Free cookie consent management tool by TermsFeed Policy Generator

Ignore:
Timestamp:
08/19/11 11:12:25 (13 years ago)
Author:
mkommend
Message:

#1592: Implemented new estimated class values view for ClassificationEnsembleSolutions.

File:
1 copied

Legend:

Unmodified
Added
Removed

  • trunk/sources/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Views/3.4/Classification/ClassificationEnsembleSolutionEstimatedClassValuesView.cs

    r6661 r6672  
    2020#endregion
    2121using System;
     22using System.Collections.Generic;
    2223using System.Linq;
    2324using System.Windows.Forms;
    … …  
    2829namespace HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Views {
    2930  [View("Estimated Class Values")]
    30   [Content(typeof(IDiscriminantFunctionClassificationSolution))]
    31   public partial class DiscriminantFunctionClassificationSolutionEstimatedClassValuesView : ClassificationSolutionEstimatedClassValuesView {
    32     private const string TargetClassValuesSeriesname = "TargetVariable";
    33     private const string EstimatedClassValuesSeriesName = "EstimatedClassValues";
    34     private const string EstimatedValuesSeriesName = "EstimatedValues";
     31  [Content(typeof(ClassificationEnsembleSolution))]
     32  public partial class ClassificationEnsembleSolutionEstimatedClassValuesView :
     33    ClassificationSolutionEstimatedClassValuesView {
     34    private const string RowColumnName = "Row";
     35    private const string TargetClassValuesColumnName = "TargetVariable";
     36    private const string EstimatedClassValuesColumnName = "EstimatedClassValues";
     37    private const string ConfidenceColumnName = "Confidence";
    3538
    36     public new IDiscriminantFunctionClassificationSolution Content {
    37       get { return (IDiscriminantFunctionClassificationSolution)base.Content; }
     39    private const string SamplesComboBoxAllSamples = "All Samples";
     40    private const string SamplesComboBoxTrainingSamples = "Training Samples";
     41    private const string SamplesComboBoxTestSamples = "Test Samples";
     42
     43    public new ClassificationEnsembleSolution Content {
     44      get { return (ClassificationEnsembleSolution)base.Content; }
    3845      set { base.Content = value; }
    3946    }
    4047
    41     public DiscriminantFunctionClassificationSolutionEstimatedClassValuesView()
     48    public ClassificationEnsembleSolutionEstimatedClassValuesView()
    4249      : base() {
    4350      InitializeComponent();
     51      SamplesComboBox.Items.AddRange(new string[] { SamplesComboBoxAllSamples, SamplesComboBoxTrainingSamples, SamplesComboBoxTestSamples });
     52      SamplesComboBox.SelectedIndex = 0;
     53    }
     54
     55    private void SamplesComboBox_SelectedIndexChanged(object sender, EventArgs e) {
     56      UpdateEstimatedValues();
    4457    }
    4558
    4659    protected override void UpdateEstimatedValues() {
    47       if (InvokeRequired) Invoke((Action)UpdateEstimatedValues);
    48       else {
    49         StringMatrix matrix = null;
    50         if (Content != null) {
    51           string[,] values = new string[Content.ProblemData.Dataset.Rows, 4];
     60      if (InvokeRequired) {
     61        Invoke((Action)UpdateEstimatedValues);
     62        return;
     63      }
     64      if (Content == null) {
     65        matrixView.Content = null;
     66        return;
     67      }
    5268
    53           double[] target = Content.ProblemData.Dataset.GetVariableValues(Content.ProblemData.TargetVariable);
    54           double[] estimatedClassValues = Content.EstimatedClassValues.ToArray();
    55           double[] estimatedValues = Content.EstimatedValues.ToArray();
    56           for (int row = 0; row < target.Length; row++) {
    57             values[row, 0] = row.ToString();
    58             values[row, 1] = target[row].ToString();
    59             values[row, 2] = estimatedClassValues[row].ToString();
    60             values[row, 3] = estimatedValues[row].ToString();
     69      int[] indizes;
     70      double[] estimatedClassValues;
     71
     72      switch (SamplesComboBox.SelectedItem.ToString()) {
     73        case SamplesComboBoxAllSamples: {
     74            indizes = Enumerable.Range(0, Content.ProblemData.Dataset.Rows).ToArray();
     75            estimatedClassValues = Content.EstimatedClassValues.ToArray();
     76            break;
    6177          }
     78        case SamplesComboBoxTrainingSamples: {
     79            indizes = Content.ProblemData.TrainingIndizes.ToArray();
     80            estimatedClassValues = Content.EstimatedTrainingClassValues.ToArray();
     81            break;
     82          }
     83        case SamplesComboBoxTestSamples: {
     84            indizes = Content.ProblemData.TestIndizes.ToArray();
     85            estimatedClassValues = Content.EstimatedTestClassValues.ToArray();
     86            break;
     87          }
     88        default:
     89          throw new ArgumentException();
     90      }
    6291
    63           matrix = new StringMatrix(values);
    64           matrix.ColumnNames = new string[] { "Id", TargetClassValuesSeriesname, EstimatedClassValuesSeriesName, EstimatedValuesSeriesName };
    65           matrix.SortableView = true;
     92      int classValuesCount = Content.ProblemData.ClassValues.Count;
     93      int modelCount = Content.Model.Models.Count();
     94      string[,] values = new string[indizes.Length, 4 + classValuesCount + modelCount];
     95      double[] target = Content.ProblemData.Dataset.GetVariableValues(Content.ProblemData.TargetVariable);
     96      List<List<double?>> estimatedValuesVector = GetEstimatedValues(SamplesComboBox.SelectedItem.ToString(), indizes,
     97                                                            Content.ClassificationSolutions);
     98
     99      for (int i = 0; i < indizes.Length; i++) {
     100        int row = indizes[i];
     101        values[i, 0] = row.ToString();
     102        values[i, 1] = target[i].ToString();
     103        values[i, 2] = estimatedClassValues[i].ToString();
     104        var groups = estimatedValuesVector[i].GroupBy(x => x).Select(g => new { Key = g.Key, Count = g.Count() }).ToList();
     105        var estimationCount = groups.Where(g => g.Key != null).Select(g => g.Count).Sum();
     106        values[i, 3] = (((double)groups.Where(g => g.Key == estimatedClassValues[i]).Single().Count) / estimationCount).ToString();
     107        for (int classIndex = 0; classIndex < Content.ProblemData.ClassValues.Count; classIndex++) {
     108          var group = groups.Where(g => g.Key == Content.ProblemData.ClassValues[classIndex]).SingleOrDefault();
     109          if (group == null) values[i, 4 + classIndex] = 0.ToString();
     110          else values[i, 4 + classIndex] = group.Count.ToString();
    66111        }
    67         matrixView.Content = matrix;
     112        for (int modelIndex = 0; modelIndex < estimatedValuesVector[i].Count; modelIndex++) {
     113          values[i, 4 + classValuesCount + modelIndex] = estimatedValuesVector[i][modelIndex] == null
     114                                                           ? string.Empty
     115                                                           : estimatedValuesVector[i][modelIndex].ToString();
     116        }
     117
    68118      }
     119
     120      StringMatrix matrix = new StringMatrix(values);
     121      List<string> columnNames = new List<string>() { "Id", TargetClassValuesColumnName, EstimatedClassValuesColumnName, ConfidenceColumnName };
     122      columnNames.AddRange(Content.ProblemData.ClassNames);
     123      columnNames.AddRange(Content.Model.Models.Select(m => m.Name));
     124      matrix.ColumnNames = columnNames;
     125      matrix.SortableView = true;
     126      matrixView.Content = matrix;
    69127    }
     128
     129    private List<List<double?>> GetEstimatedValues(string samplesSelection, int[] rows, IEnumerable<IClassificationSolution> solutions) {
     130      List<List<double?>> values = new List<List<double?>>();
     131      int solutionIndex = 0;
     132      foreach (var solution in solutions) {
     133        double[] estimation = solution.GetEstimatedClassValues(rows).ToArray();
     134        for (int i = 0; i < rows.Length; i++) {
     135          var row = rows[i];
     136          if (solutionIndex == 0) values.Add(new List<double?>());
     137
     138          if (samplesSelection == SamplesComboBoxAllSamples)
     139            values[i].Add(estimation[i]);
     140          else if (samplesSelection == SamplesComboBoxTrainingSamples && solution.ProblemData.IsTrainingSample(row))
     141            values[i].Add(estimation[i]);
     142          else if (samplesSelection == SamplesComboBoxTestSamples && solution.ProblemData.IsTestSample(row))
     143            values[i].Add(estimation[i]);
     144          else
     145            values[i].Add(null);
     146        }
     147        solutionIndex++;
     148      }
     149      return values;
     150    }
     151
     152
     153
    70154  }
    71155}
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.