def min_prediksjon(alder, kjoenn, sivilstatus, gjeld, betalingshistorikk, utdanningsnivo):
    #Definerer ordbok med inntekt, og inntekt:
    inntekt_fra_utdanningsnivo = {"ukjent": 300000, "grunnskole": 260000, "hoeyskole": 500000, "universitet": 700000}
    inntekt = inntekt_fra_utdanningsnivo[utdanningsnivo]

    #Selve prediksjonen:

    #Tar utganspunkt i data om menn og kvinner, og antar en sjanse_for_betaling fra det
    if kjoenn == "mann":
        sjanse_for_betaling = 75.8
    if kjoenn == "kvinne":
        sjanse_for_betaling = 79.3


    #Tar utganspunkt i data fra single menn under 25 og regner ut ny sjanse_for_betaling
    if kjoenn == "mann" and sivilstatus == "singel":
        if alder < 25:
            sjanse_for_betaling -= 65
        else:
            sjanse_for_betaling -= 26

    #Tar utganspunkt i data om betalingshistorikk
    if betalingshistorikk.count("ikke betalt") == 2:
        sjanse_for_betaling -= 50

    #F?rste antakelser med p?virkning p? prosenten
    if kjoenn == "mann" and alder < 30 and sivilstatus == "singel" and gjeld > 100000:
        sjanse_for_betaling = 0
    if kjoenn == "mann" and alder < 25 and gjeld > 200000:
        sjanse_for_betaling = 0
    if kjoenn == "kvinne" and alder < 28 and sivilstatus == "singel" and gjeld > 300000:
        sjanse_for_betaling = 0
    if kjoenn == "mann" and inntekt > gjeld * 3:
        sjanse_for_betaling = 100


    #Tar utganspunkt i betalingshistorikk og regner ut ny sjanse_for_betaling
    if betalingshistorikk.count("ikke betalt") == 3:
        sjanse_for_betaling = 0
    if betalingshistorikk.count("ikke betalt") == 0:
        sjanse_for_betaling = 100

    if sjanse_for_betaling > 20:
        return "vil betale"
    else:
        return "vil ikke betale"



def test_min_prediksjon():

    antall_predikert = 0
    antall_riktig_predikert = 0
    true_positive = 0
    true_negative = 0
    false_positive = 0
    false_negative = 0

    filnavn = "individer1000.txt"
    fil = open(filnavn)
    for linje in fil:
        data = linje.strip().split(",")
        alder = int(data[1])
        kjonn = data[2]
        sivilstatus = data[3]
        gjeld = int(data[4])
        betalingshistorikk = []
        for i in range(0, 3):
            betalingshistorikk.append(data[5+i])

        utdanningsnivo = data[8]
        fasit = data[9]

        prediksjon = min_prediksjon(alder, kjonn, sivilstatus, gjeld, betalingshistorikk, utdanningsnivo)

        if prediksjon == fasit:
            antall_riktig_predikert += 1

        if fasit == "vil betale":
            if prediksjon == fasit:
                true_positive += 1
            else:
                false_negative += 1
        else:
            if prediksjon == fasit:
                true_negative += 1
            else:
                false_positive += 1

        antall_predikert += 1

    precision = true_positive / (true_positive + false_positive)
    recall = true_positive / (true_positive + false_negative)
    f1_score = 2 * (precision*recall) / (precision + recall)

    print(antall_riktig_predikert, "av", antall_predikert, "ble riktig predikert")
    print("Recall:", recall)
    print("Precision:", precision)
    print("F1 score:", f1_score)
#test_min_prediksjon()