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example_logisticregression_ce.cpp
1 
70 #include <iostream>
71 #include <Pds/Ra>
72 #include <Pds/Ml>
73 
74 int main(void)
75 {
76  Pds::IterationConf Conf; Conf.Show=true; Conf.SetMinError(1e-07);
77  Pds::Vector Yp;
79 
80  // Generating data
81  unsigned int L=100000;
82  Pds::Matrix X;
83  Pds::Vector Y;
85  Pds::Vector W(X.Ncol()+1);
86 
87  // Split data set in {Training,Cross-validation,Test}
89 
90  // Create W using training data
91  W.Fill(0.1); Conf.SetAlpha(0.1);
92  Pds::Ra::Tic();
94  W.T().Print("W:\n");
95  Pds::Ra::Toc();
96 
97  // Testing W with testing data set
99 
100  // Metrics
101  Metrics = Pds::ClassificationMetrics::Optimal(Yp,Dat.Ycv);
102  Metrics.Print("\n");
103 
104  // Testing W with testing data set
106 
107  Metrics = Pds::ClassificationMetrics::Calculate(Metrics.Threshold,Yp,Dat.Ytt);
108  Metrics.Print("\n");
109 
110  return 0;
111 }
La clase tipo Pds::ClassificationMetrics . Esta clase genera un bloque de datos para analizar curvas ...
La clase tipo Pds::DataSetBlock . Esta clase genera un bloque de datos para analizar curvas de aprend...
La clase tipo Pds::IterationConf . Esta clase genera una matriz de Nlin lineas y 1 columna....
static Pds::ClassificationMetrics Calculate(double Threshold, const Pds::Vector &Ypredict, const Pds::Vector &Yactual)
Crea un objeto de tipo Pds::ClassificationMetrics.
static Pds::ClassificationMetrics Optimal(const Pds::Vector &Ypredict, const Pds::Vector &Yactual)
Crea un objeto de tipo Pds::ClassificationMetrics.
void Print(std::string str="")
Imprime en pantalla los datos de la estructura tipo Pds::ClassificationMetrics.
bool SetAlpha(double Alpha)
Coloca el valor alpha.
bool SetMinError(double MinError)
Coloca el valor MinError.
Pds::DataSetBlock Split(const Pds::Matrix &X, const Pds::Vector &Y, double Training, double CrossVal, double Test)
Divide un data set en 3 data set: {Training, CrossValidation, Test}.
void LoadDataLine(unsigned int L, Pds::Matrix &X, Pds::Vector &Y)
Clasificacion de datos separados por una linea.
Pds::Vector FittingGradientCrossEntropy(Pds::IterationConf &Conf, const Pds::Matrix &X, const Pds::Vector &Y, const Pds::Vector &W0)
Gradiente descendente para sigmoide.
Pds::Vector Classify(const Pds::Vector &W, const Pds::Matrix &X)
Calculo del resultado del clasificador.

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