94 Pds::Octave::XLabel=
"x_1";
95 Pds::Octave::YLabel=
"x_2";
96 Pds::Octave::Legend={
"Error Cross-val",
"Error Training"};
108 Pds::Vector W(X.Ncol()+1);
110 Pds::Octave::Plot::PointsX2DY(X,Y,
"testando.m",
"test_logisticregression_data.png");
125 Pds::Octave::Plot::PointsX2DYW(Dat.
Xtt,Dat.
Ytt,W,
"testando.m",
"test_logisticregression_ce.png");
137 Pds::Octave::Plot::PointsX2DYW(Dat.
Xtt,Dat.
Ytt,W,
"testando.m",
"test_logisticregression_svm.png");
146 double percent=1.0/10.0;
149 Pds::Octave::XLabel=
"m samples";
150 Pds::Octave::YLabel=
"Error";
151 Pds::Octave::Plot::CurveXYXY( Diag.
Var,Diag.
ErrorCv,
153 "testando.m",
"test_logisticregression_curves.png");
La clase tipo Pds::ClassificationMetrics . Esta clase genera un bloque de datos para analizar curvas ...
La clase tipo Pds::DataErrorCurve . Esta clase genera un bloque de datos para analizar curvas de apre...
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 Optimal(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 SetAlpha(double Alpha)
Coloca el valor alpha.
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}, selecionados aleatoriamente sin ...
void LoadDataLine(unsigned int L, Pds::Matrix &X, Pds::Vector &Y)
Clasificacion de datos separados por una linea.
Pds::DataErrorCurve LearningCurves(Pds::IterationConf &Conf, const Pds::Matrix &Xtr, const Pds::Vector &Ytr, const Pds::Matrix &Xcv, const Pds::Vector &Ycv, double percent)
Retorna learning curve.
Pds::Vector FittingGradientCrossEntropy(Pds::IterationConf &Conf, const Pds::Matrix &X, const Pds::Vector &Y, const Pds::Vector &W0)
Gradiente descendente para sigmoide.
Pds::Vector FittingGradientSVM(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.