Prioritization-Analysis-public.ipynb

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    "subject 1;2023-04;safe;5,369854302;0;0;0,933333333;1;0;0;0;0;0;0;1,296E-05;0,751600297\n",
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    "subject 2;2023-12;risky;1,3627436;0,176470588;0,333333333;0,318181818;0;0;0;0;0;0;0;0;0,108288021\n",
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    "subject 2;2023-12;risky;2,761422169;0,970588235;1;0,318181818;0;0;0;0;0;0;0;0;0,077235149\n",
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    "subject 2;2023-11;safe;1,851071123;0,131578947;0,125;0,136363636;0;0;0;0;0;0;0;0;0,660882451\n",
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    "subject 2;2023-11;safe;2,002132882;0;0;0,03030303;0,333333333;0;0;0;0;0;0;0;0,637430077\n",
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    "subject 2;2023-11;safe;2,054139114;0;0;0,03030303;0,333333333;0;0;0;0;0;0;0;0,663433194\n",
    "subject 2;2023-11;risky;3,293460925;0,763157895;0,5;0,181818182;0;0;0;0;0;0;0,333333333;0;1\n",
    "subject 2;2023-11;safe;0,838219143;0,368421053;0,125;0,090909091;0;0;0;0;0;0;0;0;0,081489954\n",
    "subject 2;2023-10;safe;0,575371762;0,054054054;0,142857143;0,102040816;0;0;0;0;0;0;0,166666667;0;0,170522799\n",
    "subject 2;2023-10;safe;1,91413152;0,081081081;0,285714286;0,428571429;0;0;0;0;0;0;0,166666667;0;0,428429981\n",
    "subject 2;2023-10;risky;2,974057624;0,243243243;0,571428571;0,408163265;0;0;0;0;0;0;0,166666667;0;0,754862973\n",
    "subject 2;2023-10;safe;1,733842626;0,094594595;0,142857143;0,12244898;0;0;0;0;0;0;0;0;0,625746464\n",
    "subject 2;2023-10;safe;2,124330859;0,702702703;0,571428571;0,265306122;0;0;0;0;0;0;0;0;0,15979367\n",
    "subject 2;2023-10;risky;2,38081183;0;0;0,530612245;0,5;0;0;0;0;0;0;0;0,15979367\n",
    "subject 2;2023-10;safe;4,571612085;0;0;0,653061224;1;0;0;0;0;0;0;0;0,632744818\n",
    "subject 2;2023-10;risky;1,903041087;0,243243243;0,285714286;0,244897959;0;0;0;0;0;0;0,166666667;0;0,525477153\n",
    "subject 2;2023-10;safe;2,585785342;0,108108108;0,285714286;0,387755102;0;0;0;0;0;0;0;0;0,708226372\n",
    "subject 2;2023-10;safe;2,657203899;0,297297297;0,142857143;0,367346939;0;0;0;0;0;0;0,166666667;0;0,824511124\n",
    "subject 2;2023-10;safe;3,432024504;1;1;0,714285714;0;0;0;0;0;0;1;0;0,501726538\n",
    "subject 2;2023-10;risky;2,976582667;0,351351351;0,714285714;0,040816327;0;0;0;0;0;0;0;0;0,914656474\n",
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    "subject 2;2023-10;safe;1,919758679;0,081081081;0,142857143;0,489795918;0;0;0;0;0;0;0,166666667;0;0,441447642\n",
    "subject 2;2023-10;safe;1,045057447;0,162162162;0,428571429;0,285714286;-0,5;0;0;0;0;0;0;0;0,441447642\n",
    "subject 2;2023-10;risky;2,438753252;0,418918919;0,571428571;0,571428571;0;0;0;0;0;0;0,333333333;0;0,319440976\n",
    "subject 2;2023-09;risky;3,83100304;0,659574468;1;0,085714286;0;0;0;0;0;0;0;0;1\n",
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       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
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       "      <td>1.00</td>\n",
       "      <td>0.984848</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
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       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
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       "      <td>2023-11</td>\n",
       "      <td>risky</td>\n",
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       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
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       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>subject 5</td>\n",
       "      <td>2023-11</td>\n",
       "      <td>risky</td>\n",
       "      <td>1.796553</td>\n",
       "      <td>0.324675</td>\n",
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       "      <td>0.0</td>\n",
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       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>2.342560e-03</td>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>subject 5</td>\n",
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       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>1.00</td>\n",
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       "      <td>0.0</td>\n",
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       "      <td>0</td>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
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      "dtypes: float64(11), int64(2), object(3)\n",
      "memory usage: 255.0+ KB\n"
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    "df.info()"
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       "\n",
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       "\n",
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       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>risk_score</th>\n",
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       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
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       "      <td>2039.000000</td>\n",
       "      <td>2039.000000</td>\n",
       "      <td>2.039000e+03</td>\n",
       "      <td>2039.000000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mean</th>\n",
       "      <td>0.891497</td>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>std</th>\n",
       "      <td>1.107113</td>\n",
       "      <td>0.189171</td>\n",
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       "      <td>1.816889e-01</td>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>min</th>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>25%</th>\n",
       "      <td>0.295176</td>\n",
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       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
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       "    <tr>\n",
       "      <th>50%</th>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>75%</th>\n",
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       "      <td>0.100000</td>\n",
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       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>max</th>\n",
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       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>1.000000e+00</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "    </tr>\n",
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       "max      10.669641     1.000000     1.000000     1.000000     1.000000   \n",
       "\n",
       "         score_ANF    score_UNF    score_ACF    score_UCF    score_RCF  \\\n",
       "count  2039.000000  2039.000000  2039.000000  2039.000000  2039.000000   \n",
       "mean      0.011934     0.024183     0.002452     0.007687     0.003433   \n",
       "std       0.100127     0.114400     0.049471     0.084758     0.058506   \n",
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       "\n",
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       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
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       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
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       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>1.00</td>\n",
       "      <td>0.984848</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>8.100000e-07</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>subject 5</td>\n",
       "      <td>2023-11</td>\n",
       "      <td>risky</td>\n",
       "      <td>2.145795</td>\n",
       "      <td>0.623377</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
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       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
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       "      <td>1.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>subject 5</td>\n",
       "      <td>2023-11</td>\n",
       "      <td>risky</td>\n",
       "      <td>1.796553</td>\n",
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       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
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       "      <td>1.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>subject 5</td>\n",
       "      <td>2023-07</td>\n",
       "      <td>risky</td>\n",
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       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>1.00</td>\n",
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       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
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       "      <td>1.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>subject 5</td>\n",
       "      <td>2023-07</td>\n",
       "      <td>risky</td>\n",
       "      <td>4.269551</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>0.00</td>\n",
       "      <td>0.997996</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>2.313441e-02</td>\n",
       "      <td>0.148347</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "     project    month test_gap_assessment  risk_score  score_LEN  score_COM  \\\n",
       "0  subject 5  2023-11                safe    5.969696   1.000000       1.00   \n",
       "1  subject 5  2023-11               risky    2.145795   0.623377       0.25   \n",
       "2  subject 5  2023-11               risky    1.796553   0.324675       0.50   \n",
       "3  subject 5  2023-07               risky    6.019894   1.000000       1.00   \n",
       "4  subject 5  2023-07               risky    4.269551   0.000000       0.00   \n",
       "\n",
       "   score_CLI  score_COC  score_ANF  score_UNF  score_ACF  score_UCF  \\\n",
       "0   0.984848        0.0        0.0        0.0          0        0.0   \n",
       "1   0.606061        0.0        0.0        0.0          0        0.0   \n",
       "2   0.272727        0.0        0.0        0.0          0        0.0   \n",
       "3   0.010020        0.0        0.0        0.0          0        1.0   \n",
       "4   0.997996        1.0        0.0        0.0          0        0.0   \n",
       "\n",
       "   score_RCF  score_RNF     score_CHF  score_CEN  label  \n",
       "0          0        0.0  8.100000e-07   1.000000    0.0  \n",
       "1          0        0.0  1.049760e-03   0.030674    1.0  \n",
       "2          0        0.0  2.342560e-03   0.214383    1.0  \n",
       "3          0        0.0  1.464100e-04   1.000000    1.0  \n",
       "4          0        0.0  2.313441e-02   0.148347    1.0  "
      ]
     },
     "execution_count": 21,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# Replace \"safe\" with 0, \"risky\" with 1\n",
    "df.loc[df['test_gap_assessment'] == 'safe', 'label'] = 0\n",
    "df.loc[df['test_gap_assessment'] == 'risky', 'label'] = 1\n",
    "df.head()\n"
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 22,
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   "outputs": [
    {
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      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>label</th>\n",
       "      <th>score</th>\n",
       "      <th>CEN</th>\n",
       "      <th>CHF</th>\n",
       "      <th>LEN</th>\n",
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       "      <th>COM</th>\n",
       "      <th>COC</th>\n",
       "      <th>ANF</th>\n",
       "      <th>UNF</th>\n",
       "      <th>RNF</th>\n",
       "      <th>ACF</th>\n",
       "      <th>UCF</th>\n",
       "      <th>RCF</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>5.969696</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>8.100000e-07</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>0.984848</td>\n",
       "      <td>1.00</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>2.145795</td>\n",
       "      <td>0.030674</td>\n",
       "      <td>1.049760e-03</td>\n",
       "      <td>0.623377</td>\n",
       "      <td>0.606061</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>1.796553</td>\n",
       "      <td>0.214383</td>\n",
       "      <td>2.342560e-03</td>\n",
       "      <td>0.324675</td>\n",
       "      <td>0.272727</td>\n",
       "      <td>0.50</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>6.019894</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>1.464100e-04</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>0.010020</td>\n",
       "      <td>1.00</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>4.269551</td>\n",
       "      <td>0.148347</td>\n",
       "      <td>2.313441e-02</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>0.997996</td>\n",
       "      <td>0.00</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   label     score       CEN           CHF       LEN       CLI   COM  COC  \\\n",
       "0    0.0  5.969696  1.000000  8.100000e-07  1.000000  0.984848  1.00  0.0   \n",
       "1    1.0  2.145795  0.030674  1.049760e-03  0.623377  0.606061  0.25  0.0   \n",
       "2    1.0  1.796553  0.214383  2.342560e-03  0.324675  0.272727  0.50  0.0   \n",
       "3    1.0  6.019894  1.000000  1.464100e-04  1.000000  0.010020  1.00  0.0   \n",
       "4    1.0  4.269551  0.148347  2.313441e-02  0.000000  0.997996  0.00  1.0   \n",
       "\n",
       "   ANF  UNF  RNF  ACF  UCF  RCF  \n",
       "0  0.0  0.0  0.0    0  0.0    0  \n",
       "1  0.0  0.0  0.0    0  0.0    0  \n",
       "2  0.0  0.0  0.0    0  0.0    0  \n",
       "3  0.0  0.0  0.0    0  1.0    0  \n",
       "4  0.0  0.0  0.0    0  0.0    0  "
      ]
     },
     "execution_count": 22,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dfd = df.drop(columns=['test_gap_assessment', 'project', 'month']).dropna()\n",
    "dfd = dfd.rename(columns={'risk_score': 'score',\n",
    "                          'score_LEN': 'LEN',\n",
    "                          'score_COM': 'COM',\n",
    "                          'score_CLI': 'CLI',\n",
    "                          'score_COC': 'COC',\n",
    "                          'score_ANF': 'ANF',\n",
    "                          'score_UNF': 'UNF',\n",
    "                          'score_ACF': 'ACF',\n",
    "                          'score_UCF': 'UCF',\n",
    "                          'score_RCF': 'RCF',\n",
    "                          'score_RNF': 'RNF',\n",
    "                          'score_CHF': 'CHF',\n",
    "                          'score_CEN': 'CEN'})\n",
    "cols = [ 'label', 'score', 'CEN', 'CHF', 'LEN', 'CLI', 'COM', 'COC', 'ANF', 'UNF', 'RNF', 'ACF', 'UCF', 'RCF' ]\n",
    "dfd = dfd[cols]\n",
    "dfd.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>label</th>\n",
       "      <th>score</th>\n",
       "      <th>CEN</th>\n",
       "      <th>CHF</th>\n",
       "      <th>LEN</th>\n",
       "      <th>CLI</th>\n",
       "      <th>COM</th>\n",
       "      <th>COC</th>\n",
       "      <th>ANF</th>\n",
       "      <th>UNF</th>\n",
       "      <th>RNF</th>\n",
       "      <th>ACF</th>\n",
       "      <th>UCF</th>\n",
       "      <th>RCF</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>label</th>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>0.353713</td>\n",
       "      <td>0.266776</td>\n",
       "      <td>0.190785</td>\n",
       "      <td>-0.052814</td>\n",
       "      <td>0.328589</td>\n",
       "      <td>-0.051749</td>\n",
       "      <td>0.220929</td>\n",
       "      <td>-0.000086</td>\n",
       "      <td>-0.002867</td>\n",
       "      <td>0.039595</td>\n",
       "      <td>0.123987</td>\n",
       "      <td>0.090893</td>\n",
       "      <td>-0.018319</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>score</th>\n",
       "      <td>0.353713</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>0.560423</td>\n",
       "      <td>0.046635</td>\n",
       "      <td>0.106502</td>\n",
       "      <td>0.665441</td>\n",
       "      <td>0.084209</td>\n",
       "      <td>0.333356</td>\n",
       "      <td>0.178697</td>\n",
       "      <td>0.141841</td>\n",
       "      <td>0.094515</td>\n",
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       "      <td>0.147802</td>\n",
       "      <td>-0.080385</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>CEN</th>\n",
       "      <td>0.266776</td>\n",
       "      <td>0.560423</td>\n",
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       "    <tr>\n",
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       "    <tr>\n",
       "      <th>ANF</th>\n",
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       "    <tr>\n",
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       "    <tr>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
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       "    <tr>\n",
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       "    <tr>\n",
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       "    <tr>\n",
       "      <th>2034</th>\n",
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       "    <tr>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
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       "      <td>0.0</td>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2037</th>\n",
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       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2038</th>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
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       "  </tbody>\n",
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      ]
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      "UCF          1.0    0.000381   0.000381    0.006440  9.360448e-01\n",
      "RCF          1.0    0.008409   0.008409    0.142156  7.061868e-01\n",
      "RNF          1.0    0.144295   0.144295    2.439235  1.184901e-01\n",
      "CHF          1.0    0.115159   0.115159    1.946703  1.630955e-01\n",
      "CEN          1.0    7.297830   7.297830  123.366398  7.260022e-28\n",
      "Residual  2026.0  119.849521   0.059156         NaN           NaN\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "float_dfd = dfd.astype(float, copy=True)\n",
    "\n",
    "model = ols('label ~ LEN + COM + CLI + COC + ANF + UNF + ACF + UCF + RCF + RNF + CHF + CEN', data=float_dfd).fit()\n",
    "\n",
    "anova_table = sm.stats.anova_lm(model, type=2)\n",
    "\n",
    "print(anova_table)"
   ]
  },
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    "### Post-hoc Analysis for features with p < 0.05"
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      "\n",
      "== Post-hoc analysis for LEN ==\n",
      "                            OLS Regression Results                            \n",
      "==============================================================================\n",
      "Dep. Variable:                  label   R-squared:                       0.014\n",
      "Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.014\n",
      "Method:                 Least Squares   F-statistic:                     29.45\n",
      "Date:                Fri, 10 Jan 2025   Prob (F-statistic):           6.41e-08\n",
      "Time:                        23:27:02   Log-Likelihood:                -314.87\n",
      "No. Observations:                2039   AIC:                             633.7\n",
      "Df Residuals:                    2037   BIC:                             645.0\n",
      "Df Model:                           1                                         \n",
      "Covariance Type:            nonrobust                                         \n",
      "==============================================================================\n",
      "                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]\n",
      "------------------------------------------------------------------------------\n",
      "const          0.0704      0.007      9.900      0.000       0.056       0.084\n",
      "LEN            0.1795      0.033      5.427      0.000       0.115       0.244\n",
      "==============================================================================\n",
      "Omnibus:                     1157.612   Durbin-Watson:                   0.653\n",
      "Prob(Omnibus):                  0.000   Jarque-Bera (JB):             6129.233\n",
      "Skew:                           2.847   Prob(JB):                         0.00\n",
      "Kurtosis:                       9.302   Cond. No.                         5.34\n",
      "==============================================================================\n",
      "\n",
      "Notes:\n",
      "[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.\n",
      "\n",
      "\n",
      "== Post-hoc analysis for COM ==\n",
      "                            OLS Regression Results                            \n",
      "==============================================================================\n",
      "Dep. Variable:                  label   R-squared:                       0.018\n",
      "Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.018\n",
      "Method:                 Least Squares   F-statistic:                     37.71\n",
      "Date:                Fri, 10 Jan 2025   Prob (F-statistic):           9.83e-10\n",
      "Time:                        23:27:02   Log-Likelihood:                -310.80\n",
      "No. Observations:                2039   AIC:                             625.6\n",
      "Df Residuals:                    2037   BIC:                             636.8\n",
      "Df Model:                           1                                         \n",
      "Covariance Type:            nonrobust                                         \n",
      "==============================================================================\n",
      "                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]\n",
      "------------------------------------------------------------------------------\n",
      "const          0.0685      0.007      9.704      0.000       0.055       0.082\n",
      "COM            0.2068      0.034      6.141      0.000       0.141       0.273\n",
      "==============================================================================\n",
      "Omnibus:                     1154.972   Durbin-Watson:                   0.661\n",
      "Prob(Omnibus):                  0.000   Jarque-Bera (JB):             6115.768\n",
      "Skew:                           2.838   Prob(JB):                         0.00\n",
      "Kurtosis:                       9.306   Cond. No.                         5.45\n",
      "==============================================================================\n",
      "\n",
      "Notes:\n",
      "[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.\n",
      "\n",
      "\n",
      "== Post-hoc analysis for CLI ==\n",
      "                            OLS Regression Results                            \n",
      "==============================================================================\n",
      "Dep. Variable:                  label   R-squared:                       0.187\n",
      "Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.187\n",
      "Method:                 Least Squares   F-statistic:                     468.4\n",
      "Date:                Fri, 10 Jan 2025   Prob (F-statistic):           1.16e-93\n",
      "Time:                        23:27:02   Log-Likelihood:                -118.50\n",
      "No. Observations:                2039   AIC:                             241.0\n",
      "Df Residuals:                    2037   BIC:                             252.2\n",
      "Df Model:                           1                                         \n",
      "Covariance Type:            nonrobust                                         \n",
      "==============================================================================\n",
      "                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]\n",
      "------------------------------------------------------------------------------\n",
      "const          0.0041      0.007      0.598      0.550      -0.009       0.018\n",
      "CLI            0.7411      0.034     21.642      0.000       0.674       0.808\n",
      "==============================================================================\n",
      "Omnibus:                      972.319   Durbin-Watson:                   0.847\n",
      "Prob(Omnibus):                  0.000   Jarque-Bera (JB):             5110.639\n",
      "Skew:                           2.267   Prob(JB):                         0.00\n",
      "Kurtosis:                       9.293   Cond. No.                         6.11\n",
      "==============================================================================\n",
      "\n",
      "Notes:\n",
      "[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.\n",
      "\n",
      "\n",
      "== Post-hoc analysis for COC ==\n",
      "                            OLS Regression Results                            \n",
      "==============================================================================\n",
      "Dep. Variable:                  label   R-squared:                       0.075\n",
      "Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.075\n",
      "Method:                 Least Squares   F-statistic:                     165.9\n",
      "Date:                Fri, 10 Jan 2025   Prob (F-statistic):           1.48e-36\n",
      "Time:                        23:27:02   Log-Likelihood:                -249.67\n",
      "No. Observations:                2039   AIC:                             503.3\n",
      "Df Residuals:                    2037   BIC:                             514.6\n",
      "Df Model:                           1                                         \n",
      "Covariance Type:            nonrobust                                         \n",
      "==============================================================================\n",
      "                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]\n",
      "------------------------------------------------------------------------------\n",
      "const          0.0562      0.007      8.557      0.000       0.043       0.069\n",
      "COC            0.3806      0.030     12.881      0.000       0.323       0.439\n",
      "==============================================================================\n",
      "Omnibus:                     1134.213   Durbin-Watson:                   0.726\n",
      "Prob(Omnibus):                  0.000   Jarque-Bera (JB):             6210.690\n",
      "Skew:                           2.747   Prob(JB):                         0.00\n",
      "Kurtosis:                       9.551   Cond. No.                         4.91\n",
      "==============================================================================\n",
      "\n",
      "Notes:\n",
      "[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.\n",
      "\n",
      "\n",
      "== Post-hoc analysis for UNF ==\n",
      "                            OLS Regression Results                            \n",
      "==============================================================================\n",
      "Dep. Variable:                  label   R-squared:                       0.004\n",
      "Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.003\n",
      "Method:                 Least Squares   F-statistic:                     7.719\n",
      "Date:                Fri, 10 Jan 2025   Prob (F-statistic):            0.00551\n",
      "Time:                        23:27:02   Log-Likelihood:                -325.65\n",
      "No. Observations:                2039   AIC:                             655.3\n",
      "Df Residuals:                    2037   BIC:                             666.5\n",
      "Df Model:                           1                                         \n",
      "Covariance Type:            nonrobust                                         \n",
      "==============================================================================\n",
      "                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]\n",
      "------------------------------------------------------------------------------\n",
      "const          0.0851      0.006     13.233      0.000       0.072       0.098\n",
      "UNF            0.1528      0.055      2.778      0.006       0.045       0.261\n",
      "==============================================================================\n",
      "Omnibus:                     1169.373   Durbin-Watson:                   0.638\n",
      "Prob(Omnibus):                  0.000   Jarque-Bera (JB):             6248.334\n",
      "Skew:                           2.881   Prob(JB):                         0.00\n",
      "Kurtosis:                       9.352   Cond. No.                         8.75\n",
      "==============================================================================\n",
      "\n",
      "Notes:\n",
      "[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.\n",
      "\n",
      "\n",
      "== Post-hoc analysis for ACF ==\n",
      "                            OLS Regression Results                            \n",
      "==============================================================================\n",
      "Dep. Variable:                  label   R-squared:                       0.015\n",
      "Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.015\n",
      "Method:                 Least Squares   F-statistic:                     31.80\n",
      "Date:                Fri, 10 Jan 2025   Prob (F-statistic):           1.94e-08\n",
      "Time:                        23:27:02   Log-Likelihood:                -313.71\n",
      "No. Observations:                2039   AIC:                             631.4\n",
      "Df Residuals:                    2037   BIC:                             642.7\n",
      "Df Model:                           1                                         \n",
      "Covariance Type:            nonrobust                                         \n",
      "==============================================================================\n",
      "                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]\n",
      "------------------------------------------------------------------------------\n",
      "const          0.0870      0.006     13.900      0.000       0.075       0.099\n",
      "ACF            0.7130      0.126      5.639      0.000       0.465       0.961\n",
      "==============================================================================\n",
      "Omnibus:                     1181.499   Durbin-Watson:                   0.654\n",
      "Prob(Omnibus):                  0.000   Jarque-Bera (JB):             6504.386\n",
      "Skew:                           2.902   Prob(JB):                         0.00\n",
      "Kurtosis:                       9.548   Cond. No.                         20.2\n",
      "==============================================================================\n",
      "\n",
      "Notes:\n",
      "[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.\n",
      "\n",
      "\n",
      "== Post-hoc analysis for CEN ==\n",
      "                            OLS Regression Results                            \n",
      "==============================================================================\n",
      "Dep. Variable:                  label   R-squared:                       0.136\n",
      "Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.136\n",
      "Method:                 Least Squares   F-statistic:                     321.9\n",
      "Date:                Fri, 10 Jan 2025   Prob (F-statistic):           6.08e-67\n",
      "Time:                        23:27:02   Log-Likelihood:                -179.93\n",
      "No. Observations:                2039   AIC:                             363.9\n",
      "Df Residuals:                    2037   BIC:                             375.1\n",
      "Df Model:                           1                                         \n",
      "Covariance Type:            nonrobust                                         \n",
      "==============================================================================\n",
      "                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]\n",
      "------------------------------------------------------------------------------\n",
      "const          0.0246      0.007      3.591      0.000       0.011       0.038\n",
      "CEN            0.4652      0.026     17.941      0.000       0.414       0.516\n",
      "==============================================================================\n",
      "Omnibus:                      999.956   Durbin-Watson:                   0.789\n",
      "Prob(Omnibus):                  0.000   Jarque-Bera (JB):             4897.706\n",
      "Skew:                           2.387   Prob(JB):                         0.00\n",
      "Kurtosis:                       8.904   Cond. No.                         4.52\n",
      "==============================================================================\n",
      "\n",
      "Notes:\n",
      "[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Post-hoc analysis for score_LEN\n",
    "X_LEN = sm.add_constant(float_dfd['LEN'])\n",
    "model_LEN = sm.OLS(float_dfd['label'], X_LEN).fit()\n",
    "print(f\"\\n== Post-hoc analysis for LEN ==\\n{model_LEN.summary()}\\n\")\n",
    "\n",
    "# Post-hoc analysis for score_COM\n",
    "X_COM = sm.add_constant(float_dfd['COM'])\n",
    "model_COM = sm.OLS(float_dfd['label'], X_COM).fit()\n",
    "print(f\"\\n== Post-hoc analysis for COM ==\\n{model_COM.summary()}\\n\")\n",
    "\n",
    "# Post-hoc analysis for score_CLI\n",
    "X_CLI = sm.add_constant(float_dfd['CLI']) \n",
    "model_CLI = sm.OLS(float_dfd['label'], X_CLI).fit()\n",
    "print(f\"\\n== Post-hoc analysis for CLI ==\\n{model_CLI.summary()}\\n\")\n",
    "\n",
    "# Post-hoc analysis for score_COC\n",
    "X_COC = sm.add_constant(float_dfd['COC'])\n",
    "model_COC = sm.OLS(float_dfd['label'], X_COC).fit()\n",
    "print(f\"\\n== Post-hoc analysis for COC ==\\n{model_COC.summary()}\\n\")\n",
    "\n",
    "# Post-hoc analysis for score_UNF\n",
    "X_UNF = sm.add_constant(float_dfd['UNF']) \n",
    "model_UNF = sm.OLS(float_dfd['label'], X_UNF).fit()\n",
    "print(f\"\\n== Post-hoc analysis for UNF ==\\n{model_UNF.summary()}\\n\")\n",
    "\n",
    "# Post-hoc analysis for score_ACF\n",
    "X_ACF = sm.add_constant(float_dfd['ACF'])\n",
    "model_ACF = sm.OLS(float_dfd['label'], X_ACF).fit()\n",
    "print(f\"\\n== Post-hoc analysis for ACF ==\\n{model_ACF.summary()}\\n\")\n",
    "\n",
    "# Post-hoc analysis for score_CEN\n",
    "X_CEN = sm.add_constant(float_dfd['CEN']) \n",
    "model_CEN = sm.OLS(float_dfd['label'], X_CEN).fit()\n",
    "print(f\"\\n== Post-hoc analysis for CEN ==\\n{model_CEN.summary()}\\n\")\n",
    "\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
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  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
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