Классификация пациентов по температуре
Дана модель логистической регрессии для предсказания вероятности болезни пациента на основе его температуры тела. Модель использует сигмоидную функцию:
\(p =\frac{1}{1+e^{-(w \cdot t + b)}}\)
где t — температура пациента, w и b — параметры модели.
Пациент считается больным, если вероятность болезни P≥0.5.
Формат входных данных
-
В первой строке через пробел вводятся два вещественных числа: w и b — параметры модели
-
Во второй строке вводится целое число n — количество пациентов (1≤n≤100)
-
В следующих n строках вводятся вещественные числа — температуры пациентов
Формат выходных данных
Для каждого пациента, который относится к классу "болен", вывести в отдельной строке два числа через пробел: его температуру и вероятность болезни (тольцо целую часть вероятности - без округления). Строки выводить в порядке возрастания температуры пациента.
Примеры
| № | Входные данные | Выходные данные |
|
1
|
0.5 -18.5
4
36.0
37.5
38.0
39.0
|
37.5 56
38.0 62
39.0 73
|