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example_ensembleperceptron.cpp
1 
79 #include <iostream>
80 #include <Pds/Ra>
81 #include <Pds/Ml>
82 
83 
84 int main(void)
85 {
87  Pds::Vector Yp;
88  Pds::IterationConf Conf;
89  Conf.SetMaxIter(5000);
90  unsigned int M=5;
91 
92  // Generating data
93  unsigned int L=1000;
94  Pds::Matrix X;
95  Pds::Vector Y;
97 
98  Pds::Matrix F=Pds::Kernel::Polynomial(X,M);
99 
100 
101  Pds::Octave::XLabel="x_1";
102  Pds::Octave::YLabel="x_2";
103  Pds::Octave::Plot::PointsX2DY(X,Y,"testando.m","example_ensembleperceptron_data.png");
104 
105  // Create Perceptron
106  Pds::Perceptron Neurona(Conf,F,Y);
107  Neurona.Print("\nNeurona:\n");
108 
109  // Predict training data
110  Yp=Neurona.Predict(F);
111 
112  // Metrics of training
113  Metrics = Pds::ClassificationMetrics::Calculate(0.5,Yp,Y);
114  Metrics.Print("Perceptron:\n");
115 
116  Pds::Octave::Plot::PointsX2DY(X,Yp,"testando.m","example_ensembleperceptron_perceptron.png");
117 
118  // Create Perceptron
119  unsigned int Nel=10;
120  Pds::EnsemblePerceptron BagN(Conf,F,Y,Nel,0.5);
121  BagN.Print("BagN:\n");
122 
123  Yp=BagN.Predict(F);
124 
125  // Metrics testing
126  Metrics = Pds::ClassificationMetrics::Calculate(0.5,Yp,Y);
127  Metrics.Print("EnsemblePerceptron:\n");
128 
129  Pds::Octave::Plot::PointsX2DY(X,Yp,"testando.m","example_ensembleperceptron_ensemble.png");
130 
131 
132  // Test export import
133  BagN.ExportFile("example_ensembleperceptron_ensemble.dat");
134 
135  return 0;
136 }
La clase tipo Pds::ClassificationMetrics . Esta clase genera un bloque de datos para analizar curvas ...
La clase tipo Pds::EnsemblePerceptron . Esta clase genera una matriz de Nlin lineas y 1 columna....
La clase tipo Pds::IterationConf . Esta clase genera una matriz de Nlin lineas y 1 columna....
La clase tipo Pds::Perceptron . Esta clase genera una matriz de Nlin lineas y 1 columna....
Definition: Perceptron.hpp:64
static Pds::ClassificationMetrics Calculate(double Threshold, const Pds::Vector &Ypredict, const Pds::Vector &Yactual)
Crea un objeto Dat de tipo Pds::ClassificationMetrics.
void Print(std::string str="")
Imprime en pantalla los datos de la estructura tipo Pds::ClassificationMetrics.
bool SetMaxIter(unsigned int MaxIter)
Coloca el valor MaxIter.
void LoadDataSine(unsigned int L, Pds::Matrix &X, Pds::Vector &Y)
Clasificacion de datos separados por una curva.
Pds::Matrix Polynomial(const Pds::Matrix &X, unsigned int M)
Crea una nueva matriz de "features" kernelizando de forma polinomial.

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