from pandas.api.types import CategoricalDtype
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
import argparse
import numpy as np
import pandas as pd
import json

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--library', choices=['h2o', 'lightgbm', 'sklearn', 'xgboost', 'catboost'], required=True)
args = parser.parse_args()

# Load the data.
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blind_model_options = ['AU.54', 'BF.36', 'AR.41', 'AJ.129', 'AU.58', 'BO.52', 'BW.156', 'BO.38', 'BH.12', 'AQ.17', 'L.29', 'BW.3', 'BP.24', 'AN.16', 'K.3', 'AR.35', 'AO.29', 'BH.18', 'AU.14', 'AU.40', 'AH.77', 'AH.164', 'D.25', 'AJ.49', 'L.26', 'AJ.121', 'AJ.122', 'L.49', 'L.28', 'AJ.52', 'K.34', 'AJ.40', 'X.45', 'K.2', 'Y.10', 'W.4', 'K.7', 'BU.36', 'Q.36', 'BP.6', 'R.30', 'AJ.29', 'AO.1', 'L.56', 'AL.88', 'AU.11', 'AJ.77', 'BV.17', 'BU.38', 'M.16', 'Y.29', 'I.15', 'BG.19', 'AH.6', 'BW.49', 'BT.72', 'Y.9', 'E.28', 'R.15', 'W.28', 'S.1', 'AJ.54', 'AJ.14', 'AJ.58', 'AU.1', 'AJ.9', 'W.16', 'Y.42', 'AY.37', 'BT.43', 'AQ.39', 'W.11', 'K.63', 'AQ.31', 'K.31', 'AJ.35', 'AJ.123', 'AY.47', 'Y.34', 'K.60', 'AH.168', 'P.34', 'X.25', 'N.8', 'AL.24', 'AU.50', 'AJ.48', 'BP.17', 'BW.157', 'I.29', 'X.12', 'D.21', 'Y.15', 'AH.125', 'K.65', 'X.38', 'AU.35', 'BV.6', 'BT.69', 'AL.71', 'BU.3', 'BO.58', 'AL.16', 'AU.27', 'L.55', 'K.81', 'BW.115', 'BH.20', 'O.23', 'X.24', 'X.9', 'BO.32', 'BU.1', 'Q.3', 'BO.36', 'BF.18', 'W.10', 'BW.178', 'BW.126', 'BW.96', 'AI.17', 'L.20', 'AU.68', 'AU.25', 'BT.11', 'P.9', 'Z.38', 'K.39', 'AJ.38', 'AJ.59', 'AO.7', 'Q.43', 'BW.95', 'BZ.14', 'BW.160', 'AH.69', 'P.33', 'BO.35', 'BO.51', 'BP.15', 'AJ.1', 'BV.3', 'Q.40', 'D.19', 'BV.20', 'BY.4', 'AJ.5', 'X.28', 'BO.3', 'X.3', 'BO.53', 'AH.107', 'BF.22', 'L.51', 'L.57', 'BY.6', 'BU.35', 'Y.5', 'AR.16', 'BT.63', 'AI.4', 'X.52', 'K.86', 'AJ.43', 'AH.8', 'BV.24', 'K.62', 'BV.8', 'BW.42', 'R.23', 'AN.12', 'Y.32', 'AJ.17', 'AJ.23', 'R.48', 'AL.110', 'BW.132', 'N.23', 'Q.22', 'AQ.14', 'AO.33', 'BW.92', 'BM.1', 'BO.47', 'L.14', 'BH.30', 'AO.6', 'O.19', 'BW.17', 'N.22', 'AU.2', 'K.52', 'P.18', 'AX.4', 'AR.14', 'J.6', 'AH.106', 'X.1', 'BT.10', 'AJ.89', 'BW.167', 'X.49', 'K.13', 'AJ.42', 'AH.39', 'P.13', 'AL.14', 'BF.10', 'BN.3', 'BS.1', 'AO.13', 'BH.7', 'AU.34', 'BW.166', 'D.20', 'BV.9', 'BW.164', 'P.30', 'AO.20', 'I.3', 'Y.21', 'R.20', 'K.40', 'BW.176', 'AI.27', 'AZ.21', 'P.15', 'BF.44', 'BZ.26', 'K.74', 'AI.2', 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'AQ.40.4', 'U.1.2', 'BO.82.2', 'BZ.30.0', 'R.38.1', 'AY.47.9', 'X.47.2', 'AQ.14.4', 'BW.60.1', 'BW.86.1', 'Q.13.1', 'BB.12.4', 'Q.22.0', 'L.34.2', 'L.8.0', 'BG.8.0', 'CA.5.0', 'Y.45.1', 'X.14.0', 'AJ.96.1', 'I.15.3', 'AE.3.2', 'E.9.1', 'BS.1.3', 'AJ.124.1', 'AH.72.2', 'AI.7.1', 'AG.6.0', 'AU.70.0', 'AO.24.0', 'X.51.1', 'AM.5.2', 'E.15.0', 'BA.7.0', 'Q.44.0', 'X.45.6', 'Q.13.2', 'AH.60.2', 'AR.23.0', 'AU.52.1', 'AI.28.1', 'BO.26.1', 'AI.32.0', 'BO.35.4', 'L.19.3', 'AZ.22.3', 'AE.1.1', 'BW.182.1', 'AY.61.1', 'BB.7.1', 'BH.20.1', 'L.45.2', 'AJ.119.1', 'BW.123.0', 'AH.92.0', 'AH.140.0', 'AM.5.0', 'G.3.2', 'AQ.29.1', 'AK.1.0', 'AH.11.1', 'L.20.3', 'BW.124.1', 'AO.13.0', 'Q.7.1', 'E.16.0', 'BW.185.2', 'I.6.1', 'L.25.1', 'AJ.118.1', 'X.12.2', 'AU.53.0', 'AP.9.1', 'V.8.0', 'I.3.6', 'BN.1.1', 'AZ.31.1', 'BF.38.4', 'AZ.22.2', 'J.7.2', 'BY.10.2', 'AY.62.2', 'A.3.0', 'AV.5.1', 'BO.36.5', 'AM.9.0', 'AM.3.0', 'Z.17.0', 'AQ.37.2', 'L.16.1', 'AQ.40.5', 'AZ.4.3', 'AZ.19.3', 'BA.1.2', 'AZ.1.4', 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data_train = pd.read_csv(path_train, dtype=dtype)
data_test = pd.read_csv(path_test, dtype=dtype)
if args.library == 'xgboost' or args.library == 'sklearn' or args.library == 'catboost':
	categorical_columns = data_train.select_dtypes(['category']).columns
	data_train.loc[:, categorical_columns] = data_train.loc[:, categorical_columns].apply(lambda x: x.cat.codes)
	data_test.loc[:, categorical_columns] = data_test.loc[:, categorical_columns].apply(lambda x: x.cat.codes)
labels_train = data_train.pop(target_column_name)
features_train = data_train
labels_test = data_test.pop(target_column_name)
features_test = data_test

# Train the model.
if args.library == 'h2o':
	import h2o
	from h2o.estimators import H2OGradientBoostingEstimator
	h2o.init(max_mem_size=20480000 * 1000)
	data_train = pd.concat([features_train, labels_train], axis=1)
	data_test = pd.concat([features_test, labels_test], axis=1)
	data_train = h2o.H2OFrame(python_obj=data_train)
	data_test = h2o.H2OFrame(python_obj=data_test)
	feature_column_names = [column for column in data_train.columns if column != target_column_name]
	model = H2OGradientBoostingEstimator(
		distribution="gaussian",
		learn_rate=0.1,
		ntrees=100,
	)
	model.train(
		training_frame=data_train,
		y=target_column_name,
		x=feature_column_names,
	)
elif args.library == 'lightgbm':
	import lightgbm as lgb
	model = lgb.LGBMRegressor(
		force_row_wise=False,
		learning_rate=0.1,
		n_estimators=100,
		num_leaves=255,
	)
	model.fit(features_train, labels_train)
elif args.library == 'sklearn':
	from sklearn.experimental import enable_hist_gradient_boosting
	from sklearn.ensemble import HistGradientBoostingRegressor
	model = HistGradientBoostingRegressor(
		learning_rate=0.1,
		max_iter=100,
		max_leaf_nodes=255,
		validation_fraction=None,
	)
	model.fit(features_train, labels_train)
elif args.library == 'xgboost':
	import xgboost as xgb
	model = xgb.XGBRegressor(
		eta=0.1,
		eval_metric='logloss',
		grow_policy='lossguide',
		max_leaves=255,
		n_estimators=100,
		tree_method='hist',
		use_label_encoder=False,
	)
	model.fit(features_train, labels_train)
elif args.library == 'catboost':
	from catboost import CatBoostRegressor
	categorical_columns = [column for column in categorical_columns if column != target_column_name]
	model = CatBoostRegressor(
		cat_features=categorical_columns,
		grow_policy='Lossguide',
		learning_rate=0.1,
		n_estimators=100,
		num_leaves=255,
		train_dir='data/catboost_info',
		verbose=False
	)
	model.fit(features_train, labels_train,)

# Make predictions on the test data.
if args.library == 'h2o':
	predictions = model.predict(data_test).as_data_frame()
else:
	predictions = model.predict(features_test)

# Compute metrics.
mse = mean_squared_error(predictions, labels_test)

print(json.dumps({
	'mse': mse,
}))