Free cookie consent management tool by TermsFeed Policy Generator

Ignore:
Timestamp:
07/03/12 16:46:35 (12 years ago)
Author:
gkronber
Message:

#1847: merged r8084:8205 from trunk into GP move operators branch

Location:
branches/GP-MoveOperators
Files:
5 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed

  • branches/GP-MoveOperators

  • branches/GP-MoveOperators/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Symbolic.Regression.Views/3.4/InteractiveSymbolicRegressionSolutionSimplifierView.cs

    r7259 r8206  
    6666      var interpreter = Content.Model.Interpreter;
    6767      var dataset = Content.ProblemData.Dataset;
    68       var rows = Content.ProblemData.TrainingIndizes;
     68      var rows = Content.ProblemData.TrainingIndices;
    6969      string targetVariable = Content.ProblemData.TargetVariable;
    7070      Dictionary<ISymbolicExpressionTreeNode, double> impactValues = new Dictionary<ISymbolicExpressionTreeNode, double>();
    … …  
    106106      start.AddSubtree((ISymbolicExpressionTreeNode)node.Clone());
    107107      var interpreter = Content.Model.Interpreter;
    108       var rows = Content.ProblemData.TrainingIndizes;
     108      var rows = Content.ProblemData.TrainingIndices;
    109109      return interpreter.GetSymbolicExpressionTreeValues(tempTree, Content.ProblemData.Dataset, rows).Median();
    110110    }
    … …  
    122122
    123123    protected override void btnOptimizeConstants_Click(object sender, EventArgs e) {
    124       SymbolicRegressionConstantOptimizationEvaluator.OptimizeConstants(Content.Model.Interpreter, Content.Model.SymbolicExpressionTree, Content.ProblemData, Content.ProblemData.TrainingIndizes, 0.001, 0, 0.0001);
     124      SymbolicRegressionConstantOptimizationEvaluator.OptimizeConstants(Content.Model.Interpreter, Content.Model.SymbolicExpressionTree, Content.ProblemData, Content.ProblemData.TrainingIndices, 0.001, 0, 0.0001);
    125125      UpdateModel(Content.Model.SymbolicExpressionTree);
    126126    }

  • branches/GP-MoveOperators/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Symbolic.Regression.Views/3.4/SymbolicRegressionSolutionErrorCharacteristicsCurveView.Designer.cs

    r8085 r8206  
    2626      ((System.ComponentModel.ISupportInitialize)(this.chart)).BeginInit();
    2727      this.SuspendLayout();
    28       //
    29       // chart
    30       //
    31       this.chart.MouseDown += new System.Windows.Forms.MouseEventHandler(this.chart_MouseDown);
    32       //
     28      //
    3329      // SymbolicRegressionSolutionErrorCharacteristicsCurveView
    3430      //

  • branches/GP-MoveOperators/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Symbolic.Regression.Views/3.4/SymbolicRegressionSolutionErrorCharacteristicsCurveView.cs

    r7259 r8206  
    2323using System.Linq;
    2424using System.Windows.Forms;
    25 using System.Windows.Forms.DataVisualization.Charting;
    2625using HeuristicLab.Algorithms.DataAnalysis;
    2726using HeuristicLab.MainForm;
    … …  
    7372      foreach (var variable in usedVariables) {
    7473        problemData.InputVariables.SetItemCheckedState(
    75           problemData.InputVariables.Where(x => x.Value == variable).First(), true);
     74          problemData.InputVariables.First(x => x.Value == variable), true);
    7675      }
    7776
    … …  
    9089      base.Content_ProblemDataChanged(sender, e);
    9190    }
    92 
    93     private void chart_MouseDown(object sender, MouseEventArgs e) {
    94       if (e.Clicks < 2) return;
    95       HitTestResult result = chart.HitTest(e.X, e.Y);
    96       if (result.ChartElementType != ChartElementType.LegendItem) return;
    97       if (result.Series.Name != linearRegressionSolution.Name) return;
    98 
    99       MainFormManager.MainForm.ShowContent((IRegressionSolution)result.Series.Tag);
    100     }
    10191  }
    10292}

  • branches/GP-MoveOperators/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Symbolic.Regression.Views/3.4/SymbolicRegressionSolutionResponseFunctionView.cs

    r7259 r8206  
    142142      };
    143143
    144       var mainTrainingIndizes = (from row in Content.ProblemData.TrainingIndizes
     144      var mainTrainingIndices = (from row in Content.ProblemData.TrainingIndices
    145145                                 where NearMedianValue(row)
    146146                                 select row)
    147147        .ToArray();
    148       var mainTestIndizes = (from row in Content.ProblemData.TestIndizes
     148      var mainTestIndices = (from row in Content.ProblemData.TestIndices
    149149                             where NearMedianValue(row)
    150150                             select row)
    151151        .ToArray();
    152152
    153       var freeVariableValues = Content.ProblemData.Dataset.GetDoubleValues(freeVariable, mainTrainingIndizes).ToArray();
     153      var freeVariableValues = Content.ProblemData.Dataset.GetDoubleValues(freeVariable, mainTrainingIndices).ToArray();
    154154      var trainingValues = Content.ProblemData.Dataset.GetDoubleValues(Content.ProblemData.TargetVariable,
    155                                                                      mainTrainingIndizes).ToArray();
     155                                                                     mainTrainingIndices).ToArray();
    156156      Array.Sort(freeVariableValues, trainingValues);
    157157      responseChart.Series["Training Data"].Points.DataBindXY(freeVariableValues, trainingValues);
    158158
    159       freeVariableValues = Content.ProblemData.Dataset.GetDoubleValues(freeVariable, mainTestIndizes).ToArray();
     159      freeVariableValues = Content.ProblemData.Dataset.GetDoubleValues(freeVariable, mainTestIndices).ToArray();
    160160      var testValues = Content.ProblemData.Dataset.GetDoubleValues(Content.ProblemData.TargetVariable,
    161                                                                      mainTestIndizes).ToArray();
     161                                                                     mainTestIndices).ToArray();
    162162      Array.Sort(freeVariableValues, testValues);
    163163      responseChart.Series["Test Data"].Points.DataBindXY(freeVariableValues, testValues);
    164164
    165165      // draw scatter plots of remaining values
    166       freeVariableValues = Content.ProblemData.Dataset.GetDoubleValues(freeVariable, Content.ProblemData.TrainingIndizes).ToArray();
     166      freeVariableValues = Content.ProblemData.Dataset.GetDoubleValues(freeVariable, Content.ProblemData.TrainingIndices).ToArray();
    167167      trainingValues = Content.ProblemData.Dataset.GetDoubleValues(Content.ProblemData.TargetVariable,
    168                                                                      Content.ProblemData.TrainingIndizes).ToArray();
     168                                                                     Content.ProblemData.TrainingIndices).ToArray();
    169169      Array.Sort(freeVariableValues, trainingValues);
    170170      responseChart.Series["Training Data (edge)"].Points.DataBindXY(freeVariableValues, trainingValues);
    171171
    172       freeVariableValues = Content.ProblemData.Dataset.GetDoubleValues(freeVariable, Content.ProblemData.TestIndizes).ToArray();
     172      freeVariableValues = Content.ProblemData.Dataset.GetDoubleValues(freeVariable, Content.ProblemData.TestIndices).ToArray();
    173173      testValues = Content.ProblemData.Dataset.GetDoubleValues(Content.ProblemData.TargetVariable,
    174                                                                      Content.ProblemData.TestIndizes).ToArray();
     174                                                                     Content.ProblemData.TestIndices).ToArray();
    175175      Array.Sort(freeVariableValues, testValues);
    176176      responseChart.Series["Test Data (edge)"].Points.DataBindXY(freeVariableValues, testValues);
    … …  
    187187      string freeVariable = (string)comboBox.SelectedItem;
    188188
    189       var freeVariableValues = Content.ProblemData.Dataset.GetDoubleValues(freeVariable, Content.ProblemData.TrainingIndizes).ToArray();
     189      var freeVariableValues = Content.ProblemData.Dataset.GetDoubleValues(freeVariable, Content.ProblemData.TrainingIndices).ToArray();
    190190      var responseValues = Content.Model.Interpreter.GetSymbolicExpressionTreeValues(clonedTree,
    191191                                                                              Content.ProblemData.Dataset,
    192                                                                               Content.ProblemData.TrainingIndizes)
     192                                                                              Content.ProblemData.TrainingIndices)
    193193                                                                              .ToArray();
    194194      Array.Sort(freeVariableValues, responseValues);
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.