{

 "cells": [

  {

   "cell_type": "code",

   "execution_count": 1,

   "metadata": {

    "collapsed": false

   },

   "outputs": [

    {

     "data": {

      "text/html": [

       "<style>.container { width:100% !important; }</style>"

      ],

      "text/plain": [

       "<IPython.core.display.HTML object>"

      ]

     },

     "metadata": {},

     "output_type": "display_data"

    }

   ],

   "source": [

    "#train_pipeline\n",

    "from eeg_learn_functions import *\n",

    "import pandas as pd\n",

    "import numpy as np\n",

    "import scipy.stats as scs\n",

    "import re\n",

    "from numpy import genfromtxt\n",

    "\n",

    "from IPython.core.display import display, HTML\n",

    "display(HTML(\"<style>.container { width:100% !important; }</style>\"))\n",

    "pd.options.display.max_columns = None\n",

    "pd.options.display.precision = 4\n",

    "\n",

    "theta = (4,8)\n",

    "alpha = (8,12)\n",

    "beta = (12,40)\n",

    "\n",

    "def get_fft(snippet):\n",

    "    Fs = 128.0;  # sampling rate\n",

    "    #Ts = len(snippet)/Fs/Fs; # sampling interval\n",

    "    snippet_time = len(snippet)/Fs\n",

    "    Ts = 1.0/Fs; # sampling interval\n",

    "    t = np.arange(0,snippet_time,Ts) # time vector\n",

    "\n",

    "    # ff = 5;   # frequency of the signal\n",

    "    # y = np.sin(2*np.pi*ff*t)\n",

    "    y = snippet\n",

    "#     print('Ts: ',Ts)\n",

    "#     print(t)\n",

    "#     print(y.shape)\n",

    "    n = len(y) # length of the signal\n",

    "    k = np.arange(n)\n",

    "    T = n/Fs\n",

    "    frq = k/T # two sides frequency range\n",

    "    frq = frq[range(n//2)] # one side frequency range\n",

    "\n",

    "    Y = np.fft.fft(y)/n # fft computing and normalization\n",

    "    Y = Y[range(n//2)]\n",

    "    #Added in: (To remove bias.)\n",

    "    #Y[0] = 0\n",

    "    return frq,abs(Y)\n",

    "\n",

    "def theta_alpha_beta_averages(f,Y):\n",

    "    theta_range = (4,8)\n",

    "    alpha_range = (8,12)\n",

    "    beta_range = (12,40)\n",

    "    theta = Y[(f>theta_range[0]) & (f<=theta_range[1])].mean()\n",

    "    alpha = Y[(f>alpha_range[0]) & (f<=alpha_range[1])].mean()\n",

    "    beta = Y[(f>beta_range[0]) & (f<=beta_range[1])].mean()\n",

    "    return theta, alpha, beta\n",

    "\n",

    "def make_steps(samples,frame_duration,overlap):\n",

    "    '''\n",

    "    in:\n",

    "    samples - number of samples in the session\n",

    "    frame_duration - frame duration in seconds\n",

    "    overlap - float fraction of frame to overlap in range (0,1)\n",

    "\n",

    "    out: list of tuple ranges\n",

    "    '''\n",

    "    #steps = np.arange(0,len(df),frame_length)\n",

    "    Fs = 128\n",

    "    i = 0\n",

    "    intervals = []\n",

    "    samples_per_frame = Fs * frame_duration\n",

    "    while i+samples_per_frame <= samples:\n",

    "        intervals.append((i,i+samples_per_frame))\n",

    "        i = i + samples_per_frame - int(samples_per_frame*overlap)\n",

    "    return intervals\n",

    "\n",

    "def make_frames(df,frame_duration):\n",

    "    '''\n",

    "    in: dataframe or array with all channels, frame duration in seconds\n",

    "    out: array of theta, alpha, beta averages for each probe for each time step\n",

    "        shape: (n-frames,m-probes,k-brainwave bands)\n",

    "    '''\n",

    "    Fs = 128.0\n",

    "    frame_length = Fs*frame_duration\n",

    "    frames = []\n",

    "    steps = make_steps(len(df),frame_duration,overlap)\n",

    "    for i,_ in enumerate(steps):\n",

    "        frame = []\n",

    "        if i == 0:\n",

    "            continue\n",

    "        else:\n",

    "            for channel in df.columns:\n",

    "                snippet = np.array(df.loc[steps[i][0]:steps[i][1],int(channel)])\n",

    "                f,Y =  get_fft(snippet)\n",

    "                theta, alpha, beta = theta_alpha_beta_averages(f,Y)\n",

    "                frame.append([theta, alpha, beta])\n",

    "\n",

    "        frames.append(frame)\n",

    "    return np.array(frames)\n",

    "\n",

    "locs_2d = [(-2.0,4.0),\n",

    "           (2.0,4.0),\n",

    "           (-1.0,3.0),\n",

    "           (1.0,3.0),\n",

    "           (-3.0,3.0),\n",

    "           (3.0,3.0),\n",

    "           (-2.0,2.0),\n",

    "           (2.0,2.0),\n",

    "           (-2.0,-2.0),\n",

    "           (2.0,-2.0),\n",

    "           (-4.0,1.0),\n",

    "           (4.0,1.0),\n",

    "           (-1.0,-3.0),\n",

    "           (1.0,-3.0)]\n",

    "\n",

    "def make_data_pipeline(file_names,labels,image_size,frame_duration,overlap):\n",

    "    '''\n",

    "    IN:\n",

    "    file_names - list of strings for each input file (one for each subject)\n",

    "    labels - list of labels for each\n",

    "    image_size - int size of output images in form (x, x)\n",

    "    frame_duration - time length of each frame (seconds)\n",

    "    overlap - float fraction of frame to overlap in range (0,1)\n",

    "\n",

    "    OUT:\n",

    "    X: np array of frames (unshuffled)\n",

    "    y: np array of label for each frame (1 or 0)\n",

    "    '''\n",

    "\n",

    "    Fs = 128.0   #sampling rate\n",

    "    frame_length = Fs * frame_duration\n",

    "\n",

    "    print('Generating training data...')\n",

    "\n",

    "\n",

    "    for i, file in enumerate(file_names):\n",

    "        print ('Processing session: ',file, '. (',i+1,' of ',len(file_names),')')\n",

    "        data = genfromtxt(file, delimiter=',').T\n",

    "        df = pd.DataFrame(data)\n",

    "\n",

    "        X_0 = make_frames(df,frame_duration)\n",

    "        #steps = np.arange(0,len(df),frame_length)\n",

    "        X_1 = X_0.reshape(len(X_0),14*3)\n",

    "\n",

    "        images = gen_images(np.array(locs_2d),X_1, image_size, normalize=False)\n",

    "        images = np.swapaxes(images, 1, 3)\n",

    "        print(len(images), ' frames generated with label ', labels[i], '.')\n",

    "        print('\\n')\n",

    "        if i == 0:\n",

    "            X = images\n",

    "            y = np.ones(len(images))*labels[0]\n",

    "        else:\n",

    "            X = np.concatenate((X,images),axis = 0)\n",

    "            y = np.concatenate((y,np.ones(len(images))*labels[i]),axis = 0)\n",

    "\n",

    "\n",

    "    return X,np.array(y)"

   ]

  },

  {

   "cell_type": "code",

   "execution_count": 2,

   "metadata": {

    "collapsed": false

   },

   "outputs": [

    {

     "name": "stdout",

     "output_type": "stream",

     "text": [

      "Generating training data...\n",

      "Processing session:  data/ML101_KS.csv . ( 1  of  14 )\n",

      "468  frames generated with label  1 .468Interpolating 134/468Interpolating 209/468Interpolating 359/468Interpolating 435/468\n",

      "\n",

      "\n",

      "Processing session:  data/ML101_US.csv . ( 2  of  14 )\n",

      "448  frames generated with label  0 .448Interpolating 207/448Interpolating 277/448Interpolating 341/448Interpolating 410/448\n",

      "\n",

      "\n",

      "Processing session:  data/ML102_KS.csv . ( 3  of  14 )\n",

      "444  frames generated with label  1 .444Interpolating 216/444Interpolating 282/444Interpolating 347/444Interpolating 413/444\n",

      "\n",

      "\n",

      "Processing session:  data/ML102_US.csv . ( 4  of  14 )\n",

      "436  frames generated with label  0 .436Interpolating 149/436Interpolating 225/436Interpolating 302/436\n",

      "\n",

      "\n",

      "Processing session:  data/ML103_KS.csv . ( 5  of  14 )\n",

      "452  frames generated with label  1 .452Interpolating 112/452Interpolating 173/452Interpolating 223/452Interpolating 286/452Interpolating 355/452Interpolating 428/452\n",

      "\n",

      "\n",

      "Processing session:  data/ML103_US.csv . ( 6  of  14 )\n",

      "416  frames generated with label  0 .0/416Interpolating 222/416Interpolating 299/416Interpolating 372/416\n",

      "\n",

      "\n",

      "Processing session:  data/ML104_KS.csv . ( 7  of  14 )\n",

      "404  frames generated with label  1 .404Interpolating 149/404Interpolating 224/404Interpolating 298/404Interpolating 375/404\n",

      "\n",

      "\n",

      "Processing session:  data/ML104_US.csv . ( 8  of  14 )\n",

      "408  frames generated with label  0 .408Interpolating 148/408Interpolating 224/408Interpolating 301/408Interpolating 377/408\n",

      "\n",

      "\n",

      "Processing session:  data/ML105_KS.csv . ( 9  of  14 )\n",

      "428  frames generated with label  1 .428Interpolating 150/428Interpolating 220/428Interpolating 296/428Interpolating 370/428\n",

      "\n",

      "\n",

      "Processing session:  data/ML105_US.csv . ( 10  of  14 )\n",

      "Interpolating 452/452nterpolating 78/452Interpolating 149/452Interpolating 225/452Interpolating 378/452452  frames generated with label  0 .\n",

      "\n",

      "\n",

      "Processing session:  data/ML106_KS.csv . ( 11  of  14 )\n",

      "460  frames generated with label  1 .460Interpolating 150/460Interpolating 227/460Interpolating 302/460Interpolating 378/460Interpolating 455/460\n",

      "\n",

      "\n",

      "Processing session:  data/ML106_US.csv . ( 12  of  14 )\n",

      "556  frames generated with label  0 .0/556Interpolating 303/556Interpolating 380/556Interpolating 455/556Interpolating 533/556\n",

      "\n",

      "\n",

      "Processing session:  data/ML107_KS.csv . ( 13  of  14 )\n",

      "492  frames generated with label  1 .492Interpolating 149/492Interpolating 226/492Interpolating 300/492Interpolating 377/492Interpolating 450/492\n",

      "\n",

      "\n",

      "Processing session:  data/ML108_US.csv . ( 14  of  14 )\n",

      "468  frames generated with label  0 .468Interpolating 150/468Interpolating 227/468Interpolating 380/468Interpolating 456/468\n",

      "\n",

      "\n",

      "Generating training data...\n",

      "Processing session:  data/ML107_US.csv . ( 1  of  2 )\n",

      "472  frames generated with label  1 .472Interpolating 150/472Interpolating 219/472Interpolating 295/472Interpolating 371/472Interpolating 448/472\n",

      "\n",

      "\n",

      "Processing session:  data/ML108_KS.csv . ( 2  of  2 )\n",

      "480  frames generated with label  0 .480Interpolating 148/480Interpolating 225/480Interpolating 300/480Interpolating 376/480Interpolating 452/480\n",

      "\n",

      "\n"

     ]

    }

   ],

   "source": [

    "train_file_names = ['data/ML101_KS.csv',\n",

    "                    'data/ML101_US.csv',\n",

    "                    'data/ML102_KS.csv',\n",

    "                    'data/ML102_US.csv',\n",

    "                    'data/ML103_KS.csv',\n",

    "                    'data/ML103_US.csv',\n",

    "                    'data/ML104_KS.csv',\n",

    "                    'data/ML104_US.csv',\n",

    "                    'data/ML105_KS.csv',\n",

    "                    'data/ML105_US.csv',\n",

    "                    'data/ML106_KS.csv',\n",

    "                    'data/ML106_US.csv',\n",

    "                    'data/ML107_KS.csv',\n",

    "                    'data/ML108_US.csv']\n",

    "\n",

    "test_file_names = ['data/ML107_US.csv',\n",

    "                   'data/ML108_KS.csv']\n",

    "\n",

    "train_labels = [1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0]\n",

    "\n",

    "#############These labels are backwards. Something is wierd here....###############\n",

    "test_labels = [1,0]\n",

    "###################################################################################\n",

    "\n",

    "image_size = 28\n",

    "frame_duration = 1.0\n",

    "overlap = 0.75\n",

    "x_train, y_train = make_data_pipeline(train_file_names,train_labels,image_size,frame_duration,overlap)\n",

    "x_test, y_test = make_data_pipeline(test_file_names,test_labels,image_size,frame_duration,overlap)\n",

    "\n",

    "from sklearn.utils import shuffle\n",

    "x_train, y_train = shuffle(x_train, y_train)\n",

    "#x_test, y_test = shuffle(x_test, y_test)\n",

    "\n",

    "#from sklearn.model_selection import train_test_split\n",

    "#x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20,shuffle=True)"

   ]

  },

  {

   "cell_type": "code",

   "execution_count": 3,

   "metadata": {

    "collapsed": false

   },

   "outputs": [

    {

     "name": "stdout",

     "output_type": "stream",

     "text": [

      "(6332, 28, 28, 3)\n",

      "(6332,)\n",

      "(952, 28, 28, 3)\n",

      "(952,)\n"

     ]

    }

   ],

   "source": [

    "print(x_train.shape)\n",

    "print(y_train.shape)\n",

    "print(x_test.shape)\n",

    "print(y_test.shape)"

   ]

  },

  {

   "cell_type": "code",

   "execution_count": 4,

   "metadata": {

    "collapsed": false

   },

   "outputs": [

    {

     "name": "stdout",

     "output_type": "stream",

     "text": [

      "x_train shape: (6332, 28, 28, 3)\n",

      "6332 train samples\n",

      "952 test samples\n"

     ]

    },

    {

     "name": "stderr",

     "output_type": "stream",

     "text": [

      "Using TensorFlow backend.\n"

     ]

    },

    {

     "name": "stdout",

     "output_type": "stream",

     "text": [

      "Train on 6332 samples, validate on 952 samples\n",

      "Epoch 1/5\n",

      "6332/6332 [==============================] - 15s - loss: 0.7091 - acc: 0.5065 - val_loss: 0.6931 - val_acc: 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      "Epoch 2/5\n",

      "6332/6332 [==============================] - 15s - loss: 0.6954 - acc: 0.5084 - val_loss: 0.6048 - val_acc: 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      "Epoch 3/5\n",

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      "Epoch 4/5\n",

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    "img_rows, img_cols = 28, 28\n",

    "\n",

    "print('x_train shape:', x_train.shape)\n",

    "print(x_train.shape[0], 'train samples')\n",

    "print(x_test.shape[0], 'test samples')\n",

    "\n",

    "input_shape = (img_rows, img_cols, 3)\n",

    "\n",

    "import keras\n",

    "from keras.models import Sequential\n",

    "from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten\n",

    "from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D\n",

    "from keras.utils import np_utils\n",

    "\n",

    "batch_size = 128\n",

    "num_classes = 2\n",

    "epochs = 5\n",

    "\n",

    "# convert class vectors to binary class matrices\n",

    "y_train = np_utils.to_categorical(y_train, num_classes)\n",

    "y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes)\n",

    "\n",

    "\n",

    "model = Sequential()\n",

    "model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same',input_shape=input_shape))\n",

    "model.add(Activation('relu'))\n",

    "model.add(Conv2D(32, (3, 3)))\n",

    "model.add(Activation('relu'))\n",

    "model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))\n",

    "model.add(Conv2D(32, (3, 3)))\n",

    "model.add(Activation('relu'))\n",

    "model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))\n",

    "model.add(Conv2D(32, (3, 3)))\n",

    "model.add(Activation('relu'))\n",

    "model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))\n",

    "model.add(Dropout(0.25))\n",

    "\n",

    "model.add(Flatten())\n",

    "model.add(Dense(10))\n",

    "model.add(Activation('relu'))\n",

    "model.add(Dropout(0.5))\n",

    "model.add(Dense(num_classes))\n",

    "model.add(Activation('softmax'))\n",

    "\n",

    "# initiate RMSprop optimizer\n",

    "opt = keras.optimizers.rmsprop(lr=0.001, decay=1e-6)\n",

    "\n",

    "# Let's train the model using RMSprop\n",

    "model.compile(loss='categorical_crossentropy',\n",

    "              optimizer=opt,\n",

    "              metrics=['accuracy'])\n",

    "\n",

    "x_train = x_train.astype('float32')\n",

    "x_test = x_test.astype('float32')\n",

    "#x_train /= 255\n",

    "#x_test /= 255\n",

    "\n",

    "\n",

    "model.fit(x_train, y_train,\n",

    "          batch_size=batch_size,\n",

    "          epochs=epochs,\n",

    "          validation_data=(x_test, y_test),\n",

    "          shuffle=True)"

   ]

  },

  {

   "cell_type": "code",

   "execution_count": 5,

   "metadata": {

    "collapsed": false

   },

   "outputs": [

    {

     "name": "stdout",

     "output_type": "stream",

     "text": [

      "928/952 [============================>.] - ETA: 0s\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b"

     ]

    }

   ],

   "source": [

    "t = model.predict_classes(x_test)"

   ]

  },

  {

   "cell_type": "code",

   "execution_count": 6,

   "metadata": {

    "collapsed": false

   },

   "outputs": [

    {

     "name": "stdout",

     "output_type": "stream",

     "text": [

      "928/952 [============================>.] - ETA: 0s\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b"

     ]

    },

    {

     "data": {

      "text/plain": [

       "array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",

       "       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",

       "       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",

       "       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",

       "       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",

       "       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",

       "       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",

       "       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",

       "       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",

       "       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",

       "       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",

       "       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",

       "       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",

       "       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",

       "       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",

       "       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",

       "       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",

       "       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",

       "       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",

       "       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",

       "       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0,\n",

       "       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,\n",

       "       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,\n",

       "       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,\n",

       "       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,\n",

       "       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,\n",

       "       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0,\n",

       "       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,\n",

       "       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,\n",

       "       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,\n",

       "       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,\n",

       "       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,\n",

       "       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,\n",

       "       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,\n",

       "       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,\n",

       "       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,\n",

       "       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,\n",

       "       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,\n",

       "       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0,\n",

       "       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,\n",

       "       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,\n",

       "       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])"

      ]

     },

     "execution_count": 6,

     "metadata": {},

     "output_type": "execute_result"

    }

   ],

   "source": [

    "model.predict_classes(x_test)"

   ]

  },

  {

   "cell_type": "code",

   "execution_count": 7,

   "metadata": {

    "collapsed": false

   },

   "outputs": [

    {

     "data": {

      "text/plain": [

       "array([[ 0.,  1.],\n",

       "       [ 0.,  1.],\n",

       "       [ 0.,  1.],\n",

       "       ..., \n",

       "       [ 1.,  0.],\n",

       "       [ 1.,  0.],\n",

       "       [ 1.,  0.]])"

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