Classificando resultados de modelos

Você trabalha como cientista de dados em uma grande empresa. O ambiente de produção dos seus modelos de Machine Learning grava arquivos de texto na pasta model_results/ sempre que um experimento é concluído. Os arquivos têm a seguinte estrutura (exemplo):

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

Você vê o nome do modelo, as métricas de accuracy e F1, a data de conclusão do experimento e um ID exclusivo para vincular o experimento do modelo ao seu sistema de experimentos.

A empresa define um limite de 90% de accuracy para que um modelo continue em experimentação. Sua tarefa é escrever um script Bash que receba um argumento ARGV (um nome de arquivo), extraia a pontuação de accuracy e classifique condicionalmente o arquivo de resultados do modelo em uma de duas pastas: good_models/ para aqueles com accuracy maior ou igual a 90 e bad_models/ para aqueles com menos de 90. Você deve executar seu script no terminal com os argumentos solicitados antes de enviar sua resposta.

ATENÇÃO!! Se você não executar o script com um argumento, ele vai ficar esperando — então, lembre-se de rodar o script com o argumento solicitado! Se você cometer um erro e precisar de uma dica, talvez seja necessário atualizar a sessão antes de enviar!