% Python_3.6.0.
% Sklearn_0.18.1.
% NumPy_1.13.0.
% SciPy_0.19.1.
% Sat Aug 12 05:17:47 2017
% Created by run_task()
@RELATION openml_task_4_predictions

@ATTRIBUTE repeat NUMERIC
@ATTRIBUTE fold NUMERIC
@ATTRIBUTE sample NUMERIC
@ATTRIBUTE row_id NUMERIC
@ATTRIBUTE confidence.bad NUMERIC
@ATTRIBUTE confidence.good NUMERIC
@ATTRIBUTE prediction {bad, good}
@ATTRIBUTE correct {bad, good}

@DATA
0,0,0,41,2.22044604925e-16,1.0,good,bad
0,0,0,31,2.22044604925e-16,1.0,good,bad
0,0,0,54,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,0,0,13,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,0,0,10,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,0,0,2,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,1,0,36,1.0,2.22044604925e-16,bad,bad
0,1,0,32,1.0,2.22044604925e-16,bad,bad
0,1,0,16,1.0,2.22044604925e-16,bad,good
0,1,0,22,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,1,0,46,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,1,0,9,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,2,0,25,1.0,2.22044604925e-16,bad,bad
0,2,0,33,1.0,2.22044604925e-16,bad,bad
0,2,0,50,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,2,0,20,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,2,0,3,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,2,0,7,1.0,2.22044604925e-16,bad,good
0,3,0,37,2.22044604925e-16,1.0,good,bad
0,3,0,43,1.0,2.22044604925e-16,bad,bad
0,3,0,26,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,3,0,51,1.0,2.22044604925e-16,bad,good
0,3,0,55,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,3,0,52,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,4,0,40,1.0,2.22044604925e-16,bad,bad
0,4,0,18,1.0,2.22044604925e-16,bad,bad
0,4,0,1,1.0,2.22044604925e-16,bad,good
0,4,0,24,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,4,0,47,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,4,0,19,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,5,0,45,1.0,2.22044604925e-16,bad,bad
0,5,0,35,1.0,2.22044604925e-16,bad,bad
0,5,0,4,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,5,0,0,1.0,2.22044604925e-16,bad,good
0,5,0,53,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,5,0,30,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,6,0,34,1.0,2.22044604925e-16,bad,bad
0,6,0,17,1.0,2.22044604925e-16,bad,bad
0,6,0,49,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,6,0,39,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,6,0,14,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,6,0,6,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,7,0,42,1.0,2.22044604925e-16,bad,bad
0,7,0,38,1.0,2.22044604925e-16,bad,bad
0,7,0,27,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,7,0,5,1.0,2.22044604925e-16,bad,good
0,7,0,28,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,8,0,12,1.0,2.22044604925e-16,bad,bad
0,8,0,29,1.0,2.22044604925e-16,bad,bad
0,8,0,15,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,8,0,8,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,8,0,56,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,9,0,21,1.0,2.22044604925e-16,bad,bad
0,9,0,44,1.0,2.22044604925e-16,bad,bad
0,9,0,48,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,9,0,23,2.22044604925e-16,1.0,good,good
0,9,0,11,2.22044604925e-16,1.0,good,good
% 
% 
%