Kaggle competition: Predict Future Sales
<SOS> metric: rmse Kaggle data source: predict-future-sales<init_hyperparams>
import pandas as pd
import numpy as np
from glob import glob
import shutil
params={'bagging_fraction': 0.63,
'boosting': 'gbdt',
'feature_fraction': 0.31,
'lambda_l1': 2.622427756417558,
'lambda_l2': 2.624427931714477,
'learning_rate': 0.041111529297691546,
'max_bin': 133,
'max_depth': 17,
'metric': 'RMSE',
'min_data_in_bin': 194,
'min_data_in_leaf': 11,
'num_leaves': 1058,
'objective': 'gamma',
'subsample': 0.9577983565538245}<split>
raw_pred_2cls = pd.read_csv('.. /input/vinbigdata-2class-prediction/2-cls test pred.csv')
 other_pred_2cls = pd.read_csv('.. /input/temp-submission/2-cls test pred.csv' )
prelgb1 = np.zeros(len(train))
mae = np.array([])
 predictions0 = np.zeros(len(test))
feature_importance_df = pd.DataFrame()
n_fold = 5
folds = KFold(n_splits=n_fold, shuffle=True, random_state=42)
 train_columns = train.columns.values
for fold_,(trn_idx, val_idx)in enumerate(folds.split(trainX,trainy.values)) :
strLog = "fold {}".format(fold_)
 X_tr, X_val = trainX.iloc[trn_idx], trainX.iloc[val_idx]
y_tr, y_val = trainy.iloc[trn_idx], trainy.iloc[val_idx]
print(strLog)
 model0 = lgb.LGBMRegressor(**params, n_estimators = 10000, n_jobs = -1)
 model0.fit(X_tr,
y_tr,
eval_set=[(X_tr, y_tr),(X_val, y_val)],
eval_metric='mae',
verbose=500,
early_stopping_rounds=100)
 mae = np.append(mae, mean_absolute_error(y_val, model0.predict(X_val)))
 print("Fold: {} Validation MAE: {}".format(strLog,mae[fold_]))
predictions0 += model0.predict(test, num_iteration=model0.best_iteration_)/ folds.n_splits
prelgb1[val_idx] = model0.predict(X_val ).reshape(-1,)
 print('CV mean score: {0:.4f}, std: {1:.4f}.'.format(np.mean(mae), np.std(mae)))
 submission.time_to_failure = predictions0
submission.to_csv('submissionlgb0.csv',index=True)
 submission.head()
prelgb1=pd.DataFrame({'id': trainy.index.values,'TTF': prelgb1} ).set_index('id' ).sort_index()<save_to_csv>
tmp_pred_2cls=other_pred_2cls
tmp_pred_2cls['target']=1-other_pred_2cls['target']
blending1 = predictions0*1/2 + est_gp.predict(X_test_scaled)*1/2
submission['time_to_failure']=blending1
submission.to_csv('submissionblend1.csv',index=True)
 submission.head()<init_hyperparams>
compare = pd.merge(raw_pred_2cls, other_pred_2cls, on = 'image_id', how = 'left')
 compare.head()
params ={'boosting': 'gblinear',
'colsample_bylevel': 0.87,
'colsample_bynode': 0.98,
'colsample_bytree': 0.63,
'eval_metric': 'mae',
'gamma': 2.3074997279871394,
'learning_rate': 0.19978743070807628,
'max_depth': 4,
'min_child_weight': 2.164915649342119,
'objective': 'reg:linear',
'reg_alpha': 2.5778910953585816,
'reg_lambda': 3.4511859649859136,
'subsample': 1.0,
'tree_method': 'exact'}<split>
compare['dif']=compare['target_x']-compare['target_y']
X=trainX
X_test=test
y=trainy
prexgb01 = np.zeros(len(train))
prediction01 = np.zeros(len(X_test))
n_fold = 5
folds = KFold(n_splits=n_fold, random_state=11)
 scores = []
for fold_n,(train_index, valid_index)in enumerate(folds.split(X)) :
print('Fold', fold_n, 'started at', time.ctime())
 X_train, X_valid = X.iloc[train_index], X.iloc[valid_index]
y_train, y_valid = y.iloc[train_index], y.iloc[valid_index]
train_data = xgb.DMatrix(data=X_train, label=y_train, feature_names=X.columns)
 valid_data = xgb.DMatrix(data=X_valid, label=y_valid, feature_names=X.columns)
 watchlist = [(train_data, 'train'),(valid_data, 'valid_data')]
model = xgb.train(dtrain=train_data, num_boost_round=20000, evals=watchlist, early_stopping_rounds=200, verbose_eval=500, params=params)
 y_pred_valid = model.predict(xgb.DMatrix(X_valid, feature_names=X.columns), ntree_limit=model.best_ntree_limit)
 y_pred = model.predict(xgb.DMatrix(X_test, feature_names=X.columns), ntree_limit=model.best_ntree_limit)
 prexgb01[valid_index] = y_pred_valid.reshape(-1,)
 scores.append(mean_absolute_error(y_valid, y_pred_valid))
prediction01 += y_pred / folds.n_splits
print('CV mean score: {0:.4f}, std: {1:.4f}.'.format(np.mean(scores), np.std(scores)))
 submission.time_to_failure = prediction01
submission.to_csv('submissionxgb0.csv',index=True)
 submission.head()
prexgb01=pd.DataFrame({'id': trainy.index.values,'TTF': prexgb01} ).set_index('id' ).sort_index()<save_to_csv>
compare.to_csv('compare.csv',index = False )
blending =(predictions0 + prediction01 + est_gp.predict(X_test_scaled)) *1/3
submission['time_to_failure']=blending
submission.to_csv('submissionblend0.csv',index=True)
 submission.head()<set_options>
pred_14cls = pd.read_csv('.. /input/vinbigdata-14-class-submission-lb0154/submission.csv')
 pred_2cls = pd.read_csv('.. /input/vinbigdata-2class-prediction/2-cls test pred.csv')
3
4
simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning)
 random_seed = 4126
cast = {
'acoustic_data': 'int',
'time_to_failure': 'float'
}
def denoise_signal_simple(x, wavelet='db4', level=1):
coeff = pywt.wavedec(x, wavelet, mode="per")
 uthresh = 10
coeff[1:] =(pywt.threshold(i, value=uthresh, mode='hard')for i in coeff[1:])
 return pywt.waverec(coeff, wavelet, mode='per')
 def df_fragments(path, length, skip=1):
with open(path, 'r')as f:
m = {}
cols = []
count = 0
index = 0
for line in f:
if len(cols)== 0:
for col in line.strip("
\r " ).split(','):
cols.append(col)
 continue
if count == 0:
for col in cols:
m[col] = []
if index % skip == 0:
for j, cell in enumerate(line.strip("
\r " ).split(',')) :
col = cols[j]
m[col].append(getattr(builtins, cast[col] )(cell))
count += 1
if count == length:
if index % skip == 0:
yield pd.DataFrame(m)
 index += 1
count = 0
def count_rows(path):
with open(path, 'r')as f:
i = -1
for _ in f:
i += 1
return i<load_from_csv>
pred_2cls.to_csv('pred_2cls.csv',index = False )
mfcc_ttf_map = {}
sr = 40000
for df in tqdm(pd.read_csv('.. /input/train.csv', header=None,chunksize=150000,skiprows=1)) :
df.columns = ['acoustic_data','time_to_failure']
if(df.shape[0]==150000):
d = df['acoustic_data'].values.astype('float32')
 d-=np.mean(d)
 x = denoise_signal_simple(d)
 mfcc = librosa.feature.mfcc(x, sr=sr)
 mfcc_mean = mfcc.mean(axis=1)
 for i, mfcc_mean_of_pitch in enumerate(mfcc_mean):
key = 'mfcc_{}'.format(i)
 if key not in mfcc_ttf_map:
mfcc_ttf_map[key] = []
mfcc_ttf_map[key].append(mfcc_mean_of_pitch)
 key = 'time_to_failure'
if key not in mfcc_ttf_map:
mfcc_ttf_map[key] = []
mfcc_ttf_map[key].append(df.iloc[-1][df.columns[1]])
 mfcc_ttf_df = pd.DataFrame(mfcc_ttf_map)
<feature_engineering>
pred_raw = pd.merge(pred_14cls, pred_2cls, on = 'image_id', how = 'left')
 pred_raw.head()
print('generating test features...')
 test_dir = '.. /input/test'
test_map = {}
for fname in tqdm(os.listdir(test_dir)) :
path = test_dir + '/' + fname
df = pd.read_csv(path)
 x = denoise_signal_simple(df['acoustic_data'].values.astype('float32'))
mfcc = librosa.feature.mfcc(x, sr=sr)
 mfcc_mean = mfcc.mean(axis=1)
 for i, mfcc_mean_of_pitch in enumerate(mfcc_mean):
key = 'mfcc_{}'.format(i)
 if key not in test_map:
test_map[key] = []
test_map[key].append(mfcc_mean_of_pitch)
 key = 'seg_id'
if key not in test_map:
test_map[key] = []
test_map[key].append(re.sub('.csv$', '', fname))
test_df = pd.DataFrame(test_map)
<import_modules>
pred = pd.merge(pred_14cls, tmp_pred_2cls, on = 'image_id', how = 'left')
 pred.head()
from sklearn.preprocessing import StandardScaler<feature_engineering>
pred['PredictionString'].value_counts().iloc[[0]]
test_df['time_to_failure'] = -1<concatenate>
count_low=0
count_mid=0
count_high=0
def filter_2cls_raw(row, low_thr=0.08, high_thr=0.95):
global count_low
global count_mid
global count_high
prob = row['target']
if prob<low_thr:
row['PredictionString'] = '14 1 0 0 1 1'
count_low+=1
elif low_thr<=prob<high_thr:
row['PredictionString']+=f' 14 {prob} 0 0 1 1'
count_mid+=1
elif high_thr<=prob:
row['PredictionString'] = row['PredictionString']
count_high+=1
else:
raise ValueError('Prediction must be from [0-1]')
 return row
alldata = pd.concat([mfcc_ttf_df[mfcc_ttf_df.columns],test_df[mfcc_ttf_df.columns]] )<normalization>
sub_raw = pred_raw.apply(filter_2cls_raw, axis=1)
 print(count_low/3000,count_mid/3000,count_high/3000)
 sub_raw[60:63]
ss = StandardScaler()
alldata[alldata.columns[:-1]] = ss.fit_transform(alldata[alldata.columns[:-1]] )<create_dataframe>
count_low=0
count_mid=0
count_high=0
def filter_2cls(row, low_thr=0.05, high_thr=0.99):
global count_low
global count_mid
global count_high
prob = row['target']
if prob<low_thr:
row['PredictionString'] = '14 1 0 0 1 1'
count_low+=1
elif low_thr<=prob<high_thr:
row['PredictionString']+=f' 14 {prob} 0 0 1 1'
count_mid+=1
elif high_thr<=prob:
row['PredictionString']+=f' 14 {prob} 0 0 1 1'
count_high+=1
else:
raise ValueError('Prediction must be from [0-1]')
 return row
class GPLow:
def __init__(self):
self.classes = 2
self.class_names = [ 'class_0',
'class_1']
def GrabPredictions(self, data):
oof_preds = np.zeros(( len(data), len(self.class_names)))
 oof_preds[:,0] = self.GP_class_0(data)
 oof_preds[:,1] = self.GP_class_1(data)
 oof_df = pd.DataFrame(oof_preds, columns=self.class_names)
 oof_df =oof_df.div(oof_df.sum(axis=1), axis=0)
 return oof_df
def Output(self,p):
return 1.0/(1.0+np.exp(-p))
def GP_class_0(self,data):
return self.Output(0.030800*np.tanh(((((( 14.12737751007080078)) +(((( data["mfcc_0"])>=(-3.0)) *1.))))*(((((data["mfcc_0"])+(-3.0)))+(data["mfcc_17"])))))+
0.100000*np.tanh(((-3.0)+(((( 12.75185775756835938)) *(((-3.0)+(((( 12.75185775756835938)) *(((-3.0)+(((data["mfcc_17"])-(data["mfcc_18"])))))))))))))+
0.089200*np.tanh(((((((5.0)) <(( -1.0*(((5.0)))))) *1.))+(((((data["mfcc_1"])+(((data["mfcc_4"])+(( -1.0*(((5.0)))))))))* 2.0)))) +
0.071034*np.tanh(((((data["mfcc_4"])-(((( 9.0)) -(data["mfcc_4"])))))-(((( data["mfcc_4"])+(((( 8.0)) *(data["mfcc_6"])))) /2.0)))) +
0.000004*np.tanh(((((((((data["mfcc_0"])-(data["mfcc_2"])))-(2.196743)))*(( 14.96836853027343750)))) *(((2.196743)-(data["mfcc_0"]))))))
def GP_class_1(self,data):
return self.Output(0.030800*np.tanh(((( 5.0)) +(((((((( data["mfcc_18"])+(( 13.36389827728271484)))/2.0)) *(((( 5.0)) +(((data["mfcc_18"])* 2.0)))))) *(((( 5.0)) * 2.0)))))) +
0.100000*np.tanh(((((((( 5.0)) * 2.0)) *(((((( data["mfcc_18"])+(data["mfcc_18"])) /2.0)) +(((2.131311)-(data["mfcc_17"])))))))+(( 10.0)))) +
0.089200*np.tanh(((((2.0)+(data["mfcc_2"])))*(((((( 7.0)) *(( 7.0)))) *(((( 7.0)) -(((data["mfcc_10"])* 2.0)))))))) +
0.071034*np.tanh(((((( 11.08603382110595703)) *(((2.131311)+(((( 13.62188434600830078)) +(( 11.95074272155761719)))))))) *(((2.196743)-(data["mfcc_0"])))))+
0.000004*np.tanh(((( 11.63304042816162109)) +(((data["mfcc_6"])+(((( 10.84789657592773438)) -(((data["mfcc_0"])*(( 10.84789657592773438)))))))))) )<prepare_output>
sub = pred.apply(filter_2cls, axis=1)
 print(count_low/3000,count_mid/3000,count_high/3000)
 sub[60:63]
gp = GPLow()
preds = gp.GrabPredictions(alldata)
 alldata.insert(0,'class_0',preds.class_0.values )<compute_test_metric>
merge_sub = pd.merge(sub_raw, sub, on = 'image_id', how = 'left' )
def GPI(data):
return(6.044562 +
0.100000*np.tanh(((( 13.93472957611083984)) *(((((( 13.93472957611083984)) *(((((((( data["mfcc_1"])+(data["mfcc_6"])))+(data["mfcc_5"])))+(((data["mfcc_1"])+(((((( -1.0*(( data["mfcc_13"])))) +(((((((( -1.0*(((( data["mfcc_0"])+(-0.291443)))))) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)))) * 2.0)))))/2.0)))) * 2.0)))) +
0.100000*np.tanh(((( 13.78113555908203125)) *(((( 13.78113555908203125)) *(((data["mfcc_1"])+(((((data["mfcc_0"])+(((((((((((data["mfcc_1"])-(((((((data["mfcc_0"])* 2.0)) -(((( data["mfcc_10"])+(((((8.0)) >=(data["mfcc_1"])) *1.))) /2.0)))) * 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)))) * 2.0)))))))) +
0.100000*np.tanh(((((((((((((((((((((((((((( data["mfcc_3"])<(data["mfcc_8"])) *1.))+(((data["mfcc_15"])* 2.0)))) +(((data["mfcc_14"])* 2.0)))) +(data["mfcc_6"])))* 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) +(data["class_0"])))+(((( data["class_0"])>=(data["mfcc_15"])) *1.))))* 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((((((data["mfcc_5"])+(((((((((((data["mfcc_5"])+(((((((( data["mfcc_6"])+(2.108835)) /2.0)) -(((((data["mfcc_0"])* 2.0)) *(((0.670573)* 2.0)))))) * 2.0)))) * 2.0)) -(data["mfcc_17"])))* 2.0)) -(data["mfcc_6"])))))* 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((((((((data["mfcc_11"])+(((((( data["class_0"])+(data["mfcc_14"])) /2.0)) +(((((data["mfcc_14"])+(((((data["mfcc_6"])+(data["mfcc_14"])))-(((( data["mfcc_4"])+(data["mfcc_3"])) /2.0)))))) * 2.0)))))) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) *(((( 7.0)) -(data["mfcc_3"])))))+
0.100000*np.tanh(((( -1.0*(((((((( data["mfcc_18"])-(((( -1.0*(((((( data["mfcc_9"])-(((((((((( -2.0)<(data["mfcc_12"])) *1.))+(((((((data["mfcc_10"])/ 2.0)) -(((( 5.97305536270141602)) *(data["mfcc_0"])))))/ 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)))) * 2.0)))))* 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)))))* 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((data["mfcc_6"])+(data["mfcc_1"])))*(( 12.51284027099609375)))) +(((((( 12.51284408569335938)) *(((data["mfcc_10"])-(((((((-0.270785)+(data["mfcc_0"])))*(((2.264782)+(((( -0.270785)>=(((data["mfcc_6"])+(data["mfcc_6"])))) *1.))))))* 2.0)))))) -(1.697380)))))+
0.100000*np.tanh(((( 12.71692085266113281)) *(((((((((data["mfcc_1"])* 2.0)) -(((((((2.0)+(((( data["mfcc_14"])>=(data["mfcc_4"])) *1.))))+(((( 2.0)>=(( -1.0*(( data["mfcc_4"])))))*1.))))*(data["mfcc_11"])))))+(( -1.0*(( -3.0)))))) -(((data["mfcc_0"])*(( 12.71692085266113281)))))))) +
0.100000*np.tanh(((((((((2.0)-(((((((data["mfcc_13"])-(((((( data["mfcc_13"])* 2.0)) <(data["mfcc_1"])) *1.))))-(data["mfcc_1"])))+(((((( 8.57544231414794922)) +(((((( data["mfcc_15"])<(((-2.0)/ 2.0)))*1.))*(( 8.57544231414794922)))))) *(data["mfcc_0"])))))))* 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((((((((((((((((data["mfcc_1"])>=(data["mfcc_9"])) *1.))+(((2.549079)+(((( -1.0*(( data["mfcc_0"])))) * 2.0)))))/2.0)) +(((((data["mfcc_10"])+(data["mfcc_1"])))+(((((( -1.0*(( data["mfcc_0"])))) * 2.0)) * 2.0)))))) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((data["mfcc_13"])+(((((((((( data["mfcc_7"])<(( -1.0*(( data["mfcc_13"])))))*1.))+(((data["mfcc_5"])+(((((((( data["mfcc_7"])*(data["mfcc_5"])))<(2.549079)) *1.))-(((2.223052)*(((data["mfcc_0"])* 2.0)))))))))) * 2.0)) * 2.0)))) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((data["mfcc_3"])-(((((((((((((-1.0*(((( data["mfcc_0"])* 2.0)))))+(((((((data["mfcc_6"])+(data["class_0"])) /2.0)) >=(((data["mfcc_9"])-(((data["mfcc_5"])+(data["class_0"])))))) *1.))) /2.0)) *(-3.0)))* 2.0)) * 2.0)) * 2.0)))) +(data["mfcc_1"])))* 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((( 12.07313346862792969)) *(((((((((( 7.0)) *(((((1.697380)-(((((( data["mfcc_1"])<(data["mfcc_11"])) *1.))-(((data["mfcc_0"])*(( -1.0*(((7.0)))))))))))+(data["mfcc_7"])))))+(data["mfcc_7"])))* 2.0)) +(data["mfcc_4"])))))+
0.100000*np.tanh(((((((((((((( data["mfcc_11"])<(data["mfcc_0"])) *1.))+(((((data["mfcc_1"])* 2.0)) -(((-2.0)+(data["mfcc_0"])))))))+(((((((data["mfcc_5"])+(1.697380)))-(((((data["mfcc_0"])+(((data["mfcc_0"])* 2.0)))) * 2.0)))) * 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((((((data["mfcc_7"])+(data["mfcc_8"])))+(((((((((data["mfcc_7"])+(data["mfcc_11"])))+(((((((data["mfcc_7"])+(data["mfcc_11"])))+(((((( data["mfcc_11"])/ 2.0)) <(((data["mfcc_6"])* 2.0)))*1.))))* 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((( data["mfcc_8"])<(-0.088246)) *1.))+(((((((((( data["mfcc_11"])<(((((( data["mfcc_0"])<(-0.088246)) *1.))* 2.0)))*1.))-(((data["mfcc_13"])+(((data["mfcc_7"])+(data["mfcc_13"])))))))* 2.0)) -(((data["mfcc_0"])*(( 12.66860198974609375)))))))) +
0.100000*np.tanh(((( 10.62614631652832031)) *(((((data["mfcc_15"])+(((((((((( data["mfcc_15"])* 2.0)) +(((((((2.193272)+(data["mfcc_18"])))+(data["mfcc_18"])))+(((((data["mfcc_14"])+(((data["mfcc_7"])+(data["mfcc_18"])))))* 2.0)))))/2.0)) * 2.0)) * 2.0)))) * 2.0)))) +
0.100000*np.tanh(((((((((( 5.0)) *(((((( 5.0)) *(data["mfcc_14"])))-(((data["mfcc_10"])* 2.0)))))) +(((((((( data["mfcc_19"])>=(data["mfcc_10"])) *1.))+(((((((( data["mfcc_14"])>=(data["mfcc_19"])) *1.))+(data["mfcc_19"])))* 2.0)))) +(((data["mfcc_19"])* 2.0)))))) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((data["mfcc_1"])+(((((((2.193272)*(((((((((( data["mfcc_0"])*(2.223052)))-(((((( 2.364957)*(data["mfcc_1"])))<(2.236772)) *1.))))>=(data["mfcc_8"])) *1.))-(((data["mfcc_0"])*(2.193272)))))))-(data["mfcc_11"])))* 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((data["mfcc_5"])* 2.0)) +(((data["mfcc_5"])+(((((((( 13.37955856323242188)) -(((((data["mfcc_19"])+(data["mfcc_9"])))* 2.0)))) -(data["mfcc_6"])))-(((data["mfcc_0"])*(((((((( 13.37955856323242188)) -(((( data["mfcc_10"])>=(data["mfcc_12"])) *1.))))-(data["mfcc_1"])))* 2.0)))))))))) +
0.100000*np.tanh(((((((data["mfcc_1"])+(((data["mfcc_13"])* 2.0)))) +(data["mfcc_13"])))-(((( 13.09366035461425781)) *(((((data["mfcc_13"])-(((((((( -1.0*(((((((((( data["mfcc_0"])* 2.0)) * 2.0)) +(data["mfcc_13"])))* 2.0)))))+(data["mfcc_1"])))* 2.0)) * 2.0)))) * 2.0)))))) +
0.100000*np.tanh(((((((data["mfcc_5"])-(((data["mfcc_17"])-(((data["mfcc_6"])-(((((data["mfcc_3"])-(((((((0.614120)<(data["mfcc_3"])) *1.))>=(((( data["mfcc_17"])>=(0.614120)) *1.))) *1.))))+(((( data["mfcc_1"])+(((( -1.0*(((( data["mfcc_15"])* 2.0)))))* 2.0)))/2.0)))))))))) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((((data["mfcc_7"])+(((((((((( data["mfcc_15"])<(((data["mfcc_0"])+(((-1.0)-(((data["mfcc_14"])+(data["mfcc_14"])))))))) *1.))* 2.0)) -(((((data["mfcc_0"])*(((data["mfcc_0"])+(((2.236772)* 2.0)))))) / 2.0)))) * 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((((((data["mfcc_6"])+(((data["mfcc_18"])-(((data["mfcc_4"])-(((data["mfcc_7"])*(( 3.51214265823364258)))))))))) +(((-2.0)*(((((((3.51214265823364258)) +(data["mfcc_4"])) /2.0)) *(((data["mfcc_4"])*(((( data["mfcc_15"])<(data["mfcc_1"])) *1.))))))))))* 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((data["mfcc_10"])-(((((((((((data["mfcc_0"])* 2.0)) +(((( -3.0)+(((((((((( data["mfcc_1"])-(((((((( data["mfcc_0"])* 2.0)) <(data["mfcc_0"])) *1.))+(data["mfcc_17"])))))<(data["mfcc_13"])) *1.))* 2.0)) * 2.0)))/2.0)))) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((( 7.0)) *(((((( data["mfcc_5"])+(((((((data["mfcc_3"])>=(((data["mfcc_15"])+(data["mfcc_14"])))) *1.))>=(((data["mfcc_15"])+(data["mfcc_14"])))) *1.))) /2.0)) +(((((((( data["mfcc_3"])/ 2.0)) >=(((data["mfcc_15"])+(data["mfcc_14"])))) *1.))-(((data["mfcc_0"])* 2.0)))))))) +
0.100000*np.tanh(((((((((data["mfcc_18"])-(((((((((((((( data["mfcc_1"])>=(data["mfcc_18"])) *1.))<(data["mfcc_1"])) *1.))-(data["mfcc_1"])))<(data["mfcc_19"])) *1.))+(data["mfcc_5"])))))* 2.0)) +(((((( 7.0)) *(((data["mfcc_7"])-(((( data["mfcc_1"])>=(data["mfcc_19"])) *1.))))))* 2.0)))) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((((((( -3.0)*(data["mfcc_8"])))>=(data["mfcc_0"])) *1.))+(((((((-2.0)+(((((((((((( -3.0)*(data["mfcc_0"])))+(data["mfcc_8"])) /2.0)) +(((((( data["mfcc_0"])>=(data["mfcc_14"])) *1.))* 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((data["mfcc_0"])+(((((((((((((((0.735529)+(data["mfcc_0"])))+(((((((0.427750)+(( -1.0*(((((((data["mfcc_0"])+(((( data["mfcc_13"])>=(((0.302810)/ 2.0)))*1.))) /2.0)) * 2.0)))))))* 2.0)) * 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)))) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((data["mfcc_1"])* 2.0)) * 2.0)) +(((data["mfcc_10"])-(((( -1.0*(((((((0.427751)<(data["mfcc_1"])) *1.))-(((data["mfcc_0"])* 2.0)))))))*(((( 4.40433835983276367)) +(((( 4.40433835983276367)) *(((((((((data["mfcc_0"])* 2.0)) >=(data["mfcc_1"])) *1.))<(data["mfcc_1"])) *1.))))))))))))+
0.100000*np.tanh(((((((((((-1.0)+(((data["mfcc_6"])+(((data["mfcc_14"])* 2.0)))))) * 2.0)) * 2.0)) +(((((( data["mfcc_15"])* 2.0)) >=(((data["mfcc_18"])-(data["mfcc_14"])))) *1.))))-(((-1.0)+(((data["mfcc_14"])+(((((data["mfcc_15"])*(data["mfcc_15"])))* 2.0)))))))) +
0.100000*np.tanh(((((((((((( data["mfcc_0"])<(((((( data["mfcc_8"])*(((data["mfcc_8"])*(data["mfcc_0"])))))<(((( data["mfcc_1"])>=(((data["mfcc_6"])*(((( data["mfcc_7"])>=(data["mfcc_14"])) *1.))))) *1.))) *1.))) *1.))-(((((( data["mfcc_8"])>=(data["mfcc_0"])) *1.))+(data["mfcc_0"])))))* 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((3.0)+(((((((((((( 2.223052)>=(data["mfcc_18"])) *1.))-(data["mfcc_9"])))+(((3.0)*(((( -1.0*(( data["mfcc_0"])))) -(((((((((data["mfcc_0"])<(data["mfcc_0"])) *1.))-(data["mfcc_14"])))<(data["mfcc_18"])) *1.))))))))* 2.0)) * 2.0)))) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((data["mfcc_14"])+(((((((((((((( data["class_0"])*(-1.0)))<(data["mfcc_14"])) *1.))* 2.0)) <(data["mfcc_18"])) *1.))>=(((( data["class_0"])>=(((((data["mfcc_14"])* 2.0)) *(data["mfcc_3"])))) *1.))) *1.))))* 2.0)) -(((((( data["mfcc_18"])<(((data["mfcc_3"])* 2.0)))*1.))* 2.0)))) +
0.100000*np.tanh(((((((((( data["mfcc_0"])* 2.0)) +(((data["mfcc_5"])+(((((((((0.735529)-(((data["mfcc_0"])+(((((2.22410607337951660)) >=(((((((data["mfcc_0"])*(2.030533)))+(((( data["mfcc_10"])<(data["mfcc_5"])) *1.))))* 2.0)))*1.))))))* 2.0)) * 2.0)) * 2.0)))))/2.0)) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((data["mfcc_15"])+(((((((((((((((((( data["mfcc_6"])<(data["mfcc_1"])) *1.))-(data["mfcc_0"])))-(((((data["mfcc_2"])*(data["mfcc_1"])))* 2.0)))) *(((( data["mfcc_1"])<(((( data["mfcc_6"])+(((data["mfcc_2"])*(data["mfcc_2"])))) /2.0)))*1.))))* 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)))) +
0.100000*np.tanh(( -1.0*(((((((((( data["mfcc_0"])>=(1.105127)) *1.))>=(((( data["mfcc_0"])>=(((data["mfcc_14"])*(((data["mfcc_0"])-(((( data["mfcc_0"])>=(data["mfcc_7"])) *1.))))))) *1.))) *1.))-(( -1.0*(((( data["mfcc_0"])-(((( data["mfcc_0"])>=(((data["mfcc_14"])*(data["mfcc_0"])))) *1.))))))))))))+
0.100000*np.tanh(((data["mfcc_0"])*(((((( data["mfcc_14"])>=(data["mfcc_3"])) *1.))-(((((((( data["mfcc_8"])*(data["mfcc_8"])))+(((((data["mfcc_2"])+(((data["mfcc_15"])+(data["mfcc_2"])))))*(((data["mfcc_8"])+(data["mfcc_2"])))))))+(((((data["mfcc_3"])+(data["mfcc_12"])))* 2.0)))/2.0)))))) +
0.100000*np.tanh(((((((((( data["mfcc_1"])*(((((((( data["mfcc_18"])<(data["mfcc_2"])) *1.))-(data["mfcc_2"])))* 2.0)))) * 2.0)) +(data["mfcc_14"])) /2.0)) +(((data["mfcc_6"])+(((data["mfcc_14"])*(((data["mfcc_4"])+(((( data["mfcc_14"])<(((( data["mfcc_2"])+(data["mfcc_4"])) /2.0)))*1.))))))))))+
0.100000*np.tanh(((((((((((((((((((data["mfcc_7"])>=(data["mfcc_15"])) *1.))<(((data["mfcc_8"])* 2.0)))*1.))* 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) *(((((data["mfcc_15"])*(((((data["mfcc_8"])* 2.0)) *(((data["mfcc_5"])+(((( data["mfcc_18"])+(0.570601)) /2.0)))))))) +(-1.0)))))+
0.100000*np.tanh(((((data["mfcc_1"])*(((( -1.0*(((( data["mfcc_2"])+(((data["mfcc_2"])+(data["mfcc_1"])))))))) *(((((( data["mfcc_0"])-(((((( data["mfcc_0"])/ 2.0)) <(data["mfcc_0"])) *1.))))>=(data["mfcc_1"])) *1.))))))-(((data["mfcc_0"])-(((( 0.595298)<(data["mfcc_0"])) *1.))))))+
0.100000*np.tanh(((data["mfcc_1"])-(((data["mfcc_0"])*(((((data["mfcc_0"])+(data["mfcc_0"])))*(( -1.0*(((((( data["mfcc_5"])+(data["mfcc_1"])))-(( -1.0*(((( data["mfcc_2"])-(((data["mfcc_0"])*(((data["mfcc_0"])*(data["mfcc_0"])))))))))))))))))))))+
0.100000*np.tanh(((data["mfcc_15"])*(((data["mfcc_3"])+(((((( data["mfcc_15"])*(data["mfcc_7"])))+(((((((((( data["mfcc_7"])>=(data["class_0"])) *1.))* 2.0)) * 2.0)) *(((((data["mfcc_7"])+(((((data["mfcc_15"])+(data["mfcc_1"])))+(data["mfcc_1"])))))+(((data["mfcc_2"])* 2.0)))))))/2.0)))))) +
0.100000*np.tanh(((((((3.0)*(((((data["mfcc_2"])+(((data["mfcc_6"])/ 2.0)))) *(((((((data["mfcc_6"])>=(((((((((0.388910)-(((( data["mfcc_14"])<(((data["mfcc_19"])/ 2.0)))*1.))))<(data["mfcc_8"])) *1.))<(data["mfcc_14"])) *1.))) *1.))<(( -1.0*(( data["mfcc_0"])))))*1.))))))* 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(( -1.0*(((( data["mfcc_1"])*(((data["mfcc_18"])+(((((((((data["mfcc_7"])/ 2.0)) +(data["mfcc_7"])))/ 2.0)) +(((data["mfcc_1"])+(((data["mfcc_2"])*(((( data["mfcc_7"])>=(((( data["mfcc_3"])<(((data["mfcc_1"])+(((( data["mfcc_7"])+(data["mfcc_18"])) /2.0)))))*1.))) *1.))))))))))))))) +
0.100000*np.tanh(((((((( data["mfcc_2"])>=(((( data["mfcc_12"])>=(((( data["mfcc_1"])>=(data["mfcc_0"])) *1.))) *1.))) *1.))*(((((((data["mfcc_3"])>=(((( 5.96877813339233398)) *(data["mfcc_3"])))) *1.))+(((( 5.96877813339233398)) *(data["mfcc_3"])))) /2.0)))) -(((( data["mfcc_12"])>=(((( data["mfcc_1"])>=(data["mfcc_0"])) *1.))) *1.))))+
0.100000*np.tanh(( -1.0*(((((data["mfcc_17"])+(((((((((data["mfcc_0"])* 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) *(((( data["mfcc_0"])<(((((-0.474062)-(((( data["mfcc_0"])<(((data["mfcc_12"])-(((( data["mfcc_2"])<(data["mfcc_17"])) *1.))))) *1.))))+(((data["mfcc_2"])*(data["mfcc_17"])))))) *1.))))) /2.0)))))+
0.100000*np.tanh(((data["mfcc_15"])-(((((((data["mfcc_13"])+(data["mfcc_12"])))-(((((( data["mfcc_7"])*(((data["mfcc_19"])*(data["mfcc_7"])))))+(((data["mfcc_7"])-(((data["mfcc_11"])+(data["mfcc_17"])))))) /2.0)))) -(((data["mfcc_15"])-(((data["mfcc_13"])+(data["mfcc_12"])))))))))+
0.100000*np.tanh(((((data["mfcc_2"])*(3.0)))*(((( data["mfcc_1"])<(( -1.0*(((((((((((data["mfcc_2"])*(data["mfcc_1"])))*(((( data["mfcc_4"])<(((( data["mfcc_1"])<(data["mfcc_2"])) *1.))) *1.))))*(((( -0.937055)<(data["mfcc_1"])) *1.))))<(0.585258)) *1.))))))*1.))))+
0.100000*np.tanh(((((((( data["mfcc_1"])-(data["mfcc_19"])))+(((((((data["mfcc_13"])-(data["mfcc_1"])))*(data["mfcc_17"])))*(data["mfcc_2"])))) /2.0)) +(((((((((((((( data["mfcc_0"])<(data["mfcc_1"])) *1.))*(((( data["mfcc_3"])+(data["mfcc_19"])) /2.0)))) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)))))
<feature_engineering>
merge_sub.to_csv('merge_sub.csv',index = False )
def GPII(data):
return(6.044562 +
0.100000*np.tanh(((( 13.85196399688720703)) *(((0.670573)-(( -1.0*(((((((((( data["mfcc_14"])+(((( data["mfcc_13"])<(2.0)) *1.))))-(((data["mfcc_0"])*(((((( data["mfcc_9"])>=(((( data["mfcc_11"])>=(0.670573)) *1.))) *1.))-(-3.0)))))))* 2.0)) * 2.0)))))))))+
0.100000*np.tanh(((( 10.91737270355224609)) *(((( 10.91737270355224609)) *(((((((3.0)+(((((data["mfcc_1"])+(( -1.0*(((( data["mfcc_15"])-(( -1.0*(((( data["mfcc_15"])-(((data["mfcc_14"])* 2.0)))))))))))))) -(((data["mfcc_0"])*(((( 10.91737270355224609)) +(data["mfcc_1"])))))))))* 2.0)) * 2.0)))))) +
0.100000*np.tanh(((((((((((((data["mfcc_12"])-(((((data["mfcc_11"])-(((data["mfcc_1"])+(( -1.0*(((((((((( data["mfcc_0"])* 2.0)) -(0.427750)))* 2.0)) * 2.0)))))))))* 2.0)))) * 2.0)) +(((( data["mfcc_1"])<(((( data["mfcc_0"])<(data["mfcc_1"])) *1.))) *1.))))* 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((((((( 3.69547343254089355)) *(((((((((((((( 3.69547343254089355)) >=(data["mfcc_0"])) *1.))+(((( data["mfcc_1"])+(((data["mfcc_5"])+(data["mfcc_0"])))) /2.0)))/2.0)) -(((data["mfcc_0"])* 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)))) +(((-3.0)*(data["mfcc_11"])))))+(data["mfcc_12"])))* 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((3.0)*(((((((data["mfcc_1"])+(((((((((data["mfcc_14"])+(((((((((((( 3.0)*(((( -1.0*(( data["mfcc_0"])))) * 2.0)))) +(data["mfcc_5"])) /2.0)) * 2.0)) +(((2.236772)+(data["mfcc_1"])))))* 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)))) +
0.100000*np.tanh(((((((13.57778072357177734)) +(3.0)))+(((((((((-2.0)* 2.0)) *(data["mfcc_11"])))-(-2.0)))-(((((( 12.16242599487304688)) *(((data["mfcc_0"])-(((((( data["mfcc_1"])-(data["mfcc_13"])))+(((data["mfcc_0"])*(((-2.0)* 2.0)))))/2.0)))))) * 2.0)))))/2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((((((((((((((( -1.0*(((( data["mfcc_0"])* 2.0)))))+(((( data["mfcc_11"])<(((((( data["mfcc_0"])* 2.0)) <(((((data["mfcc_6"])-(data["mfcc_0"])))-(-0.270785)))) *1.))) *1.))))* 2.0)) * 2.0)) +(data["mfcc_6"])))-(data["mfcc_0"])))* 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((( 12.47262859344482422)) *(((((((((-1.0*(( data["mfcc_6"])))) >=(data["mfcc_0"])) *1.))+(((data["mfcc_10"])+(((((( 1.0)* 2.0)) +(((((((( data["mfcc_6"])+(((((((( -1.0*(( data["mfcc_0"])))) * 2.0)) * 2.0)) +(data["mfcc_1"])))) /2.0)) * 2.0)) * 2.0)))/2.0)))))) * 2.0)))) +
0.100000*np.tanh(((((((((((((( -1.0*(( data["mfcc_0"])))) * 2.0)) +(((((((( data["mfcc_12"])<(((data["mfcc_7"])* 2.0)))*1.))+(((2.0)+(((((data["mfcc_10"])* 2.0)) +(((((((( -1.0*(( data["mfcc_0"])))) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)))))))) * 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((((((((((((((data["mfcc_18"])+(((((((data["mfcc_6"])+(data["mfcc_14"])))+(((( data["mfcc_15"])+(((((( data["mfcc_15"])/ 2.0)) +(((((( data["mfcc_15"])/ 2.0)) <(data["class_0"])) *1.))) /2.0)))/2.0)))) * 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((( 13.99419975280761719)) *(((data["mfcc_0"])+(((data["mfcc_5"])+(((((((((((((((data["mfcc_5"])+(((1.697380)-(((( data["mfcc_1"])<(data["mfcc_0"])) *1.))))) /2.0)) >=(data["mfcc_0"])) *1.))-(((data["mfcc_0"])* 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)))))))) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((((((((((data["mfcc_10"])+(3.0)))-(((( 8.0)) *(data["mfcc_0"])))))* 2.0)) -(((((data["mfcc_3"])* 2.0)) -(((((( 2.0)+(((data["mfcc_8"])* 2.0)))) >=(data["mfcc_0"])) *1.))))))* 2.0)) * 2.0)) +(((( data["mfcc_8"])>=(data["mfcc_3"])) *1.))))+
0.100000*np.tanh(((((((( 11.03212165832519531)) -(((( data["mfcc_0"])>=(((data["mfcc_14"])+(data["mfcc_14"])))) *1.))))+(((2.0)*(((( 10.0)) *(((((data["mfcc_14"])-(((data["mfcc_14"])*(data["mfcc_6"])))))-(((((3.0)+(data["mfcc_6"])))*(data["mfcc_0"])))))))))))* 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((((((((-3.0)*(((((data["mfcc_13"])-(((((-3.0)*(((((data["mfcc_0"])-(((((( data["mfcc_13"])<(((((( data["mfcc_0"])* 2.0)) <(data["mfcc_1"])) *1.))) *1.))/ 2.0)))) * 2.0)))) * 2.0)))) * 2.0)))) +(data["mfcc_1"])))* 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((data["mfcc_14"])+(( -1.0*(((((( 2.223052)-(((((((data["mfcc_14"])<(((data["mfcc_4"])*(((data["mfcc_15"])*(data["mfcc_15"])))))) *1.))<(((data["mfcc_14"])*(data["mfcc_14"])))) *1.))))*(((( data["mfcc_4"])+(( -1.0*(( data["mfcc_6"])))))/2.0)))))))))* 2.0)) *(( 10.0)))) +
0.100000*np.tanh(((((((((((((((((((((((( 2.549079)*(((((( data["mfcc_0"])>=(((( data["mfcc_12"])>=(data["mfcc_1"])) *1.))) *1.))-(((data["mfcc_0"])* 2.0)))))) >=(data["mfcc_11"])) *1.))-(data["mfcc_0"])))* 2.0)) * 2.0)) -(data["mfcc_11"])))* 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) -(data["mfcc_11"])))* 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((((((((((((2.0)+(data["mfcc_1"])))*(((( data["mfcc_11"])<(((0.023605)*(2.236772)))) *1.))))*(((( data["mfcc_10"])<(data["mfcc_0"])) *1.))))+(((data["mfcc_10"])-(((((data["mfcc_0"])* 2.0)) * 2.0)))))) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((( 8.0)) *(((((((((((((((((( data["mfcc_5"])+(((( 5.0)) / 2.0)))/2.0)) *(2.415960)))-(((data["mfcc_0"])*(( 5.06101179122924805)))))) *(2.415960)))-(data["mfcc_7"])))*(( 7.10873889923095703)))) -(((( data["mfcc_5"])<(data["mfcc_7"])) *1.))))-(data["mfcc_7"])))))+
0.100000*np.tanh(((( 14.67224884033203125)) *(((((( 14.67224884033203125)) *(((((((((data["mfcc_8"])+(((data["mfcc_15"])+(data["mfcc_6"])))))* 2.0)) * 2.0)) +(((((((( data["mfcc_18"])* 2.0)) * 2.0)) <(data["mfcc_15"])) *1.))))))+(((-3.0)+(((( data["mfcc_8"])<(data["mfcc_6"])) *1.))))))))+
0.100000*np.tanh(((((data["mfcc_1"])-(((((((data["mfcc_0"])-(data["mfcc_11"])))-(data["mfcc_11"])))*(data["mfcc_1"])))))-(((((((data["mfcc_11"])-(((((((( data["mfcc_0"])*(-3.0)))+(data["mfcc_1"])) /2.0)) * 2.0)))) *(( 9.14199638366699219)))) -(((( data["mfcc_0"])+(( 9.14199638366699219)))/2.0)))))) +
0.100000*np.tanh(((((((((((data["mfcc_0"])* 2.0)) * 2.0)) +(((((( -1.0*(( data["mfcc_13"])))) +(((((((((( data["mfcc_14"])<(( -1.0*(( data["mfcc_13"])))))*1.))* 2.0)) -(((((data["mfcc_0"])* 2.0)) * 2.0)))) * 2.0)))) *(( 8.0)))))) +(((((data["mfcc_0"])* 2.0)) * 2.0)))) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((( 6.35433721542358398)) *(((((( 6.35433721542358398)) *(((((((((((((data["mfcc_11"])+(data["mfcc_7"])))* 2.0)) * 2.0)) +(((((((((data["mfcc_11"])+(data["mfcc_7"])))*(data["mfcc_7"])))+(data["mfcc_7"])))* 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)))) +(data["mfcc_7"])))))+(data["mfcc_7"])))+
0.100000*np.tanh(((((((data["mfcc_8"])+(((((( 0.427750)+(((( data["mfcc_10"])<(data["mfcc_8"])) *1.))) /2.0)) +(((( 9.0)) *(((data["mfcc_15"])+(((((( data["mfcc_14"])+(((((((( data["mfcc_10"])* 2.0)) +(data["mfcc_15"])))<(data["mfcc_14"])) *1.))) /2.0)) * 2.0)))))))))) * 2.0)) *(( 8.0)))) +
0.100000*np.tanh(((((((((((((((((((((( -1.0*(( data["mfcc_0"])))) * 2.0)) +(((((((((( data["mfcc_14"])+(data["class_0"])) /2.0)) +(data["class_0"])) /2.0)) <(data["mfcc_0"])) *1.))))* 2.0)) +(( -1.0*(( data["mfcc_9"])))))) * 2.0)) +(data["mfcc_0"])))* 2.0)) +(data["mfcc_9"])))* 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((-3.0)+(((((((data["mfcc_10"])-(((((((data["mfcc_0"])-(((( data["mfcc_0"])>=(((data["mfcc_14"])+(((( 0.174589)+(((((((((0.174589)+(2.364957)) /2.0)) *(data["mfcc_10"])))<(data["mfcc_0"])) *1.))) /2.0)))))*1.))))* 2.0)) * 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)))) +
0.100000*np.tanh(((((((( -1.0*(( data["mfcc_0"])))) +(((((((data["mfcc_7"])+(((( -1.0*(( data["mfcc_4"])))) -(( -1.0*(((((((((((-1.0*(( data["mfcc_0"])))) * 2.0)) -(((( data["mfcc_11"])>=(( -1.0*(( data["mfcc_0"])))))*1.))))* 2.0)) * 2.0)))))))))* 2.0)) -(data["mfcc_11"])))))* 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((( 13.40357017517089844)) *(((data["mfcc_8"])+(((((( 13.40357017517089844)) +(2.364957)))*(((data["mfcc_8"])+(((((((2.364957)+(data["mfcc_7"])))-(data["mfcc_11"])))*(((((((1.697380)-(((data["mfcc_0"])*(2.0)))))* 2.0)) * 2.0)))))))))))) +
0.100000*np.tanh(((((((((( -1.0*(((( data["mfcc_9"])*(((((5.0)) +(((data["mfcc_9"])*(((((5.0)) +(((data["mfcc_0"])/ 2.0)))/2.0)))))/2.0)))))))+(((-3.0)+(((((data["mfcc_0"])*(((((-3.0)* 2.0)) -(data["mfcc_6"])))))* 2.0)))))) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((data["mfcc_0"])-(((data["mfcc_17"])-(data["mfcc_7"])))))+(((((((data["mfcc_0"])+(((data["mfcc_7"])+(((3.0)*(((((((0.764911)-(((((( data["mfcc_17"])-(data["mfcc_19"])))>=(data["mfcc_0"])) *1.))))-(data["mfcc_0"])))* 2.0)))))))) * 2.0)) * 2.0)))) +
0.100000*np.tanh(((((((2.030533)-(((2.0)*(((data["mfcc_0"])+(((data["mfcc_0"])+(data["mfcc_3"])))))))))* 2.0)) +(((data["mfcc_14"])+(((((( data["mfcc_0"])<(((((( 1.654606)>=(1.654606)) *1.))-(((( data["mfcc_11"])+(data["mfcc_0"])) /2.0)))))*1.))* 2.0)))))) +
0.100000*np.tanh(((((( 8.61900520324707031)) *(((( 8.61900520324707031)) *(((((data["mfcc_6"])+(((data["mfcc_7"])-(((((((data["mfcc_11"])<(0.570601)) *1.))+(((( data["mfcc_7"])<(((( data["mfcc_6"])<(((( data["mfcc_19"])<(0.369547)) *1.))) *1.))) *1.))) /2.0)))))) -(0.369547)))))))-(data["mfcc_7"])))+
0.100000*np.tanh(((((((data["mfcc_1"])+(((((data["mfcc_1"])+(((((((((( data["mfcc_6"])<(data["mfcc_1"])) *1.))-(((data["mfcc_9"])+(((((((((((0.0)>=(data["mfcc_6"])) *1.))<(data["mfcc_0"])) *1.))+(data["mfcc_0"])))* 2.0)))))) * 2.0)) * 2.0)))) * 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((((((((((((data["mfcc_8"])+(((data["mfcc_1"])+(((((((data["mfcc_8"])+(((( 4.0)) -(((((data["mfcc_0"])* 2.0)) * 2.0)))))) * 2.0)) * 2.0)))))) * 2.0)) -(data["mfcc_18"])))* 2.0)) -(((data["mfcc_18"])* 2.0)))) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((((((((((data["mfcc_15"])-(((((((data["mfcc_15"])>=(data["mfcc_1"])) *1.))>=(data["mfcc_15"])) *1.))))-(((data["mfcc_2"])*(((3.0)*(data["mfcc_1"])))))))+(data["mfcc_5"])))+(((data["mfcc_15"])-(((( 0.724339)>=(data["mfcc_2"])) *1.))))))* 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((data["mfcc_15"])*(((((data["mfcc_3"])+(((data["mfcc_6"])*(2.549079)))))*(((((data["mfcc_15"])+(((((data["mfcc_14"])+(((((-1.0*(( data["mfcc_14"])))) >=(data["mfcc_6"])) *1.))))+(((((((data["mfcc_3"])+(data["mfcc_15"])) /2.0)) >=(((data["mfcc_3"])* 2.0)))*1.))))))* 2.0)))))) +
0.100000*np.tanh(((((((data["mfcc_18"])+(((data["mfcc_2"])-(((data["mfcc_0"])*(data["mfcc_2"])))))))+(data["mfcc_5"])))+(((((((( data["mfcc_0"])+(((( -1.0)<(((1.697380)*(data["mfcc_0"])))) *1.))))/ 2.0)) <(((( data["mfcc_2"])>=(((data["mfcc_8"])* 2.0)))*1.))) *1.))))+
0.100000*np.tanh(((((((data["mfcc_15"])+(data["mfcc_14"])))+(((( data["mfcc_9"])<(data["mfcc_15"])) *1.))))*(((data["mfcc_3"])+(((((data["mfcc_4"])+(((data["mfcc_8"])*(((( data["mfcc_8"])+(data["mfcc_15"])) /2.0)))))) -(((((((data["mfcc_15"])<(data["mfcc_9"])) *1.))+(((data["mfcc_15"])/ 2.0)))/2.0)))))))) +
0.100000*np.tanh(((((((((((((((((( data["mfcc_1"])+(((((( data["mfcc_0"])*(((((data["mfcc_0"])* 2.0)) * 2.0)))) >=(0.570601)) *1.))) /2.0)) >=(0.694219)) *1.))+(( -1.0*(( data["mfcc_0"])))))/2.0)) * 2.0)) * 2.0)) * 2.0)) *(((data["mfcc_0"])+(((((data["mfcc_0"])* 2.0)) *(data["mfcc_0"])))))))+
0.100000*np.tanh(((((data["mfcc_0"])* 2.0)) *(( -1.0*(((((-1.0*(( data["mfcc_0"])))) *(((((1.697380)+(data["mfcc_15"])))*(((data["mfcc_2"])+(((( -1.0*(( data["mfcc_0"])))) +(((( data["mfcc_1"])+(((( data["mfcc_1"])+(((( data["mfcc_3"])<(data["mfcc_1"])) *1.))) /2.0)))/2.0)))))))))))))))+
0.100000*np.tanh(((((((data["mfcc_15"])* 2.0)) *(((((-1.0*(((((data["mfcc_2"])>=(((( data["mfcc_14"])>=(data["mfcc_10"])) *1.))) *1.))))) <(((( data["mfcc_15"])>=(((((((( data["mfcc_4"])/ 2.0)) / 2.0)) <(data["mfcc_18"])) *1.))) *1.))) *1.))))*(((data["mfcc_18"])+(((((data["mfcc_2"])* 2.0)) * 2.0)))))) +
0.100000*np.tanh(((((( -1.0*(( data["mfcc_19"])))) +(((((((((data["mfcc_5"])-(data["mfcc_4"])))-(data["mfcc_0"])))-(((data["mfcc_0"])-(data["mfcc_12"])))))*(((data["mfcc_6"])*(((((data["mfcc_5"])-(data["mfcc_12"])))-(data["mfcc_0"])))))))))+(((data["mfcc_5"])-(data["mfcc_12"])))))+
0.100000*np.tanh(((3.0)*(((((((( data["mfcc_2"])/ 2.0)) >=(((((((( data["mfcc_0"])<(0.710992)) *1.))+(((data["mfcc_0"])-(((( data["mfcc_0"])>=(( -1.0*(((( -1.0)+(((((data["mfcc_0"])+(((data["mfcc_2"])/ 2.0)))) / 2.0)))))))) *1.))))))* 2.0)))*1.))* 2.0)))) +
0.100000*np.tanh(((data["mfcc_15"])*(((((((((((data["mfcc_11"])>=(data["mfcc_16"])) *1.))>=(((((((( -2.0)+(data["mfcc_0"])))* 2.0)) <(((((((((( data["mfcc_2"])+(-2.0)))>=(data["mfcc_1"])) *1.))* 2.0)) -(data["mfcc_0"])))) *1.))) *1.))* 2.0)) +(((data["mfcc_2"])+(data["mfcc_11"])))))))+
0.100000*np.tanh(((((((((( data["mfcc_7"])>=(((((((( data["mfcc_7"])* 2.0)) * 2.0)) <(data["mfcc_3"])) *1.))) *1.))* 2.0)) * 2.0)) *(((((data["mfcc_5"])-(((((((((( data["mfcc_14"])<(1.153898)) *1.))* 2.0)) * 2.0)) * 2.0)))) *(((data["mfcc_3"])-(( -1.0*(((( data["mfcc_7"])* 2.0)))))))))))+
0.100000*np.tanh(((((((( -1.0)>=(data["mfcc_13"])) *1.))* 2.0)) +(((((((((( data["mfcc_18"])*(data["mfcc_17"])))>=(data["mfcc_18"])) *1.))*(((((data["mfcc_15"])-(data["mfcc_13"])))+(((data["mfcc_18"])*(data["mfcc_7"])))))))-(((data["mfcc_17"])-(((data["mfcc_3"])+(data["mfcc_15"])))))))))+
0.100000*np.tanh(((data["mfcc_7"])-(((data["mfcc_12"])-(((data["mfcc_1"])*(((data["mfcc_12"])-(((((( data["mfcc_10"])+(data["mfcc_12"])) /2.0)) +(((((( data["mfcc_2"])+(((data["mfcc_5"])*(data["mfcc_5"])))) /2.0)) +(((data["mfcc_1"])*(((( data["mfcc_12"])>=(data["mfcc_2"])) *1.))))))))))))))))+
0.100000*np.tanh(((((data["mfcc_0"])+(((((((data["mfcc_5"])<(data["mfcc_0"])) *1.))<(data["mfcc_5"])) *1.))))*(( -1.0*(((((data["mfcc_17"])+(((( 11.78159523010253906)) *(((((((data["mfcc_5"])* 2.0)) * 2.0)) *(((( data["mfcc_0"])<(( -1.0*(((((( -1.0*(( data["mfcc_0"])))) >=(data["mfcc_3"])) *1.))))))*1.))))))) /2.0)))))))+
0.100000*np.tanh(((((((data["mfcc_17"])+(((((( -0.925553)>=(data["mfcc_1"])) *1.))* 2.0)))) *(((data["mfcc_2"])*(((((((((-0.925553)>=(data["mfcc_1"])) *1.))* 2.0)) +(((data["mfcc_17"])+(((data["mfcc_3"])*(((data["mfcc_2"])+(((data["mfcc_17"])+(data["mfcc_1"])))))))))) /2.0)))))) / 2.0)) +
0.100000*np.tanh(((((((((((((( data["mfcc_16"])+(data["mfcc_4"])) /2.0)) * 2.0)) +(data["mfcc_7"])))*(((data["mfcc_7"])-(((((((( data["mfcc_0"])+(1.523039)))>=(((( data["mfcc_7"])<(((( data["mfcc_0"])<(data["mfcc_1"])) *1.))) *1.))) *1.))* 2.0)))))) * 2.0)) *(((( 0.265262)<(data["mfcc_17"])) *1.))))+
0.100000*np.tanh(((data["mfcc_17"])*(((((( data["mfcc_1"])+(( -1.0*(((( data["mfcc_0"])+(( -1.0*(((-1.0*(((( data["mfcc_0"])+(( -1.0*(((((((data["mfcc_18"])>=(((((data["mfcc_19"])+(data["mfcc_0"])))+(data["mfcc_16"])))) *1.))-(data["mfcc_16"])))))))))))))))))))) /2.0)) * 2.0)))))
<compute_test_metric>
sub['PredictionString'].value_counts().iloc[[0]]
print('GPI: ',mean_absolute_error(mfcc_ttf_df.time_to_failure,GPI(alldata[:mfcc_ttf_df.shape[0]])))
 print('GPII: ',mean_absolute_error(mfcc_ttf_df.time_to_failure,GPII(alldata[:mfcc_ttf_df.shape[0]])))
 print('GPMean: ',mean_absolute_error(mfcc_ttf_df.time_to_failure,.5*GPI(alldata[:mfcc_ttf_df.shape[0]])+.5*GPII(alldata[:mfcc_ttf_df.shape[0]])) )<save_to_csv>
sub_raw[['image_id', 'PredictionString']].to_csv('submission_raw.csv',index = False )
<save_to_csv><EOS> 
sub[['image_id', 'PredictionString']].to_csv('submission.csv',index = False )