モデル結果のソート

あなたは大企業でデータサイエンティストとして働いています。Machine Learning モデルの本番環境では、実験が完了するたびに model_results/ フォルダにテキストファイルが出力されます。ファイルの構造は次のとおりです（例）：

Model Name: KNN
Accuracy: 89
F1: 0.87
Date: 2019-12-01
ModelID: 34598utjfddfgdg

モデル名、Accuracy と F1 スコア、実験の完了日、そして実験管理システムに紐づく一意の ID が含まれています。

会社では、精度（accuracy）が 90% 以上のモデルのみ実験を継続できます。あなたのタスクは、ARGV 引数（ファイル名）を受け取り、accuracy スコアを抽出し、その結果に応じてモデル結果ファイルを 2 つのフォルダのいずれかに振り分ける Bash スクリプトを書くことです。90 以上（以上を含む）は good_models/、90 未満は bad_models/ に移動します。回答を提出する前に、必ずターミナルから必要な引数を付けてスクリプトを実行してください。

注意！！ 引数なしでスクリプトを実行すると停止したように見えることがあります。必ず指定の引数を付けて実行してください！ ヒントが必要なエラーを起こした場合は、提出前にセッションを再読み込みする必要があるかもしれません！