176 0.725 0.027301 0.06 0.432 0.178 0.39330 0.1204 0.2120 0.001510 0.000 0.1001 -1 0.547 0.6021 0.826 0.027474 0.06 0.432 0.178 0.39451 0.1030 0.1920 0.001306 0.000 0.1001 -1 0.547 0.5872 0.731 0.024775 0.06 0.432 0.178 0.33863 0.1537 0.2040 0.001448 0.000 0.1001 -1 0.547 0.5731 0.652 0.027592 0.06 0.432 0.178 0.39150 0.1361 0.1930 0.000717 0.000 0.2565 -1 0.581 0.6004 0.841 0.021974 0.02 0.188 0.191 0.37767 0.1427 0.2030 0.000930 0.000 0.2565 -1 0.581 0.5961 0.929 0.020869 0.02 0.188 0.191 0.37809 0.1793 0.2050 0.001504 0.000 0.2565 -1 0.581 0.5856 0.970 0.019444 0.02 0.188 0.191 0.37031 0.2541 0.1730 0.000985 0.000 0.2565 -1 0.581 0.5879 0.958 0.020063 0.02 0.188 0.191 0.37938 0.1758 0.1880 0.001690 0.000 0.2565 -1 0.581 0.5986 0.884 0.019929 0.02 0.188 0.191 0.38502 0.1481 0.2140 0.003874 0.000 0.2565 -1 0.581 0.5613 0.956 0.017572 0.02 0.188 0.191 0.35929 0.2726 0.1570 0.003254 0.000 0.2189 -1 0.624 0.6431 0.988 0.018125 0.04 0.437 0.212 0.39690 0.1539 0.1800 0.008813 0.000 0.2189 -1 0.624 0.5637 0.947 0.019799 0.04 0.437 0.212 0.39690 0.1834 0.1430 0.003401 0.000 0.2189 -1 0.624 0.6458 0.989 0.021185 0.04 0.437 0.212 0.39504 0.1260 0.1920 0.011929 0.000 0.2189 -1 0.624 0.6326 0.977 0.022710 0.04 0.437 0.212 0.39690 0.1226 0.1960 0.005901 0.000 0.2189 -1 0.624 0.6372 0.979 0.023274 0.04 0.437 0.212 0.38576 0.1112 0.2300 0.009762 0.000 0.2189 -1 0.624 0.5757 0.984 0.023460 0.04 0.437 0.212 0.26276 0.1731 0.1560 0.005578 0.000 0.2189 -1 0.624 0.6335 0.982 0.021107 0.04 0.437 0.212 0.39467 0.1696 0.1810 0.003226 0.000 0.2189 -1 0.624 0.5942 0.935 0.019669 0.04 0.437 0.212 0.37825 0.1690 0.1740 0.003523 0.000 0.2189 -1 0.624 0.6454 0.984 0.018498 0.04 0.437 0.212 0.39408 0.1459 0.1710 0.002909 0.000 0.2189 -1 0.624 0.6174 0.936 0.016119 0.04 0.437 0.212 0.38808 0.2416 0.1400 0.016286 0.000 0.2189 -1 0.624 0.5019 1.000 0.014394 0.04 0.437 0.212 0.39690 0.3441 0.1440 0.033211 0.000 0.1958 1 0.871 0.5403 1.000 0.013216 0.05 0.403 0.147 0.39690 0.2682 0.1340 0.040974 0.000 0.1958 -1 0.871 0.5468 1.000 0.014118 0.05 0.403 0.147 0.39690 0.2642 0.1560 0.023793 0.000 0.1958 -1 0.871 0.6130 1.000 0.014191 0.05 0.403 0.147 0.17291 0.2780 0.1380 0.021551 0.000 0.1958 -1 0.871 0.5628 1.000 0.015166 0.05 0.403 0.147 0.16927 0.1665 0.1560 0.023686 0.000 0.1958 -1 0.871 0.4926 0.957 0.014608 0.05 0.403 0.147 0.39171 0.2953 0.1460 0.023310 0.000 0.1958 -1 0.871 0.5186 0.938 0.015296 0.05 0.403 0.147 0.35699 0.2832 0.1780 0.027340 0.000 0.1958 -1 0.871 0.5597 0.949 0.015257 0.05 0.403 0.147 0.35185 0.2145 0.1540 0.016566 0.000 0.1958 -1 0.871 0.6122 0.973 0.016180 0.05 0.403 0.147 0.37280 0.1410 0.2150 0.014963 0.000 0.1958 -1 0.871 0.5404 1.000 0.015916 0.05 0.403 0.147 0.34160 0.1328 0.1960 0.011266 0.000 0.1958 1 0.871 0.5012 0.880 0.016102 0.05 0.403 0.147 0.34328 0.1212 0.1530 0.021492 0.000 0.1958 -1 0.871 0.5709 0.985 0.016232 0.05 0.403 0.147 0.26195 0.1579 0.1940 0.035350 0.000 0.1958 1 0.871 0.6152 0.826 0.017455 0.05 0.403 0.147 0.08801 0.1502 0.1560 0.012236 0.000 0.1958 -1 0.605 0.6943 0.974 0.018773 0.05 0.403 0.147 0.36343 0.0459 0.4130 0.013428 0.000 0.1958 -1 0.605 0.6066 1.000 0.017573 0.05 0.403 0.147 0.35389 0.0643 0.2430 0.012735 0.000 0.1958 1 0.605 0.6250 0.926 0.017984 0.05 0.403 0.147 0.33892 0.0550 0.2700 0.014634 0.000 0.1958 -1 0.605 0.7489 0.908 0.019709 0.05 0.403 0.147 0.37443 0.0173 0.5000 0.018338 0.000 0.1958 1 0.605 0.7802 0.982 0.020407 0.05 0.403 0.147 0.38961 0.0192 0.5000 0.015190 0.000 0.1958 1 0.605 0.8375 0.939 0.021620 0.05 0.403 0.147 0.38845 0.0332 0.5000 0.022424 0.000 0.1958 -1 0.605 0.5854 0.918 0.024220 0.05 0.403 0.147 0.39511 0.1164 0.2270 0.029240 0.000 0.1958 -1 0.605 0.6101 0.930 0.022834 0.05 0.403 0.147 0.24016 0.0981 0.2500 0.020102 0.000 0.1958 -1 0.605 0.7929 0.962 0.020459 0.05 0.403 0.147 0.36930 0.0370 0.5000 0.018003 0.000 0.1958 -1 0.605 0.5877 0.792 0.024259 0.05 0.403 0.147 0.22761 0.1214 0.2380 0.023004 0.000 0.1958 -1 0.605 0.6319 0.961 0.021000 0.05 0.403 0.147 0.29709 0.1110 0.2380 0.012074 0.000 0.1958 -1 0.605 0.5875 0.946 0.024259 0.05 0.403 0.147 0.29229 0.1443 0.1740 0.023139 0.000 0.1958 -1 0.605 0.5880 0.973 0.023887 0.05 0.403 0.147 0.34813 0.1203 0.1910 0.001391 0.000 0.0405 -1 0.510 0.5572 0.885 0.025961 0.05 0.296 0.166 0.39690 0.1469 0.2310 0.000845 0.000 0.0405 -1 0.510 0.5859 0.687 0.027019 0.05 0.296 0.166 0.39323 0.0964 0.2260 0.000666 0.000 0.0405 -1 0.510 0.6546 0.331 0.031323 0.05 0.296 0.166 0.39096 0.0533 0.2940 0.000702 0.000 0.0405 -1 0.510 0.6020 0.472 0.035549 0.05 0.296 0.166 0.39323 0.1011 0.2320 0.000543 0.000 0.0405 -1 0.510 0.6315 0.734 0.033175 0.05 0.296 0.166 0.39560 0.0629 0.2460 0.000578 0.000 0.0246 -1 0.488 0.6980 0.584 0.028290 0.03 0.193 0.178 0.39690 0.0504 0.3720 0.000659 0.000 0.0246 -1 0.488 0.7765 0.833 0.027410 0.03 0.193 0.178 0.39556 0.0756 0.3980 0.000689 0.000 0.0246 -1 0.488 0.6144 0.622 0.025979 0.03 0.193 0.178 0.39690 0.0945 0.3620 0.000910 0.000 0.0246 -1 0.488 0.7155 0.922 0.027006 0.03 0.193 0.178 0.39412 0.0482 0.3790 0.001001 0.000 0.0246 -1 0.488 0.6563 0.956 0.028470 0.03 0.193 0.178 0.39690 0.0568 0.3250 0.000831 0.000 0.0246 -1 0.488 0.5604 0.898 0.029879 0.03 0.193 0.178 0.39100 0.1398 0.2640 0.000605 0.000 0.0246 -1 0.488 0.6153 0.688 0.032797 0.03 0.193 0.178 0.38711 0.1315 0.2960 0.000560 0.000 0.0246 -1 0.488 0.7831 0.536 0.031992 0.03 0.193 0.178 0.39263 0.0445 0.5000 0.001258 0.450 0.0344 -1 0.437 0.6556 0.291 0.045667 0.05 0.398 0.152 0.38284 0.0456 0.2980 0.000837 0.450 0.0344 -1 0.437 0.7185 0.389 0.045667 0.05 0.398 0.152 0.39690 0.0539 0.3490 0.000907 0.450 0.0344 -1 0.437 0.6951 0.215 0.064798 0.05 0.398 0.152 0.37768 0.0510 0.3700 0.000866 0.450 0.0344 -1 0.437 0.7178 0.263 0.064798 0.05 0.398 0.152 0.39049 0.0287 0.3640 0.000219 0.600 0.0293 -1 0.401 0.6800 0.099 0.062196 0.01 0.265 0.156 0.39337 0.0503 0.3110 0.000144 0.600 0.0293 -1 0.401 0.6604 0.188 0.062196 0.01 0.265 0.156 0.37670 0.0438 0.2910 0.000138 0.800 0.0046 -1 0.422 0.7875 0.320 0.056484 0.04 0.255 0.144 0.39423 0.0297 0.5000 0.000401 0.800 0.0152 -1 0.404 0.7287 0.341 0.073090 0.02 0.329 0.126 0.39690 0.0408 0.3330 0.000467 0.800 0.0152 -1 0.404 0.7107 0.366 0.073090 0.02 0.329 0.126 0.35431 0.0861 0.3030 0.000377 0.800 0.0152 -1 0.404 0.7274 0.383 0.073090 0.02 0.329 0.126 0.39220 0.0662 0.3460 0.000315 0.950 0.0147 -1 0.403 0.6975 0.153 0.076534 0.03 0.402 0.170 0.39690 0.0456 0.3490 0.000178 0.950 0.0147 -1 0.403 0.7135 0.139 0.076534 0.03 0.402 0.170 0.38430 0.0445 0.3290 0.000345 0.825 0.0203 -1 0.415 0.6162 0.384 0.062700 0.02 0.348 0.147 0.39377 0.0743 0.2410 0.000218 0.825 0.0203 -1 0.415 0.7610 0.157 0.062700 0.02 0.348 0.147 0.39538 0.0311 0.4230 0.000351 0.950 0.0268 -1 0.416 0.7853 0.332 0.051180 0.04 0.224 0.147 0.39278 0.0381 0.4850 0.000201 0.950 0.0268 -1 0.416 0.8034 0.319 0.051180 0.04 0.224 0.147 0.39055 0.0288 0.5000 0.002297 0.000 0.1059 -1 0.489 0.6326 0.525 0.043549 0.04 0.277 0.186 0.39487 0.1097 0.2440 0.004357 0.000 0.1059 1 0.489 0.5344 1.000 0.038750 0.04 0.277 0.186 0.39690 0.2309 0.2000 0.001745 0.000 0.1059 1 0.489 0.5960 0.921 0.038771 0.04 0.277 0.186 0.39325 0.1727 0.2170 0.003758 0.000 0.1059 1 0.489 0.5404 0.886 0.036650 0.04 0.277 0.186 0.39524 0.2398 0.1930 0.002172 0.000 0.1059 1 0.489 0.5807 0.538 0.036526 0.04 0.277 0.186 0.39094 0.1603 0.2240 0.002896 0.000 0.1059 -1 0.489 0.5412 0.098 0.035875 0.04 0.277 0.186 0.34893 0.2955 0.2370 0.001980 0.000 0.1059 -1 0.489 0.6182 0.424 0.039454 0.04 0.277 0.186 0.39363 0.0947 0.2500 0.000456 0.000 0.1389 1 0.550 0.5888 0.560 0.031121 0.05 0.276 0.164 0.39280 0.1351 0.2330 0.000701 0.000 0.1389 -1 0.550 0.6642 0.851 0.034211 0.05 0.276 0.164 0.39278 0.0969 0.2870 0.001143 0.000 0.1389 1 0.550 0.6373 0.924 0.033633 0.05 0.276 0.164 0.39374 0.1050 0.2300 0.003581 0.000 0.0620 1 0.507 0.6951 0.885 0.028617 0.08 0.307 0.174 0.39170 0.0971 0.2670 0.004077 0.000 0.0620 1 0.507 0.6164 0.913 0.030480 0.08 0.307 0.174 0.39524 0.2146 0.2170 0.006236 0.000 0.0620 1 0.507 0.6879 0.777 0.032721 0.08 0.307 0.174 0.39039 0.0993 0.2750 0.006147 0.000 0.0620 -1 0.507 0.6618 0.808 0.032721 0.08 0.307 0.174 0.39690 0.0760 0.3010 0.003153 0.000 0.0620 -1 0.504 0.8266 0.783 0.028944 0.08 0.307 0.174 0.38505 0.0414 0.4480 0.005269 0.000 0.0620 -1 0.504 0.8725 0.830 0.028944 0.08 0.307 0.174 0.38200 0.0463 0.5000 0.003821 0.000 0.0620 -1 0.504 0.8040 0.865 0.032157 0.08 0.307 0.174 0.38738 0.0313 0.3760 0.004124 0.000 0.0620 -1 0.504 0.7163 0.799 0.032157 0.08 0.307 0.174 0.37208 0.0636 0.3160 0.002982 0.000 0.0620 -1 0.504 0.7686 0.170 0.033751 0.08 0.307 0.174 0.37751 0.0392 0.4670 0.004418 0.000 0.0620 -1 0.504 0.6552 0.214 0.033751 0.08 0.307 0.174 0.38034 0.0376 0.3150 0.005370 0.000 0.0620 -1 0.504 0.5981 0.681 0.036715 0.08 0.307 0.174 0.37835 0.1165 0.2430 0.003315 0.000 0.0620 -1 0.507 0.8247 0.704 0.036519 0.08 0.307 0.174 0.37895 0.0395 0.4830 0.003305 0.000 0.0620 -1 0.507 0.6086 0.615 0.036519 0.08 0.307 0.174 0.37675 0.1088 0.2400 0.005206 0.000 0.0620 1 0.507 0.6631 0.765 0.041480 0.08 0.307 0.174 0.38845 0.0954 0.2510 0.005118 0.000 0.0620 -1 0.507 0.7358 0.716 0.041480 0.08 0.307 0.174 0.39007 0.0473 0.3150 0.001133 0.300 0.0493 -1 0.428 0.6897 0.543 0.063361 0.06 0.300 0.166 0.39125 0.1138 0.2200 0.001061 0.300 0.0493 -1 0.428 0.6095 0.651 0.063361 0.06 0.300 0.166 0.39462 0.1240 0.2010 0.001029 0.300 0.0493 -1 0.428 0.6358 0.529 0.070355 0.06 0.300 0.166 0.37275 0.1122 0.2220 0.001276 0.300 0.0493 -1 0.428 0.6393 0.078 0.070355 0.06 0.300 0.166 0.37471 0.0519 0.2370 0.002061 0.220 0.0586 -1 0.431 0.5593 0.765 0.079549 0.07 0.330 0.191 0.37249 0.1250 0.1760 0.001913 0.220 0.0586 -1 0.431 0.5605 0.702 0.079549 0.07 0.330 0.191 0.38913 0.1846 0.1850 0.001966 0.220 0.0586 -1 0.431 0.6226 0.792 0.080555 0.07 0.330 0.191 0.37614 0.1015 0.2050 0.001403 0.220 0.0586 -1 0.431 0.6487 0.130 0.073967 0.07 0.330 0.191 0.39628 0.0590 0.2440 0.000822 0.220 0.0586 -1 0.431 0.6957 0.068 0.089067 0.07 0.330 0.191 0.38609 0.0353 0.2960 0.003689 0.220 0.0586 -1 0.431 0.8259 0.084 0.089067 0.07 0.330 0.191 0.39690 0.0354 0.4280 0.000482 0.800 0.0364 -1 0.392 0.6108 0.320 0.092203 0.01 0.315 0.164 0.39289 0.0657 0.2190 0.000355 0.800 0.0364 -1 0.392 0.5876 0.191 0.092203 0.01 0.315 0.164 0.39518 0.0925 0.2090 0.000154 0.900 0.0375 -1 0.394 0.7454 0.342 0.063361 0.03 0.244 0.159 0.38634 0.0311 0.4400 0.006635 0.200 0.0397 -1 0.647 0.7333 1.000 0.018946 0.05 0.264 0.130 0.38329 0.0779 0.3600 0.006567 0.200 0.0397 -1 0.647 0.6842 1.000 0.020107 0.05 0.264 0.130 0.39193 0.0690 0.3010 0.005341 0.200 0.0397 -1 0.647 0.7520 0.894 0.021398 0.05 0.264 0.130 0.38837 0.0726 0.4310 0.005201 0.200 0.0397 -1 0.647 0.8398 0.915 0.022885 0.05 0.264 0.130 0.38686 0.0591 0.4880 0.008253 0.200 0.0397 -1 0.647 0.7327 0.945 0.020788 0.05 0.264 0.130 0.39342 0.1125 0.3100 0.005501 0.200 0.0397 -1 0.647 0.7206 0.916 0.019301 0.05 0.264 0.130 0.38789 0.0810 0.3650 0.007857 0.200 0.0397 -1 0.647 0.7014 0.846 0.021329 0.05 0.264 0.130 0.38407 0.1479 0.3070 0.005783 0.200 0.0397 -1 0.575 0.8297 0.670 0.024216 0.05 0.264 0.130 0.38454 0.0744 0.5000 0.002992 0.200 0.0696 -1 0.464 0.5856 0.421 0.044290 0.03 0.223 0.186 0.38865 0.1300 0.2110 0.001621 0.200 0.0696 -1 0.464 0.6240 0.163 0.044290 0.03 0.223 0.186 0.39690 0.0659 0.2520 0.001146 0.200 0.0696 -1 0.464 0.6538 0.587 0.039175 0.03 0.223 0.186 0.39496 0.0773 0.2440 0.000564 0.400 0.0641 1 0.447 0.6758 0.329 0.040776 0.04 0.254 0.176 0.39690 0.0353 0.3240 0.000960 0.400 0.0641 -1 0.447 0.6854 0.428 0.042673 0.04 0.254 0.176 0.39690 0.0298 0.3200 0.001047 0.400 0.0641 1 0.447 0.7267 0.490 0.047872 0.04 0.254 0.176 0.38925 0.0605 0.3320 0.000798 0.400 0.0641 -1 0.447 0.6482 0.321 0.041403 0.04 0.254 0.176 0.39690 0.0719 0.2910 0.002104 0.200 0.0333 -1 0.443 0.6812 0.322 0.041007 0.05 0.216 0.149 0.39690 0.0485 0.3510 0.000358 0.200 0.0333 -1 0.443 0.7820 0.645 0.046947 0.05 0.216 0.149 0.38731 0.0376 0.4540 0.000371 0.200 0.0333 -1 0.443 0.6968 0.372 0.052447 0.05 0.216 0.149 0.39223 0.0459 0.3540 0.000613 0.200 0.0333 1 0.443 0.7645 0.497 0.052119 0.05 0.216 0.149 0.37707 0.0301 0.4600 0.000150 0.900 0.0121 1 0.401 0.7923 0.248 0.058850 0.01 0.198 0.136 0.39552 0.0316 0.5000 0.000091 0.900 0.0297 -1 0.400 0.7088 0.208 0.073073 0.01 0.285 0.153 0.39472 0.0785 0.3220 0.000110 0.550 0.0225 -1 0.389 0.6453 0.319 0.073073 0.01 0.300 0.153 0.39472 0.0823 0.2200 0.000197 0.800 0.0176 -1 0.385 0.6230 0.315 0.090892 0.01 0.241 0.182 0.34160 0.1293 0.2010 0.000387 0.525 0.0532 -1 0.405 0.6209 0.313 0.073172 0.06 0.293 0.166 0.39690 0.0714 0.2320 0.000430 0.525 0.0532 -1 0.405 0.6565 0.229 0.073172 0.06 0.293 0.166 0.37172 0.0951 0.2480 0.000350 0.800 0.0495 -1 0.411 0.6861 0.279 0.051167 0.04 0.245 0.192 0.39690 0.0333 0.2850 0.000789 0.800 0.0495 -1 0.411 0.7148 0.277 0.051167 0.04 0.245 0.192 0.39690 0.0356 0.3730 0.000362 0.800 0.0495 -1 0.411 0.6630 0.234 0.051167 0.04 0.245 0.192 0.39690 0.0470 0.2790 0.000827 0.000 0.1392 -1 0.437 0.6127 0.184 0.055027 0.04 0.289 0.160 0.39690 0.0858 0.2390 0.000820 0.000 0.1392 -1 0.437 0.6009 0.423 0.055027 0.04 0.289 0.160 0.39690 0.1040 0.2170 0.001293 0.000 0.1392 -1 0.437 0.6678 0.311 0.059604 0.04 0.289 0.160 0.39690 0.0627 0.2860 0.000537 0.000 0.1392 -1 0.437 0.6549 0.510 0.059604 0.04 0.289 0.160 0.39285 0.0739 0.2710 0.001410 0.000 0.1392 -1 0.437 0.5790 0.580 0.063200 0.04 0.289 0.160 0.39690 0.1584 0.2030 0.000647 0.700 0.0224 -1 0.400 0.6345 0.201 0.078278 0.05 0.358 0.148 0.36824 0.0497 0.2250 0.000442 0.700 0.0224 -1 0.400 0.6871 0.474 0.078278 0.05 0.358 0.148 0.39086 0.0607 0.2480 0.000354 0.340 0.0609 -1 0.433 0.6590 0.404 0.054917 0.07 0.329 0.161 0.39575 0.0950 0.2200 0.000927 0.340 0.0609 -1 0.433 0.6495 0.184 0.054917 0.07 0.329 0.161 0.38361 0.0867 0.2640 0.001000 0.340 0.0609 -1 0.433 0.6982 0.177 0.054917 0.07 0.329 0.161 0.39043 0.0486 0.3310 0.000552 0.330 0.0218 -1 0.472 0.7236 0.411 0.040220 0.07 0.222 0.184 0.39368 0.0693 0.3610 0.000548 0.330 0.0218 -1 0.472 0.6616 0.581 0.033700 0.07 0.222 0.184 0.39336 0.0893 0.2840 0.000750 0.330 0.0218 -1 0.472 0.7420 0.719 0.030992 0.07 0.222 0.184 0.39690 0.0647 0.3340 0.000493 0.330 0.0218 -1 0.472 0.6849 0.703 0.031827 0.07 0.222 0.184 0.39690 0.0753 0.2820 0.003494 0.000 0.0990 -1 0.544 0.5972 0.767 0.031025 0.04 0.304 0.184 0.39624 0.0997 0.2030 0.026355 0.000 0.0990 -1 0.544 0.4973 0.378 0.025194 0.04 0.304 0.184 0.35045 0.1264 0.1610 0.007904 0.000 0.0990 -1 0.544 0.6122 0.528 0.026403 0.04 0.304 0.184 0.39690 0.0598 0.2210 0.002694 0.000 0.0990 -1 0.544 0.6266 0.828 0.032628 0.04 0.304 0.184 0.39339 0.0790 0.2160 0.003692 0.000 0.0990 -1 0.544 0.6567 0.873 0.036023 0.04 0.304 0.184 0.39569 0.0928 0.2380 0.002536 0.000 0.0990 -1 0.544 0.5705 0.777 0.039450 0.04 0.304 0.184 0.39642 0.1150 0.1620 0.003183 0.000 0.0990 -1 0.544 0.5914 0.832 0.039986 0.04 0.304 0.184 0.39070 0.1833 0.1780 0.002452 0.000 0.0990 -1 0.544 0.5782 0.717 0.040317 0.04 0.304 0.184 0.39690 0.1594 0.1980 0.004755 0.000 0.0990 -1 0.544 0.6113 0.588 0.040019 0.04 0.304 0.184 0.39623 0.1273 0.2100 0.001676 0.000 0.0738 -1 0.493 0.6426 0.523 0.045404 0.05 0.287 0.196 0.39690 0.0720 0.2380 0.001816 0.000 0.0738 -1 0.493 0.6376 0.543 0.045404 0.05 0.287 0.196 0.39690 0.0687 0.2310 0.003511 0.000 0.0738 -1 0.493 0.6041 0.499 0.047211 0.05 0.287 0.196 0.39690 0.0770 0.2040 0.001919 0.000 0.0738 -1 0.493 0.6431 0.147 0.054159 0.05 0.287 0.196 0.39368 0.0508 0.2460 0.003035 0.000 0.0738 -1 0.493 0.6312 0.289 0.054159 0.05 0.287 0.196 0.39690 0.0615 0.2300 0.000672 0.000 0.0324 -1 0.460 0.6333 0.172 0.052146 0.04 0.430 0.169 0.37521 0.0734 0.2260 0.000502 0.350 0.0606 -1 0.438 0.5706 0.284 0.066407 0.01 0.304 0.169 0.39402 0.1243 0.1710 0.000347 0.350 0.0606 -1 0.438 0.6031 0.233 0.066407 0.01 0.304 0.169 0.36225 0.0783 0.1940 0.000508 0.000 0.0519 -1 0.515 0.6316 0.381 0.064584 0.05 0.224 0.202 0.38971 0.0568 0.2220 0.000343 0.000 0.0519 -1 0.515 0.5869 0.463 0.052311 0.05 0.224 0.202 0.39690 0.0980 0.1950 0.000331 0.000 0.0519 -1 0.515 0.6059 0.373 0.048122 0.05 0.224 0.202 0.39614 0.0851 0.2060 0.000615 0.000 0.0519 -1 0.515 0.5968 0.585 0.048122 0.05 0.224 0.202 0.39690 0.0929 0.1870 0.000250 0.000 0.0189 -1 0.518 0.6540 0.597 0.062669 0.01 0.422 0.159 0.38996 0.0865 0.1650 0.000254 0.550 0.0378 -1 0.484 0.6696 0.564 0.057321 0.05 0.370 0.176 0.39690 0.0718 0.2390 0.000311 0.000 0.0439 -1 0.442 0.6014 0.485 0.080136 0.03 0.352 0.188 0.38564 0.1053 0.1750 0.000616 0.000 0.0439 -1 0.442 0.5898 0.523 0.080136 0.03 0.352 0.188 0.36461 0.1267 0.1720 0.000187 0.850 0.0415 -1 0.429 0.6516 0.277 0.085353 0.04 0.351 0.179 0.39243 0.0636 0.2310 0.000150 0.800 0.0201 -1 0.435 0.6635 0.297 0.083440 0.04 0.280 0.170 0.39094 0.0599 0.2450 0.000290 0.400 0.0125 -1 0.429 0.6939 0.345 0.087921 0.01 0.335 0.197 0.38985 0.0589 0.2660 0.000621 0.400 0.0125 -1 0.429 0.6490 0.444 0.087921 0.01 0.335 0.197 0.39690 0.0598 0.2290 0.000795 0.600 0.0169 -1 0.411 0.6579 0.359 0.107103 0.04 0.411 0.183 0.37078 0.0549 0.2410 0.000724 0.600 0.0169 -1 0.411 0.5884 0.185 0.107103 0.04 0.411 0.183 0.39233 0.0779 0.1860 0.000430 0.800 0.0191 -1 0.413 0.5663 0.219 0.105857 0.04 0.334 0.220 0.38280 0.0805 0.1820 0.001066 0.800 0.0191 -1 0.413 0.5936 0.195 0.105857 0.04 0.334 0.220 0.37604 0.0557 0.2060 0.089830 0.000 0.1810 1 0.770 0.6212 0.974 0.021222 0.24 0.666 0.202 0.37773 0.1760 0.1780 0.042613 0.000 0.1810 -1 0.770 0.6112 0.813 0.025091 0.24 0.666 0.202 0.39074 0.1267 0.2260 0.045419 0.000 0.1810 -1 0.770 0.6398 0.880 0.025182 0.24 0.666 0.202 0.37456 0.0779 0.2500 0.038368 0.000 0.1810 -1 0.770 0.6251 0.911 0.022955 0.24 0.666 0.202 0.35065 0.1419 0.1990 0.036782 0.000 0.1810 -1 0.770 0.5362 0.962 0.021036 0.24 0.666 0.202 0.38079 0.1019 0.2080 0.042224 0.000 0.1810 1 0.770 0.5803 0.890 0.019047 0.24 0.666 0.202 0.35304 0.1464 0.1680 0.034743 0.000 0.1810 1 0.718 0.8780 0.829 0.019047 0.24 0.666 0.202 0.35455 0.0529 0.2190 0.036970 0.000 0.1810 -1 0.718 0.4963 0.914 0.017523 0.24 0.666 0.202 0.31603 0.1400 0.2190 0.135222 0.000 0.1810 -1 0.631 0.3863 1.000 0.015106 0.24 0.666 0.202 0.13142 0.1333 0.2310 0.048982 0.000 0.1810 -1 0.631 0.4970 1.000 0.013325 0.24 0.666 0.202 0.37552 0.0326 0.5000 0.065388 0.000 0.1810 1 0.631 0.7016 0.975 0.012024 0.24 0.666 0.202 0.39205 0.0296 0.5000 0.092323 0.000 0.1810 -1 0.631 0.6216 1.000 0.011691 0.24 0.666 0.202 0.36615 0.0953 0.5000 0.082673 0.000 0.1810 1 0.668 0.5875 0.896 0.011296 0.24 0.666 0.202 0.34788 0.0888 0.5000 0.111081 0.000 0.1810 -1 0.668 0.4906 1.000 0.011742 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.3477 0.1380 0.184982 0.000 0.1810 -1 0.668 0.4138 1.000 0.011370 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.3797 0.1380 0.152880 0.000 0.1810 -1 0.671 0.6649 0.933 0.013449 0.24 0.666 0.202 0.36302 0.2324 0.1390 0.098235 0.000 0.1810 -1 0.671 0.6794 0.988 0.013580 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.2124 0.1330 0.236482 0.000 0.1810 -1 0.671 0.6380 0.962 0.013861 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.2369 0.1310 0.158744 0.000 0.1810 -1 0.671 0.6545 0.991 0.015192 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.2108 0.1090 0.091870 0.000 0.1810 -1 0.700 0.5536 1.000 0.015804 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.2360 0.1130 0.079925 0.000 0.1810 -1 0.700 0.5520 1.000 0.015331 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.2456 0.1230 0.168118 0.000 0.1810 -1 0.700 0.5277 0.981 0.014261 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.3081 0.0720 0.243938 0.000 0.1810 -1 0.700 0.4652 1.000 0.014672 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.2828 0.1050 0.081517 0.000 0.1810 -1 0.700 0.5390 0.989 0.017281 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.2085 0.1150 0.069622 0.000 0.1810 -1 0.700 0.5713 0.970 0.019265 0.24 0.666 0.202 0.39443 0.1711 0.1510 0.052931 0.000 0.1810 -1 0.700 0.6051 0.825 0.021678 0.24 0.666 0.202 0.37838 0.1876 0.2320 0.115779 0.000 0.1810 -1 0.700 0.5036 0.970 0.017700 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.2568 0.0970 0.086448 0.000 0.1810 -1 0.693 0.6193 0.926 0.017912 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.1517 0.1380 0.087168 0.000 0.1810 -1 0.693 0.6471 0.988 0.017257 0.24 0.666 0.202 0.39198 0.1712 0.1310 0.058721 0.000 0.1810 -1 0.693 0.6405 0.960 0.016768 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.1937 0.1250 0.076720 0.000 0.1810 -1 0.693 0.5747 0.989 0.016334 0.24 0.666 0.202 0.39310 0.1992 0.0850 0.383518 0.000 0.1810 -1 0.693 0.5453 1.000 0.014896 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.3059 0.0500 0.099166 0.000 0.1810 -1 0.693 0.5852 0.778 0.015004 0.24 0.666 0.202 0.33816 0.2997 0.0630 0.250461 0.000 0.1810 -1 0.693 0.5987 1.000 0.015888 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.2677 0.0560 0.095957 0.000 0.1810 -1 0.693 0.6404 1.000 0.016390 0.24 0.666 0.202 0.37611 0.2031 0.1210 0.415292 0.000 0.1810 -1 0.693 0.5531 0.854 0.016074 0.24 0.666 0.202 0.32946 0.2738 0.0850 0.679208 0.000 0.1810 -1 0.693 0.5683 1.000 0.014254 0.24 0.666 0.202 0.38497 0.2298 0.0500 0.119511 0.000 0.1810 -1 0.659 0.5608 1.000 0.012852 0.24 0.666 0.202 0.33209 0.1213 0.2790 0.074039 0.000 0.1810 -1 0.597 0.5617 0.979 0.014547 0.24 0.666 0.202 0.31464 0.2640 0.1720 0.144383 0.000 0.1810 -1 0.597 0.6852 1.000 0.014655 0.24 0.666 0.202 0.17936 0.1978 0.2750 0.511358 0.000 0.1810 -1 0.597 0.5757 1.000 0.014130 0.24 0.666 0.202 0.00260 0.1011 0.1500 0.286558 0.000 0.1810 -1 0.597 0.5155 1.000 0.015894 0.24 0.666 0.202 0.21097 0.2008 0.1630 0.457461 0.000 0.1810 -1 0.693 0.4519 1.000 0.016582 0.24 0.666 0.202 0.08827 0.3698 0.0700 0.180846 0.000 0.1810 -1 0.679 0.6434 1.000 0.018347 0.24 0.666 0.202 0.02725 0.2905 0.0720 0.108342 0.000 0.1810 -1 0.679 0.6782 0.908 0.018195 0.24 0.666 0.202 0.02157 0.2579 0.0750 0.259406 0.000 0.1810 -1 0.679 0.5304 0.891 0.016475 0.24 0.666 0.202 0.12736 0.2664 0.1040 0.735341 0.000 0.1810 -1 0.679 0.5957 1.000 0.018026 0.24 0.666 0.202 0.01645 0.2062 0.0880 0.118123 0.000 0.1810 -1 0.718 0.6824 0.765 0.017940 0.24 0.666 0.202 0.04845 0.2274 0.0840 0.110874 0.000 0.1810 -1 0.718 0.6411 1.000 0.018589 0.24 0.666 0.202 0.31875 0.1502 0.1670 0.070226 0.000 0.1810 -1 0.718 0.6006 0.953 0.018746 0.24 0.666 0.202 0.31998 0.1570 0.1420 0.120482 0.000 0.1810 -1 0.614 0.5648 0.876 0.019512 0.24 0.666 0.202 0.29155 0.1410 0.2080 0.087921 0.000 0.1810 -1 0.584 0.5565 0.706 0.020635 0.24 0.666 0.202 0.00365 0.1716 0.1170 0.158603 0.000 0.1810 -1 0.679 0.5896 0.954 0.019096 0.24 0.666 0.202 0.00768 0.2439 0.0830 0.122472 0.000 0.1810 -1 0.584 0.5837 0.597 0.019976 0.24 0.666 0.202 0.02465 0.1569 0.1020 0.376619 0.000 0.1810 -1 0.679 0.6202 0.787 0.018629 0.24 0.666 0.202 0.01882 0.1452 0.1090 0.073671 0.000 0.1810 -1 0.679 0.6193 0.781 0.019356 0.24 0.666 0.202 0.09673 0.2152 0.1100 0.093389 0.000 0.1810 -1 0.679 0.6380 0.956 0.019682 0.24 0.666 0.202 0.06072 0.2408 0.0950 0.084921 0.000 0.1810 -1 0.584 0.6348 0.861 0.020527 0.24 0.666 0.202 0.08345 0.1764 0.1450 0.064441 0.000 0.1810 -1 0.584 0.6425 0.748 0.022004 0.24 0.666 0.202 0.09795 0.1203 0.1610 0.055811 0.000 0.1810 -1 0.713 0.6436 0.879 0.023158 0.24 0.666 0.202 0.10019 0.1622 0.1430 0.111604 0.000 0.1810 -1 0.740 0.6629 0.946 0.021247 0.24 0.666 0.202 0.10985 0.2327 0.1340 0.144208 0.000 0.1810 -1 0.740 0.6461 0.933 0.020026 0.24 0.666 0.202 0.02749 0.1805 0.0960 0.151772 0.000 0.1810 -1 0.740 0.6152 1.000 0.019142 0.24 0.666 0.202 0.00932 0.2645 0.0870 0.136781 0.000 0.1810 -1 0.740 0.5935 0.879 0.018206 0.24 0.666 0.202 0.06895 0.3402 0.0840 0.093906 0.000 0.1810 -1 0.740 0.5627 0.939 0.018172 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.2288 0.1280 0.220511 0.000 0.1810 -1 0.740 0.5818 0.924 0.018662 0.24 0.666 0.202 0.39145 0.2211 0.1050 0.097242 0.000 0.1810 -1 0.740 0.6406 0.972 0.020651 0.24 0.666 0.202 0.38596 0.1952 0.1710 0.056664 0.000 0.1810 -1 0.740 0.6219 1.000 0.020048 0.24 0.666 0.202 0.39569 0.1659 0.1840 0.099665 0.000 0.1810 -1 0.740 0.6485 1.000 0.019784 0.24 0.666 0.202 0.38673 0.1885 0.1540 0.128023 0.000 0.1810 -1 0.740 0.5854 0.966 0.018956 0.24 0.666 0.202 0.24052 0.2379 0.1080 0.106718 0.000 0.1810 -1 0.740 0.6459 0.948 0.019879 0.24 0.666 0.202 0.04306 0.2398 0.1180 0.062881 0.000 0.1810 -1 0.740 0.6341 0.964 0.020720 0.24 0.666 0.202 0.31801 0.1779 0.1490 0.099249 0.000 0.1810 -1 0.740 0.6251 0.966 0.021980 0.24 0.666 0.202 0.38852 0.1644 0.1260 0.093291 0.000 0.1810 -1 0.713 0.6185 0.987 0.022616 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.1813 0.1410 0.075260 0.000 0.1810 -1 0.713 0.6417 0.983 0.021850 0.24 0.666 0.202 0.30421 0.1931 0.1300 0.067177 0.000 0.1810 -1 0.713 0.6749 0.926 0.023236 0.24 0.666 0.202 0.00032 0.1744 0.1340 0.050902 0.000 0.1810 -1 0.713 0.6297 0.918 0.023682 0.24 0.666 0.202 0.38509 0.1727 0.1610 0.082481 0.000 0.1810 -1 0.713 0.7393 0.993 0.024527 0.24 0.666 0.202 0.37587 0.1674 0.1780 0.095136 0.000 0.1810 -1 0.713 0.6728 0.941 0.024961 0.24 0.666 0.202 0.00668 0.1871 0.1490 0.047524 0.000 0.1810 -1 0.713 0.6525 0.865 0.024358 0.24 0.666 0.202 0.05092 0.1813 0.1410 0.082006 0.000 0.1810 -1 0.713 0.5936 0.803 0.027792 0.24 0.666 0.202 0.00350 0.1694 0.1350 0.077522 0.000 0.1810 -1 0.713 0.6301 0.837 0.027831 0.24 0.666 0.202 0.27221 0.1623 0.1490 0.068012 0.000 0.1810 -1 0.713 0.6081 0.844 0.027175 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.1470 0.2000 0.048121 0.000 0.1810 -1 0.713 0.6701 0.900 0.025975 0.24 0.666 0.202 0.25523 0.1642 0.1640 0.066549 0.000 0.1810 -1 0.713 0.6317 0.830 0.027344 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.1399 0.1950 0.058212 0.000 0.1810 -1 0.713 0.6513 0.899 0.028016 0.24 0.666 0.202 0.39382 0.1029 0.2020 0.078393 0.000 0.1810 -1 0.655 0.6209 0.654 0.029634 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.1322 0.2140 0.031636 0.000 0.1810 -1 0.655 0.5759 0.482 0.030665 0.24 0.666 0.202 0.33440 0.1413 0.1990 0.037750 0.000 0.1810 -1 0.655 0.5952 0.847 0.028715 0.24 0.666 0.202 0.02201 0.1715 0.1900 0.044223 0.000 0.1810 -1 0.584 0.6003 0.945 0.025403 0.24 0.666 0.202 0.33129 0.2132 0.1910 0.155757 0.000 0.1810 -1 0.580 0.5926 0.710 0.029084 0.24 0.666 0.202 0.36874 0.1813 0.1910 0.130751 0.000 0.1810 -1 0.580 0.5713 0.567 0.028237 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.1476 0.2010 0.035687 0.000 0.1810 -1 0.580 0.6437 0.750 0.028965 0.24 0.666 0.202 0.39337 0.1436 0.2320 0.046469 0.000 0.1810 -1 0.614 0.6980 0.676 0.025329 0.24 0.666 0.202 0.37468 0.1166 0.2980 0.080558 0.000 0.1810 -1 0.584 0.5427 0.954 0.024298 0.24 0.666 0.202 0.35258 0.1814 0.1380 0.063931 0.000 0.1810 -1 0.584 0.6162 0.974 0.022060 0.24 0.666 0.202 0.30276 0.2410 0.1330 0.048714 0.000 0.1810 -1 0.614 0.6484 0.936 0.023053 0.24 0.666 0.202 0.39621 0.1868 0.1670 0.150234 0.000 0.1810 -1 0.614 0.5304 0.973 0.021007 0.24 0.666 0.202 0.34948 0.2491 0.1200 0.102330 0.000 0.1810 -1 0.614 0.6185 0.967 0.021705 0.24 0.666 0.202 0.37970 0.1803 0.1460 0.143337 0.000 0.1810 -1 0.614 0.6229 0.880 0.019512 0.24 0.666 0.202 0.38332 0.1311 0.2140 0.058240 0.000 0.1810 -1 0.532 0.6242 0.647 0.034242 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.1074 0.2300 0.057082 0.000 0.1810 -1 0.532 0.6750 0.749 0.033317 0.24 0.666 0.202 0.39307 0.0774 0.2370 0.057312 0.000 0.1810 -1 0.532 0.7061 0.770 0.034106 0.24 0.666 0.202 0.39528 0.0701 0.2500 0.028184 0.000 0.1810 -1 0.532 0.5762 0.403 0.040983 0.24 0.666 0.202 0.39292 0.1042 0.2180 0.023786 0.000 0.1810 -1 0.583 0.5871 0.419 0.037240 0.24 0.666 0.202 0.37073 0.1334 0.2060 0.048357 0.000 0.1810 -1 0.583 0.5905 0.532 0.031523 0.24 0.666 0.202 0.38822 0.1145 0.2060 0.001834 0.000 0.2774 -1 0.609 0.5414 0.983 0.017554 0.04 0.711 0.201 0.34405 0.2397 0.0700 0.002075 0.000 0.2774 -1 0.609 0.5093 0.980 0.018226 0.04 0.711 0.201 0.31843 0.2968 0.0810 0.001057 0.000 0.2774 -1 0.609 0.5983 0.988 0.018681 0.04 0.711 0.201 0.39011 0.1807 0.1360 0.001113 0.000 0.2774 -1 0.609 0.5983 0.835 0.021099 0.04 0.711 0.201 0.39690 0.1335 0.2010 0.001733 0.000 0.0969 -1 0.585 0.5707 0.540 0.023817 0.06 0.391 0.192 0.39690 0.1201 0.2180 0.001790 0.000 0.0969 -1 0.585 0.5670 0.288 0.027986 0.06 0.391 0.192 0.39329 0.1760 0.2310 0.002684 0.000 0.0969 -1 0.585 0.5794 0.706 0.028927 0.06 0.391 0.192 0.39690 0.1410 0.1830 0.002391 0.000 0.0969 -1 0.585 0.6019 0.653 0.024091 0.06 0.391 0.192 0.39690 0.1292 0.2120 0.001778 0.000 0.0969 -1 0.585 0.5569 0.735 0.023999 0.06 0.391 0.192 0.39577 0.1510 0.1750 0.002244 0.000 0.0969 -1 0.585 0.6027 0.797 0.024982 0.06 0.391 0.192 0.39690 0.1433 0.1680 0.000453 0.000 0.1193 -1 0.573 0.6120 0.767 0.022875 0.01 0.273 0.210 0.39690 0.0908 0.2060 0.000608 0.000 0.1193 -1 0.573 0.6976 0.910 0.021675 0.01 0.273 0.210 0.39690 0.0564 0.2390 0.001096 0.000 0.1193 -1 0.573 0.6794 0.893 0.023889 0.01 0.273 0.210 0.39345 0.0648 0.2200 0.000474 0.000 0.1193 -1 0.573 0.6030 0.808 0.025050 0.01 0.273 0.210 0.39690 0.0788 0.1190
Test data:
# boston_test.txt # order-magnitude normalized # # [0] = crime rate / 100, [1] = pct large lots / 100, [2] = pct business / 100, [3] = adj to river (-1 = no, +1 = yes), # [4] = pollution / 1, [5] = avg num rooms / 10, [6] = pct built before 1940 / 100, [7] = distance to boston / 100, # [8] = access to highways / 100, [9] = tax rate / 1000, [10] = pupil-teacher ratio / 100, [11] = density Blacks / 1000, # [12] pct low socio-economic / 100, [13] = median house price / 100_000 # # crime large business river poll. rooms oldness dist access tax school blacks poverty price # 0.000063 0.180 0.0231 -1 0.538 0.6575 0.652 0.040900 0.01 0.296 0.153 0.39690 0.0498 0.2400 0.001700 0.125 0.0787 -1 0.524 0.6004 0.859 0.065921 0.05 0.311 0.152 0.38671 0.1710 0.1890 0.000938 0.125 0.0787 -1 0.524 0.5889 0.390 0.054509 0.05 0.311 0.152 0.39050 0.1571 0.2170 0.006298 0.000 0.0814 -1 0.538 0.5949 0.618 0.047075 0.04 0.307 0.210 0.39690 0.0826 0.2040 0.008405 0.000 0.0814 -1 0.538 0.5599 0.857 0.044546 0.04 0.307 0.210 0.30342 0.1651 0.1390 0.009558 0.000 0.0814 -1 0.538 0.6047 0.888 0.044534 0.04 0.307 0.210 0.30638 0.1728 0.1480 0.011308 0.000 0.0814 -1 0.538 0.5713 0.941 0.042330 0.04 0.307 0.210 0.36017 0.2260 0.1270 0.013880 0.000 0.0814 -1 0.538 0.5950 0.820 0.039900 0.04 0.307 0.210 0.23260 0.2771 0.1320 0.000801 0.000 0.0596 -1 0.499 0.5850 0.415 0.039342 0.05 0.279 0.192 0.39690 0.0877 0.2100 0.001274 0.000 0.0691 -1 0.448 0.6770 0.029 0.057209 0.03 0.233 0.179 0.38541 0.0484 0.2660 0.001714 0.000 0.0691 -1 0.448 0.5682 0.338 0.051004 0.03 0.233 0.179 0.39690 0.1021 0.1930 0.002539 0.000 0.0691 -1 0.448 0.5399 0.953 0.058700 0.03 0.233 0.179 0.39690 0.3081 0.1440 0.000536 0.210 0.0564 -1 0.439 0.6511 0.211 0.068147 0.04 0.243 0.168 0.39690 0.0528 0.2500 0.000143 1.000 0.0132 -1 0.411 0.6816 0.405 0.083248 0.05 0.256 0.151 0.39290 0.0395 0.3160 0.001717 0.250 0.0513 -1 0.453 0.5966 0.934 0.068185 0.08 0.284 0.197 0.37808 0.1444 0.1600 0.000358 0.800 0.0337 -1 0.398 0.6290 0.178 0.066115 0.04 0.337 0.161 0.39690 0.0467 0.2350 0.000579 0.125 0.0607 -1 0.409 0.5878 0.214 0.064980 0.04 0.345 0.189 0.39621 0.0810 0.2200 0.000951 0.000 0.1283 -1 0.437 0.6286 0.450 0.045026 0.05 0.398 0.187 0.38323 0.0894 0.2140 0.000506 0.000 0.0449 -1 0.449 0.6389 0.480 0.047794 0.03 0.247 0.185 0.39690 0.0962 0.2390 0.000420 0.280 0.1504 -1 0.464 0.6442 0.536 0.036659 0.04 0.270 0.182 0.39501 0.0816 0.2290 0.001143 0.000 0.0856 -1 0.520 0.6781 0.713 0.028561 0.05 0.384 0.209 0.39558 0.0767 0.2650 0.002116 0.000 0.0856 -1 0.520 0.6137 0.874 0.027147 0.05 0.384 0.209 0.39447 0.1344 0.1930 0.001396 0.000 0.0856 -1 0.520 0.6167 0.900 0.024210 0.05 0.384 0.209 0.39269 0.1233 0.2010 0.001312 0.000 0.0856 -1 0.520 0.6127 0.852 0.021224 0.05 0.384 0.209 0.38769 0.1409 0.2040 0.000690 0.000 0.2565 -1 0.581 0.5870 0.697 0.022577 0.02 0.188 0.191 0.38915 0.1437 0.2200 0.002592 0.000 0.2189 -1 0.624 0.5693 0.960 0.017883 0.04 0.437 0.212 0.39211 0.1719 0.1620 0.003298 0.000 0.2189 -1 0.624 0.5822 0.954 0.024699 0.04 0.437 0.212 0.38869 0.1503 0.1840 0.002498 0.000 0.2189 -1 0.624 0.5857 0.982 0.016686 0.04 0.437 0.212 0.39204 0.2132 0.1330 0.005445 0.000 0.2189 -1 0.624 0.6151 0.979 0.016687 0.04 0.437 0.212 0.39690 0.1846 0.1780 0.027797 0.000 0.1958 -1 0.871 0.4903 0.978 0.013459 0.05 0.403 0.147 0.39690 0.2929 0.1180 0.014139 0.000 0.1958 1 0.871 0.6129 0.960 0.017494 0.05 0.403 0.147 0.32102 0.1512 0.1700 0.024467 0.000 0.1958 -1 0.871 0.5272 0.940 0.017364 0.05 0.403 0.147 0.08863 0.1614 0.1310 0.014250 0.000 0.1958 -1 0.871 0.6510 1.000 0.017659 0.05 0.403 0.147 0.36431 0.0739 0.2330 0.024495 0.000 0.1958 -1 0.605 0.6402 0.952 0.022625 0.05 0.403 0.147 0.33004 0.1132 0.2230 0.000918 0.000 0.0405 -1 0.510 0.6416 0.841 0.026463 0.05 0.296 0.166 0.39550 0.0904 0.2360 0.000664 0.000 0.0405 -1 0.510 0.6860 0.744 0.029153 0.05 0.296 0.166 0.39127 0.0692 0.2990 0.000788 0.450 0.0344 -1 0.437 0.6782 0.411 0.037886 0.05 0.398 0.152 0.39387 0.0668 0.3200 0.000691 0.450 0.0344 -1 0.437 0.6739 0.308 0.064798 0.05 0.398 0.152 0.38971 0.0469 0.3050 0.001364 0.000 0.1059 -1 0.489 0.5891 0.223 0.039454 0.04 0.277 0.186 0.39690 0.1087 0.2260 0.002520 0.000 0.1059 -1 0.489 0.5783 0.727 0.043549 0.04 0.277 0.186 0.38943 0.1806 0.2250 0.001359 0.000 0.1059 1 0.489 0.6064 0.591 0.042392 0.04 0.277 0.186 0.38132 0.1466 0.2440 0.001405 0.000 0.1059 -1 0.489 0.6375 0.323 0.039454 0.04 0.277 0.186 0.38581 0.0938 0.2810 0.001107 0.000 0.1389 1 0.550 0.5951 0.938 0.028893 0.05 0.276 0.164 0.39690 0.1792 0.2150 0.004630 0.000 0.0620 -1 0.504 0.7412 0.769 0.036715 0.08 0.307 0.174 0.37614 0.0525 0.3170 0.005753 0.000 0.0620 -1 0.507 0.8337 0.733 0.038384 0.08 0.307 0.174 0.38591 0.0247 0.4170 0.004479 0.000 0.0620 1 0.507 0.6726 0.665 0.036519 0.08 0.307 0.174 0.36020 0.0805 0.2900 0.000824 0.300 0.0493 -1 0.428 0.6481 0.185 0.061899 0.06 0.300 0.166 0.37941 0.0636 0.2370 0.000925 0.300 0.0493 -1 0.428 0.6606 0.422 0.061899 0.06 0.300 0.166 0.38378 0.0737 0.2330 0.003398 0.220 0.0586 -1 0.431 0.6108 0.349 0.080555 0.07 0.330 0.191 0.39018 0.0916 0.2430 0.001644 0.220 0.0586 -1 0.431 0.6433 0.491 0.078265 0.07 0.330 0.191 0.37471 0.0952 0.2450 0.001907 0.220 0.0586 -1 0.431 0.6718 0.175 0.078265 0.07 0.330 0.191 0.39374 0.0656 0.2620 0.002141 0.220 0.0586 -1 0.431 0.6438 0.089 0.073967 0.07 0.330 0.191 0.37707 0.0359 0.2480 0.006115 0.200 0.0397 -1 0.647 0.8704 0.869 0.018010 0.05 0.264 0.130 0.38970 0.0512 0.5000 0.005401 0.200 0.0397 -1 0.647 0.7203 0.818 0.021121 0.05 0.264 0.130 0.39280 0.0959 0.3380 0.007616 0.200 0.0397 -1 0.647 0.5560 0.628 0.019865 0.05 0.264 0.130 0.39240 0.1045 0.2280 0.005405 0.200 0.0397 -1 0.575 0.7470 0.526 0.028720 0.05 0.264 0.130 0.39030 0.0316 0.4350 0.000907 0.200 0.0696 1 0.464 0.5920 0.615 0.039175 0.03 0.223 0.186 0.39134 0.1365 0.2070 0.002219 0.200 0.0696 1 0.464 0.7691 0.518 0.043665 0.03 0.223 0.186 0.39077 0.0658 0.3520 0.000613 0.400 0.0641 1 0.447 0.6826 0.276 0.048628 0.04 0.254 0.176 0.39345 0.0416 0.3310 0.000459 0.525 0.0532 -1 0.405 0.6315 0.456 0.073172 0.06 0.293 0.166 0.39690 0.0760 0.2230 0.000556 0.700 0.0224 -1 0.400 0.7041 0.100 0.078278 0.05 0.358 0.148 0.37158 0.0474 0.2900 0.004930 0.000 0.0990 -1 0.544 0.6635 0.825 0.033175 0.04 0.304 0.184 0.39690 0.0454 0.2280 0.002617 0.000 0.0990 -1 0.544 0.6023 0.904 0.028340 0.04 0.304 0.184 0.39630 0.1172 0.1940 0.004020 0.000 0.0990 -1 0.544 0.6382 0.672 0.035325 0.04 0.304 0.184 0.39521 0.1036 0.2310 0.002839 0.000 0.0738 -1 0.493 0.5708 0.743 0.047211 0.05 0.287 0.196 0.39113 0.1174 0.1850 0.003411 0.000 0.0738 -1 0.493 0.6415 0.401 0.047211 0.05 0.287 0.196 0.39690 0.0612 0.2500 0.002410 0.000 0.0738 -1 0.493 0.6083 0.437 0.054159 0.05 0.287 0.196 0.39690 0.1279 0.2220 0.000662 0.000 0.0324 -1 0.460 0.5868 0.258 0.052146 0.04 0.430 0.169 0.38244 0.0997 0.1930 0.000454 0.000 0.0324 -1 0.460 0.6144 0.322 0.058736 0.04 0.430 0.169 0.36857 0.0909 0.1980 0.000374 0.000 0.0519 -1 0.515 0.6310 0.385 0.064584 0.05 0.224 0.202 0.38940 0.0675 0.2070 0.000396 0.000 0.0519 -1 0.515 0.6037 0.345 0.059853 0.05 0.224 0.202 0.39690 0.0801 0.2110 0.000304 0.000 0.0519 -1 0.515 0.5895 0.596 0.056150 0.05 0.224 0.202 0.39481 0.1056 0.1850 0.000550 0.000 0.0519 -1 0.515 0.5985 0.454 0.048122 0.05 0.224 0.202 0.39690 0.0974 0.1900 0.000130 0.350 0.0152 -1 0.442 0.7241 0.493 0.070379 0.01 0.284 0.155 0.39474 0.0549 0.3270 0.000305 0.550 0.0378 -1 0.484 0.6874 0.281 0.064654 0.05 0.370 0.176 0.38797 0.0461 0.3120 0.000171 0.900 0.0202 -1 0.410 0.6728 0.361 0.121265 0.05 0.187 0.170 0.38446 0.0450 0.3010 0.038497 0.000 0.1810 1 0.770 0.6395 0.910 0.025052 0.24 0.666 0.202 0.39134 0.1327 0.2170 0.052018 0.000 0.1810 1 0.770 0.6127 0.834 0.027227 0.24 0.666 0.202 0.39543 0.1148 0.2270 0.045559 0.000 0.1810 -1 0.718 0.3561 0.879 0.016132 0.24 0.666 0.202 0.35470 0.0712 0.2750 0.056700 0.000 0.1810 1 0.631 0.6683 0.968 0.013567 0.24 0.666 0.202 0.37533 0.0373 0.5000 0.196091 0.000 0.1810 -1 0.671 0.7313 0.979 0.013163 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.1344 0.1500 0.178667 0.000 0.1810 -1 0.671 0.6223 1.000 0.013861 0.24 0.666 0.202 0.39374 0.2178 0.1020 0.889762 0.000 0.1810 -1 0.671 0.6968 0.919 0.014165 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.1721 0.1040 0.200849 0.000 0.1810 -1 0.700 0.4368 0.912 0.014395 0.24 0.666 0.202 0.28583 0.3063 0.0880 0.225971 0.000 0.1810 -1 0.700 0.5000 0.895 0.015184 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.3199 0.0740 0.143337 0.000 0.1810 -1 0.700 0.4880 1.000 0.015895 0.24 0.666 0.202 0.37292 0.3062 0.1020 0.133598 0.000 0.1810 -1 0.693 0.5887 0.947 0.017821 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.1635 0.1270 0.142362 0.000 0.1810 -1 0.693 0.6343 1.000 0.015741 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.2032 0.0720 0.248017 0.000 0.1810 -1 0.693 0.5349 0.960 0.017028 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.1977 0.0830 0.207162 0.000 0.1810 -1 0.659 0.4138 1.000 0.011781 0.24 0.666 0.202 0.37022 0.2334 0.1190 0.140507 0.000 0.1810 -1 0.597 0.6657 1.000 0.015275 0.24 0.666 0.202 0.03505 0.2122 0.1720 0.188110 0.000 0.1810 -1 0.597 0.4628 1.000 0.015539 0.24 0.666 0.202 0.02879 0.3437 0.1790 0.070504 0.000 0.1810 -1 0.614 0.6103 0.851 0.020218 0.24 0.666 0.202 0.00252 0.2329 0.1340 0.100623 0.000 0.1810 -1 0.584 0.6833 0.943 0.020882 0.24 0.666 0.202 0.08133 0.1969 0.1410 0.139134 0.000 0.1810 -1 0.713 0.6208 0.950 0.022222 0.24 0.666 0.202 0.10063 0.1517 0.1170 0.054411 0.000 0.1810 -1 0.713 0.6655 0.982 0.023552 0.24 0.666 0.202 0.35529 0.1773 0.1520 0.046688 0.000 0.1810 -1 0.713 0.5976 0.879 0.025806 0.24 0.666 0.202 0.01048 0.1901 0.1270 0.036931 0.000 0.1810 -1 0.713 0.6376 0.884 0.025671 0.24 0.666 0.202 0.39143 0.1465 0.1770 0.043488 0.000 0.1810 -1 0.580 0.6167 0.840 0.030334 0.24 0.666 0.202 0.39690 0.1629 0.1990 0.040384 0.000 0.1810 -1 0.532 0.6229 0.907 0.030993 0.24 0.666 0.202 0.39533 0.1287 0.1960 0.036737 0.000 0.1810 -1 0.583 0.6312 0.519 0.039917 0.24 0.666 0.202 0.38862 0.1058 0.2120 0.056918 0.000 0.1810 -1 0.583 0.6114 0.798 0.035459 0.24 0.666 0.202 0.39268 0.1498 0.1910 0.001509 0.000 0.2774 -1 0.609 0.5454 0.927 0.018209 0.04 0.711 0.201 0.39509 0.1806 0.1520 0.002796 0.000 0.0969 -1 0.585 0.5926 0.426 0.023817 0.06 0.391 0.192 0.39690 0.1359 0.2450 0.002896 0.000 0.0969 -1 0.585 0.5390 0.729 0.027986 0.06 0.391 0.192 0.39690 0.2114 0.1970 0.000626 0.000 0.1193 -1 0.573 0.6593 0.691 0.024786 0.01 0.273 0.210 0.39199 0.0967 0.2240
.NET Test Automation Recipes
Software Testing
SciPy Programming Succinctly
Keras Succinctly
R Programming
Visual Studio Live
Microsoft MLADS Conference
DevIntersection Conference
Machine Learning Week
Ai4 Conference
G2E Conference
iSC West Conference
Pingback: The Boston Area Housing Problem Using Keras 2.8 on Windows 11 | James D. McCaffrey