📄 linearregressionwmodeltest.java
字号:
// { 8.11829752127, 0.13950274139, 2.54723293455 },
// { 4.40852772122, 5.07291389291, 0.100128243526 },
// { 2.58403059855, 1.78831569742, 5.19817475725 },
// { 8.04282601008, 3.76076347262, 1.43904088129 },
// { 3.43713025153, 4.35105074191, 0.0189145485124 },
// { 5.0236445539, 1.06317719489, 5.10306592945 },
// { 9.77434875025, 9.0666617274, 6.99448050277 },
// { 4.06797047248, 7.62659701718, 9.83152424086 },
// { 6.48920287132, 0.156594507329, 5.46872113685 },
// { 6.42883928789, 2.01940454563, 6.46523071259 },
// { 1.16293901493, 5.15391581673, 3.56182526491 },
// { 7.38000931385, 0.453325117578, 6.61031329357 },
// { 9.32963370626, 2.12590745134, 0.405388324151 },
// { 0.737255223472, 7.39059871721, 2.86079226118 },
// { 6.85301380605, 2.1615949728, 8.87574040247 },
// { 3.74156226774, 4.24620341057, 4.35371571862 },
// { 2.18208535888, 3.53972126321, 3.59052000965 },
// { 4.72006492073, 3.3574566235, 9.62444364758 },
// { 2.84331278854, 1.74554945195, 4.51285607572 },
// { 3.86999763691, 9.49323614413, 5.08797427552 },
// { 7.43099014174, 6.2755590307, 4.57542355747 },
// { 6.01320531795, 8.25706473123, 7.40439342966 },
// { 6.46384266575, 3.51112862363, 9.47435948698 },
// { 2.29011620065, 0.401145254435, 7.28671287627 },
// { 5.7219136188, 4.43209346253, 0.0622901932013 },
// { 4.30214056802, 1.68925570283, 7.89926376252 },
// { 0.64305256706, 8.22063584536, 4.33019352991 },
// { 6.44843380824, 9.10336359279, 6.8777037869 },
// { 2.45354486215, 5.34166315571, 8.04822795875 },
// { 9.13675572384, 8.19635101591, 6.85475060116 },
// { 8.0492824201, 7.55216736195, 3.73472402973 },
// { 4.40590062277, 5.27106603309, 2.59962025805 },
// { 0.313960278741, 0.11866096726, 4.07985095305 },
// { 0.462136466507, 0.415202739102, 1.03258083165 },
// { 6.74723654049, 7.7080622951, 7.22322407979 },
// { 1.97571555403, 3.18544339131, 5.56211977273 },
// { 3.14021838165, 0.81551917817, 3.95156287418 },
// { 4.05709817216, 2.98004731237, 5.8975379443 },
// { 4.25420450429, 7.78663760941, 5.98061090504 },
// { 6.2650372416, 7.96507652177, 6.43631309268 },
// { 0.248308143147, 5.07557198176, 7.06413762375 },
// { 2.83741089895, 0.652445391344, 3.32535947415 },
// { 5.98115064142, 9.88913498552, 9.3923706794 },
// { 3.45667026676, 1.37451287268, 2.35331272082 },
// { 7.83964781871, 2.22111016571, 9.10723793073 },
// { 0.509210152705, 7.97088780188, 6.17963669424 },
// { 5.50910552235, 6.92372624674, 8.43151367671 },
// { 9.94686419266, 5.16899669191, 1.77353096261 },
// { 1.46501561342, 4.39317416608, 4.66752677391 },
// { 7.34126711314, 1.50352255841, 7.42777093653 },
// { 6.80122177161, 2.48753341584, 4.30535748793 },
// { 3.43057685209, 9.11458889251, 8.1389601215 },
// { 7.82076320157, 4.99727977399, 8.31875065375 },
// { 8.62799832715, 5.67304190345, 1.40517550057 },
// { 2.20910090066, 5.45236965227, 0.190013284925 },
// { 8.27876352499, 3.23706166886, 6.23912802837 },
// { 8.69440791615, 0.729194277167, 3.45645694332 },
// { 8.30552885891, 2.53977734839, 0.498635632483 },
// { 6.35009207052, 5.87727519703, 4.92604761655 },
// { 2.21876644613, 3.85669457256, 9.44139826683 },
// { 5.49181700898, 1.69048597254, 2.29475976286 },
// { 3.79777411904, 0.437885574937, 8.10175192316 },
// { 8.11720195104, 8.84115458961, 6.25490466144 },
// { 4.58878775312, 5.51332276174, 3.85400216514 },
// { 6.01729101329, 9.69817519935, 7.63607038602 },
// { 4.14247512757, 9.633551519, 0.543555309265 },
// { 1.69925453337, 4.77655288911, 0.950497583032 },
// { 3.84897216241, 3.27769006984, 9.17922626403 },
// { 2.79348258306, 4.38230737375, 7.26219595942 },
// { 4.88988551153, 2.95206506434, 3.65797143803 },
// { 1.91134803528, 0.829719567085, 1.73891604909 },
// { 5.5514711696, 8.80684284298, 2.66911304157 },
// { 2.95100011358, 0.832983961872, 4.19266815334 },
// { 4.19942346415, 5.92478285192, 8.33053966924 },
// { 3.11127058351, 3.25340097022, 7.07258377268 },
// { 7.61105416732, 8.46642439572, 5.61730141222 }};
// Double[][] xD = new Double[x.length][x[0].length];
// for(int i = 0 ; i< xD.length; i++)
// for(int j = 0 ; j < xD[i].length ; j++)
// xD[i][j] = new Double(x[i][j]);
//
// double[] y = { 0.548279405588, 0.749557798438, 0.704786225556, 0.064272559019, 0.959196778261, 0.443650457811, 0.139588310157, 0.697614953528, 0.894633307417, 0.288986449536, 0.968020911596, 0.00941763156173, 0.803870693657, 0.457124742168, 0.728543899161, 0.88083354383, 0.624089352674, 0.470379461181, 0.86877991158, 0.622721685808, 0.0250057478044, 0.2376603194, 0.112920370051, 0.608780223601, 0.62741359624, 0.39753977229, 0.396823887458, 0.0259021311271, 0.433022176171, 0.94665816668, 0.788805032857, 0.831096752197, 0.981239642073, 0.72411413954, 0.585272152663, 0.694317542691, 0.890624533901, 0.244048473797, 0.422902339036, 0.597269134374, 0.911340032927, 0.00186723050398, 0.439586593554, 0.714613974993, 0.815341829936, 0.726336948414, 0.742772100572, 0.597295528478, 0.305955366581, 0.155579392014, 0.000873693540479, 0.339225424495, 0.433434106377, 0.109738110471, 0.0193980726758, 0.258795872246, 0.322462583569, 0.326807898424, 0.079866937163, 0.741776416238, 0.597174006951, 0.289816194377, 0.691182117374, 0.113315930392, 0.302120795811, 0.616653275971, 0.833480904688, 0.881803762099, 0.734675438389, 0.269429129873, 0.977225860294, 0.327410536298, 0.319292292397, 0.876227987007, 0.832930007711, 0.941552570764, 0.0433177729231, 0.333665283905, 0.889264621262, 0.367930824862, 0.143633644589, 0.0106269520474, 0.623817520313, 0.237853599409, 0.301794094647, 0.912166461213, 0.663976930266, 0.918081800984, 0.909573924607, 0.976541368479, 0.340915467396, 0.617160565805, 0.0315242385532, 0.869413665191, 0.695610662213, 0.144537534715, 0.619567870639, 0.159550199731, 0.536333432502, 0.837898880743 };
// logger.debug("yl: "+y.length);
// Double[] yD = new Double[y.length];
// for(int i = 0 ; i< yD.length; i++)
// yD[i] = new Double(y[i]);
//
// LinearRegressionWModel lrm = new LinearRegressionWModel(yD,xD);
// String[] options = new String[4];
// options[0] = "-U";
// options[1] = "0";
// options[2] = "-R";
// options[3] = "0.0001";
// lrm.setOptions(options);
// lrm.build();
//
// /* Test predictions */
// Double[][] newx = {
// { new Double(9.81536768251), new Double(3.82849269659), new Double(7.22212024421) },
// { new Double(0.197449829806), new Double(0.324130354642), new Double(2.8329420321) },
//// { new Double(0.548460836141), new Double(7.28037586863), new Double(8.13728493983) },
//// { new Double(1.76049278788), new Double(6.41731766803), new Double(5.53986167864) },
//// { new Double(3.4541825491), new Double(9.78038580407), new Double(3.58954097059) }
// };
//
// lrm.setParameters(newx);
// lrm.predict();
//
// double[] preds = lrm.getPredictPredicted();
// for(int i = 0; i < preds.length; i++)
// logger.debug("result< "+i+"="+preds[i]);
// assertTrue(preds != null);
// assertEquals(0.5235362, preds[0], 0.001);/*result extracted from test LinearRegressionTest*/
// assertEquals(0.5030381, preds[1], 0.0000001);
// assertEquals(0.5184706, preds[2], 0.0000001);
// assertEquals(0.5232108, preds[3], 0.0000001);
// assertEquals(0.5436967, preds[4], 0.0000001);
//
// assertEquals(96, lrm.getPredictDF(), 0.1);
//
// }
//
// /**
// *
// * @throws CDKException
// * @throws java.lang.Exception
// * @throws QSARModelException
// */
// public void testLinearRegressionWModel_4() throws CDKException, java.lang.Exception, QSARModelException {
// LinearRegressionWModel lrm = new LinearRegressionWModel("data/arff/LinearRegressionWeka_Test.arff");
// String[] options = new String[4];
// options[0] = "-U";
// options[1] = "0";
// options[2] = "-R";
// options[3] = "0.00000008";
// lrm.setOptions(options);
// lrm.build();
// lrm.setParameters("data/arff/LinearRegressionWeka_Prediction.arff");
// lrm.predict();
// double[] result = lrm.getPredictPredicted();
// for(int i = 0; i < result.length; i++)
// logger.debug("result< "+i+"="+result[i]);
// assertNotNull(result);
// }
}
⌨️ 快捷键说明
复制代码
Ctrl + C
搜索代码
Ctrl + F
全屏模式
F11
切换主题
Ctrl + Shift + D
显示快捷键
?
增大字号
Ctrl + =
减小字号
Ctrl + -