diff --git a/don_oleg/classifier.py b/don_oleg/classifier.py new file mode 100644 index 0000000..3416f00 --- /dev/null +++ b/don_oleg/classifier.py @@ -0,0 +1,517 @@ +from __future__ import print_function +import random + + +class FCAData(object): + dataset = [] # list of objects read from dataset file + bin_data = [] # binarized data + attrs = [] # attributes filter + attr_inds = [] # attributes indexes for `attrs` + attr_vals = {'cat': {}, 'num': {}, 'int': {}} + + # target attributes + tgt = ['G1', 'G2', 'G3'] + + # categorical attributes + cat = ['sex', 'address', 'famsize'] + + # numerical attributes + num = ['Medu', 'Fedu', 'failures'] + + # interval numerical attributes + int = {'absences': [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 6], [6, 999]]} + + def __init__(self, datasetfname, k=4, score_threshold=0.5, binarize=True, + randomise=False, split=True, _cat=None, _num=None, _int=None): + """ + Initializing data, reading dataset and binarization. + """ + if _cat: + self.cat = _cat + if _num: + self.num = _num + if _int: + self.int = _int + self.randomise = randomise + self.score_threshold = score_threshold + self.fname = datasetfname + self.k = int(k) if k >= 2 else 2 + attrs = list(set(self.cat) | set(self.num) | set(self.tgt) | + set(self.int.keys())) + self._read_data(attrs) + if not self.dataset: + raise ValueError('No data in file "{}".'.format(self.fname)) + self._get_attr_vals() + if binarize: + self._binarize() + else: + self._nonbinarized() + if split: + self._split_data() + else: + self._write_whole_data() + print("data prepared") + + def _write_whole_data(self): + """ + Write whole data to file. + """ + lines = ['{}\n'.format(','.join(d)) for d in self.bin_data] + with open('prepared_data/dataset.csv', 'w') as fout: + fout.writelines(lines) + + def _k_fold(self): + """ + Generates K (training, validation) pairs from the items in X. + + Each pair is a partition of X, where validation is an iterable of + length len(X)/K. So each training iterable is of length (K-1)*len(X)/K. + + If randomise is true, a copy of X is shuffled before partitioning, + otherwise its order is preserved in training and validation. + """ + header = '{}\n'.format(','.join(self.bin_data[0])) + l = self.bin_data[1:] + if self.randomise: + random.shuffle(l) + for j in range(self.k): + training = [header] + validation = [header] + training += ['{}\n'.format(','.join(x)) + for i, x in enumerate(l) if i % self.k != j] + validation += ['{}\n'.format(','.join(x)) + for i, x in enumerate(l) if i % self.k == j] + yield training, validation, j + 1 + + def _split_data(self): + """ + Splitting data in k pairs of train, test files for classifier. + """ + for training, validation, k in self._k_fold(): + trainfname = "prepared_data/train{}.csv".format(k) + with open(trainfname, 'w') as fout: + fout.writelines(training) + testfname = "prepared_data/test{}.csv".format(k) + with open(testfname, 'w') as fout: + fout.writelines(validation) + + def _get_bin_header_and_pos(self): + """ + Get binarized data headers: + cat = cat, cat.vals = ['a','b','c'] => + => result_cat = ['cat:a', 'cat:b', 'cat:c'], + and headers positions. + """ + bin_attr_headers = [] + bin_attr_pos = {a: {} for i, a in self.attrs} + cnt = 0 + for i, a in self.attrs: + if a in self.cat: + for av in self.attr_vals['cat'][a]: + bin_attr_pos[a].update({av: cnt}) + bin_attr_headers.append('{}-{}'.format(a, av)) + cnt += 1 + elif a in self.num: + for av in self.attr_vals['num'][a]: + bin_attr_pos[a].update({av: cnt}) + bin_attr_headers.append('{}-{}'.format(a, av)) + cnt += 1 + elif a in self.int: + for intr in self.int[a]: + bin_attr_pos[a].update({intr[0]: cnt}) + bin_attr_headers.append('{}_{}-{}'.format( + a, intr[0], intr[1])) + bin_attr_headers.append('class') + return bin_attr_headers, bin_attr_pos + + def _bin_cat(self, attr_name, binarized, bin_attr_pos, v, cross_label='x'): + """ + Binarize category feature by rule: + cat = cat, cat.vals = ['a','b','c'] => + => result_cat = ['cat:a', 'cat:b', 'cat:c']. + o.cat = 'a' => o.cat:a = 'x', o.cat:b = 'o', o.cat:c = 'o'. + """ + cat_vals = self.attr_vals['cat'][attr_name] + for cv in cat_vals: + if v == cv: + binarized[bin_attr_pos[attr_name][cv]] = cross_label + + def _bin_num(self, attr_name, binarized, bin_attr_pos, v, cross_label='x'): + """ + Binarize numerical feature by rule: + for all a (a < b and b = 'x' => a = 'x'). + """ + num_vals = self.attr_vals['num'][attr_name] + for nv in num_vals: + if int(v) == int(nv): + binarized[bin_attr_pos[attr_name][int(v)]] = cross_label + for m in range(1, int(v) + 1): + if m in bin_attr_pos[attr_name]: + binarized[bin_attr_pos[attr_name][m]] = cross_label + + def _bin_int(self, attr_name, binarized, bin_attr_pos, v, cross_label='x'): + """ + Binarize numerical feature by intervals. + """ + for intr in self.int[attr_name]: + if intr[0] <= float(v) < intr[1]: + binarized[bin_attr_pos[attr_name][intr[0]]] = cross_label + + def _nonbinarized(self): + """ + Replace target by `class` attribute. + """ + self.bin_data.append([a for i, a in self.attrs[:-3]]) + self.bin_data[0].append('class') + for d in self.dataset: + data = d[:-2] + avg_score = sum([int(s) for s in d[-3:]]) / 60. + # setting 'positive'|'negative' class + # depending on student average math score + data[-1] = 'positive' \ + if avg_score > self.score_threshold else 'negative' + self.bin_data.append(data) + + def _binarize(self): + """ + Binarization of data read from dataset. Resolving category features, + numerical features and class for each object. + """ + bin_attr_headers, bin_attr_pos = self._get_bin_header_and_pos() + n = len(bin_attr_headers) + self.bin_data.append(bin_attr_headers) + + for d in self.dataset: + binarized = ['0' for i in range(n)] + for i, v in enumerate(d): + attr_name = self.attrs[i][1] + if attr_name in self.cat: + self._bin_cat(attr_name, binarized, bin_attr_pos, v, '1') + elif attr_name in self.num: + self._bin_num(attr_name, binarized, bin_attr_pos, v, '1') + elif attr_name in self.int: + self._bin_int(attr_name, binarized, bin_attr_pos, v, '1') + avg_score = sum([int(s) for s in d[-3:]]) / 60. + + # setting 'positive'|'negative' class + # depending on student average math score + binarized[-1] = 'positive' \ + if avg_score > self.score_threshold else 'negative' + self.bin_data.append(binarized) + + def _get_attr_vals(self): + """ + Get attribute values from dataset. + """ + attr_vals = { + 'cat': {c: [] for c in self.cat}, + 'num': {c: [] for c in self.num}, + 'int': {c: [] for c in self.int}, + } + for d in self.dataset: + for i, v in enumerate(d): + attr_name = self.attrs[i][1] + if attr_name in self.cat: + attr_vals['cat'][attr_name].append(v) + elif attr_name in self.num: + if 'U' == v: + raise ValueError(attr_name, self.num, attr_name in self.num) + attr_vals['num'][attr_name].append(int(v)) + elif attr_name in self.int: + attr_vals['int'][attr_name].append(int(v)) + for k in attr_vals: + for c in attr_vals[k]: + attr_vals[k][c] = list(set(attr_vals[k][c])) + self.attr_vals = attr_vals + + def _read_data(self, attrs): + """ + Reading data from .csv file, where first line is headers (attributes), + and all next lines are objects. + """ + with open(self.fname, 'r') as fin: + line = fin.readline() + if not line: + raise ValueError('File "{}" is empty.'.format(self.fname)) + self.attrs = self._filter_requested_attrs(line, attrs) + self.attr_inds = [a[0] for a in self.attrs] + lines = fin.readlines() + for line in lines: + self.dataset.append(self._get_obj_from_file(line)) + + def _get_obj_from_file(self, line): + """ + Get object as list of attribute values. + """ + data = line.strip().replace('"', '').split(';') + return [v for i, v in enumerate(data) if i in self.attr_inds] + + def _filter_requested_attrs(self, line, attrs): + """ + Get list of attributes requested by user if they are present in dataset. + """ + fattrs = self._get_attrs_from_file(line) + return [a for a in fattrs if a[1] in attrs] + + @staticmethod + def _get_attrs_from_file(line): + """ + Get attributes from file header as list of tuples (pos, title). + """ + attrs = line.strip().split(';') + return [(i, a) for i, a in enumerate(attrs)] + + +class LazyFCA(object): + attrib_names = [] + data = [] + plus = [] + minus = [] + plus_intent = [] + minus_intent = [] + unknown = [] + RESTPL = {'TP': 0., 'FP': 0., 'TN': 0., 'FN': 0.} + + def __init__(self, k=1, path_to_data='prepared_data/', threshold=1., + show_progress=False, binarized=True): + """ + Initializing data, running k tests on k pairs of train, test files and + printing total results of tests. + """ + self.binarized = binarized + self.threshold = threshold + self.show_progress = show_progress + self.min_agg = 99 + self.max_agg = 0 + + self.k = int(k) if k >= 1 else 1 + self.path_to_data = path_to_data + total = self.RESTPL.copy() + if self.show_progress: + print('starting data analysis') + self.avg_prec, self.avg_rec, self.avg_acc, self.f1 = 0, 0, 0, 0 + for i in range(1, self.k + 1): + if self.show_progress: + print('running test {}'.format(i)) + self.read_data(i) + res, prec, rec, acc, f1 = self.test_data() + self.avg_prec += prec + self.avg_rec += rec + self.avg_acc += acc + self.f1 += f1 + for k in total: + total[k] += res[k] + if self.show_progress: + print('analysis total results: ') + for k, v in total.items(): + print('{}: {:.3f}'.format(k, v / self.k)) + if self.show_progress: + print('min_agg: {}\nmax_agg: {}'.format(self.min_agg, self.max_agg)) + self.print_tests_avg_scores() + + def print_tests_avg_scores(self): + self.avg_prec /= float(self.k) + self.avg_rec /= float(self.k) + self.avg_acc /= float(self.k) + self.f1 /= float(self.k) + print('avg precision: {:.3f}\n' + 'avg recall: {:.3f}\n' + 'avg accuracy: {:.3f}\n' + 'avg F1 score: {:.3f}'.format( + self.avg_prec, self.avg_rec, self.avg_acc, self.f1)) + + def make_intent(self, example): + """ + Make intent from object: + set of 'attr_name:attr_val' values. + """ + return set( + [i + ':' + str(k) for i, k in zip(self.attrib_names, example)]) + + def intersect_ctx(self, eintent, ctx_intent): + """ + Intersect intent of given example with given context (plus, minus) and + count ratio of non empty intersections to cardinal of context, + ratio of attributes in intersections to cardinal of attributes and + cardinal of context. + """ + cnt = 0 + attr_cnt = 0 + eintent.discard('class:positive') + eintent.discard('class:negative') + for ci in ctx_intent: + candidate = eintent & ci + if self.binarized: + candidate = set([c for c in candidate if ':0' not in c]) + if not candidate: + continue + cnt += 1 + attr_cnt += len(candidate) + cnt /= float(len(ctx_intent)) + attr_cnt /= float(len(self.attrib_names) - 1) * float(len(ctx_intent)) + return cnt, attr_cnt + + def intersect_pos_ctx(self, eintent): + """ + Intersect given example with positive objects. + """ + return self.intersect_ctx(eintent, self.plus_intent) + + def intersect_neg_ctx(self, eintent): + """ + Intersect given example with negative objects. + """ + return self.intersect_ctx(eintent, self.minus_intent) + + @staticmethod + def aggregation(pos, neg, pos_attrs, neg_attrs): + """ + Aggregation function: + positive_ratio + 1 positive_attributes_ratio + 1 + aggr = ------------------ * ----------------------------- + negative_ratio + 1 negative_attributes_ratio + 1 + """ + return (pos + 1) / (neg + 1) * (pos_attrs + 1) / (neg_attrs + 1) + + def aggr2(self, pos, neg, pos_attrs, neg_attrs): + return abs((pos_attrs + 1) / float(pos + 1) - + (neg_attrs + 1) / float(neg + 1)) # Good thresh=1. + # return (pos / float(len(self.plus_intent))) / \ + # (neg / float(len(self.minus_intent))) * \ + # (pos_attrs - neg_attrs) / float(pos + neg) + + def check_hypothesis(self, example): + """ + Check classifier hypothesis for the given example. + """ + eintent = self.make_intent(example) + pos, pos_attrs = self.intersect_pos_ctx(eintent) + neg, neg_attrs = self.intersect_neg_ctx(eintent) + agg = self.aggregation(pos, neg, pos_attrs, neg_attrs) + if agg < self.min_agg: + self.min_agg = agg + if agg > self.max_agg: + self.max_agg = agg + return agg >= self.threshold + + @staticmethod + def get_hypothesis_results(u, res, result): + if res: + if u[-1] == 'positive': + result['TP'] += 1 + else: + result['FP'] += 1 + else: + if u[-1] == 'negative': + result['TN'] += 1 + else: + result['FN'] += 1 + + @staticmethod + def get_scores(result): + accuracy = (result['TP'] + result['TN']) / \ + max(1, result['TP'] + result['TN'] + + result['FP'] + result['FN']) + precision = result['TP'] / max(1, result['TP'] + result['FP']) + recall = result['TP'] / max(1, result['TP'] + result['FN']) + f1 = 2 * precision * recall / max(1, precision + recall) + return accuracy, precision, recall, f1 + + @staticmethod + def get_avg_result(result): + all_pos = result['TP'] + result['FP'] + all_neg = result['TN'] + result['FN'] + + result['TP'] /= all_pos if all_pos else 1 + result['FP'] /= all_pos if all_pos else 1 + result['TN'] /= all_neg if all_neg else 1 + result['FN'] /= all_neg if all_neg else 1 + + def test_data(self): + """ + Test hypothesis for data from train, test pair. + """ + result = self.RESTPL.copy() + self.plus_intent = [self.make_intent(e) for e in self.plus] + self.minus_intent = [self.make_intent(e) for e in self.minus] + for i, u in enumerate(self.unknown): + if self.show_progress: + print( + '\rchecking {}/{}'.format(i + 1, len(self.unknown)), end='') + res = self.check_hypothesis(u) + self.get_hypothesis_results(u, res, result) + if self.show_progress: + print('') + + accuracy, precision, recall, f1 = self.get_scores(result) + self.get_avg_result(result) + + return result, precision, recall, accuracy, f1 + + def read_data(self, index): + """ + Read data from train, test pair and return positive, negative and + testing objects. + """ + trainfname = "{}train{}.csv".format(self.path_to_data, index) + with open(trainfname, "r") as q: + if not self.attrib_names: + header = q.readline() + self.attrib_names = header.strip().split(',') + train = [a.strip().split(",") for a in q] + plus = [a for a in train if a[-1] == "positive"] + minus = [a for a in train if a[-1] == "negative"] + + testfname = "{}test{}.csv".format(self.path_to_data, index) + with open(testfname, "r") as w: + unknown = [a.strip().split(",") for a in w] + unknown.pop(0) + self.plus, self.minus, self.unknown = plus, minus, unknown + + +def experiment(cat, threshold, binarize=True, randomise=False, + show_progress=False, target_threshold=0.53): + print('\tthreshold: {}; {}'.format( + threshold, + 'binarized' if binarize else 'non binarized')) + FCAData('dataset/student-mat.csv', score_threshold=target_threshold, + randomise=randomise, binarize=binarize, _cat=cat) + LazyFCA(k=4, path_to_data='prepared_data/', threshold=threshold, + show_progress=show_progress) + + +def global_test(num): + if num <= 4: + print('experiments with all attributes') + cat = ['school', 'sex', 'age', 'address', 'famsize', 'Pstatus', 'Mjob', + 'Fjob', 'reason', 'guardian', 'traveltime', 'studytime', + 'schoolsup', 'famsup', 'paid', 'activities', 'nursery', 'higher', + 'internet', 'romantic', 'famrel', 'freetime', 'goout', 'Dalc', + 'Walc', 'health'] + if num == 1: + experiment(cat, 1.015, binarize=False) + elif num == 2: + experiment(cat, 1.005, binarize=False) + elif num == 3: + experiment(cat, 1.015, binarize=True) + elif num == 4: + experiment(cat, 1.005, binarize=True) + elif 4 < num: + print('experiments with filtered attributes') + cat = ['sex', 'address', 'famsize'] + if num == 5: + experiment(cat, 1.015, binarize=False) + elif num == 6: + experiment(cat, 1.005, binarize=False) + elif num == 7: + experiment(cat, 1.015, binarize=True) + elif num == 8: + experiment(cat, 1.005, binarize=True) + elif num == 9: + # the same as 7 but with different students avg score thresh + experiment(cat, 1.025, binarize=True, target_threshold=0.8) + elif num == 10: + experiment(cat, 1.005, binarize=True, target_threshold=0.4) + + +global_test(7) diff --git a/don_oleg/comparison.ipynb b/don_oleg/comparison.ipynb new file mode 100644 index 0000000..a131d55 --- /dev/null +++ b/don_oleg/comparison.ipynb @@ -0,0 +1,448 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import pandas as pd" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_validate\n", + "from sklearn import preprocessing, metrics" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier\n", + "from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier\n", + "from sklearn.naive_bayes import GaussianNB\n", + "from sklearn.svm import SVC" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import warnings\n", + "warnings.filterwarnings('ignore')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "\n", + "def bin_cat(df, cat):\n", + " result = {}\n", + " values = df[cat].unique()\n", + " for val in values:\n", + " new_cat = '{}_{}'.format(cat, val)\n", + " result[new_cat] = (df[cat] == val).astype(int)\n", + " return result\n", + "\n", + "def bin_num1(df, cat):\n", + " result = {}\n", + " values = df[cat].unique()\n", + " for val in values:\n", + " if int(val) == 0:\n", + " continue\n", + " new_cat = '{}_{}'.format(cat, val)\n", + " result[new_cat] = ((df[cat] >= 0) & (df[cat] < val)).astype(int)\n", + " return result\n", + "\n", + "def bin_num2(df, cat, ints):\n", + " result = {}\n", + " for i in ints:\n", + " new_cat = '{}_{}-{}'.format(cat, i[0], i[1])\n", + " result[new_cat] = ((df[cat] >= i[0]) & (df[cat] < i[1])).astype(int)\n", + " return result\n", + "\n", + "def bin_tgt(df, thresh):\n", + " return {\n", + " 'class': (df[['G1', 'G2', 'G3']].mean(axis=1) / 20 >= thresh).astype(int),\n", + " }\n", + "\n", + "def get_dataset(datasetfname, sep=';', binarize=True, thresh=0.53, label_cat=True):\n", + " data = {}\n", + " \n", + " df = pd.read_csv(datasetfname, sep=sep)\n", + " \n", + " cat = ['sex', 'address', 'famsize']\n", + " num1 = ['Fedu', 'Medu', 'failures']\n", + " num2 = {'absences': [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 6], [6, 999]]}\n", + " \n", + " if binarize:\n", + " for c in cat:\n", + " data.update(bin_cat(df, c))\n", + " for c in num1:\n", + " data.update(bin_num1(df, c))\n", + " for c in num2:\n", + " data.update(bin_num2(df, c, num2[c]))\n", + " else:\n", + " for c in cat:\n", + " data.update({c: df[c]})\n", + " for c in num1:\n", + " data.update({c: df[c]})\n", + " for c in num2:\n", + " data.update({c: df[c]})\n", + " data.update(bin_tgt(df, thresh))\n", + " \n", + " dataset = pd.DataFrame(data)\n", + " \n", + " if not binarize and label_cat:\n", + " le = preprocessing.LabelEncoder()\n", + " for c in cat:\n", + " le.fit(dataset[c].unique())\n", + " dataset[c] = le.transform(dataset[c])\n", + " \n", + " X = dataset[[d for d in dataset.head() if d != 'class']]\n", + " y = dataset['class']\n", + " \n", + " return X, y\n", + "\n", + "dataset = get_dataset('dataset/student-mat.csv', binarize=False, label_cat=True, thresh=0.8)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def get_cross_val_scores(clf_title, clf, X, y, cv=4):\n", + " scoring = ['accuracy', 'precision', 'recall', 'f1']\n", + " score = cross_validate(clf, X, y, cv=cv, scoring=scoring)\n", + " print(\"\"\"{} scores:\n", + " accuracy: {:.3f}\n", + " precision: {:.3f}\n", + " recall: {:.3f}\n", + " F1: {:.3f}\"\"\".format(\n", + " clf_title,\n", + " score['test_accuracy'].mean(), \n", + " score['test_precision'].mean(), \n", + " score['test_recall'].mean(), \n", + " score['test_f1'].mean())\n", + " )" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def cross_val_test(datasetfname, binarize=False, thresh=0.53):\n", + " X, y = get_dataset(datasetfname, binarize=binarize, thresh=thresh)\n", + " dcc_clf = DecisionTreeClassifier()\n", + " get_cross_val_scores('Decision Tree', dcc_clf, X, y)\n", + " print('')\n", + " knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, metric='euclidean')\n", + " get_cross_val_scores('K Nearest 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+"MS";"F";17;"R";"GT3";"T";3;1;"at_home";"other";"reputation";"mother";1;2;0;"no";"yes";"yes";"yes";"no";"yes";"yes";"no";4;5;4;2;3;1;17;"10";"10";10 +"MS";"M";18;"U";"GT3";"T";4;4;"teacher";"teacher";"home";"father";1;2;0;"no";"no";"yes";"yes";"no";"yes";"yes";"no";3;2;4;1;4;2;4;"15";"14";14 +"MS";"M";18;"R";"GT3";"T";2;1;"other";"other";"other";"mother";2;1;0;"no";"no";"no";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";4;4;3;1;3;5;5;"7";"6";7 +"MS";"M";17;"U";"GT3";"T";2;3;"other";"services";"home";"father";2;2;0;"no";"no";"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"no";4;4;3;1;1;3;2;"11";"11";10 +"MS";"M";19;"R";"GT3";"T";1;1;"other";"services";"other";"mother";2;1;1;"no";"no";"no";"no";"yes";"yes";"no";"no";4;3;2;1;3;5;0;"6";"5";0 +"MS";"M";18;"R";"GT3";"T";4;2;"other";"other";"home";"father";2;1;1;"no";"no";"yes";"no";"yes";"yes";"no";"no";5;4;3;4;3;3;14;"6";"5";5 +"MS";"F";18;"R";"GT3";"T";2;2;"at_home";"other";"other";"mother";2;3;0;"no";"no";"yes";"no";"yes";"yes";"no";"no";5;3;3;1;3;4;2;"10";"9";10 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+"MS";"M";18;"R";"LE3";"T";3;2;"services";"other";"course";"mother";3;1;0;"no";"no";"no";"no";"no";"yes";"yes";"no";4;4;1;3;4;5;0;"11";"12";10 +"MS";"M";19;"U";"LE3";"T";1;1;"other";"at_home";"course";"father";1;1;0;"no";"no";"no";"no";"yes";"yes";"yes";"no";3;2;3;3;3;5;5;"8";"9";9 diff --git a/don_oleg/dataset/student.txt b/don_oleg/dataset/student.txt new file mode 100644 index 0000000..6284cc7 --- /dev/null +++ b/don_oleg/dataset/student.txt @@ -0,0 +1,40 @@ +# Attributes for both student-mat.csv (Math course) and student-por.csv (Portuguese language course) datasets: +1 school - student's school (binary: "GP" - Gabriel Pereira or "MS" - Mousinho da Silveira) +2 sex - student's sex (binary: "F" - female or "M" - male) +3 age - student's age (numeric: from 15 to 22) +4 address - student's home address type (binary: "U" - urban or "R" - rural) +5 famsize - family size (binary: "LE3" - less or equal to 3 or "GT3" - greater than 3) +6 Pstatus - parent's cohabitation status (binary: "T" - living together or "A" - apart) +7 Medu - mother's education (numeric: 0 - none, 1 - primary education (4th grade), 2 – 5th to 9th grade, 3 – secondary education or 4 – higher education) +8 Fedu - father's education (numeric: 0 - none, 1 - primary education (4th grade), 2 – 5th to 9th grade, 3 – secondary education or 4 – higher education) +9 Mjob - mother's job (nominal: "teacher", "health" care related, civil "services" (e.g. administrative or police), "at_home" or "other") +10 Fjob - father's job (nominal: "teacher", "health" care related, civil "services" (e.g. administrative or police), "at_home" or "other") +11 reason - reason to choose this school (nominal: close to "home", school "reputation", "course" preference or "other") +12 guardian - student's guardian (nominal: "mother", "father" or "other") +13 traveltime - home to school travel time (numeric: 1 - <15 min., 2 - 15 to 30 min., 3 - 30 min. to 1 hour, or 4 - >1 hour) +14 studytime - weekly study time (numeric: 1 - <2 hours, 2 - 2 to 5 hours, 3 - 5 to 10 hours, or 4 - >10 hours) +15 failures - number of past class failures (numeric: n if 1<=n<3, else 4) +16 schoolsup - extra educational support (binary: yes or no) +17 famsup - family educational support (binary: yes or no) +18 paid - extra paid classes within the course subject (Math or Portuguese) (binary: yes or no) +19 activities - extra-curricular activities (binary: yes or no) +20 nursery - attended nursery school (binary: yes or no) +21 higher - wants to take higher education (binary: yes or no) +22 internet - Internet access at home (binary: yes or no) +23 romantic - with a romantic relationship (binary: yes or no) +24 famrel - quality of family relationships (numeric: from 1 - very bad to 5 - excellent) +25 freetime - free time after school (numeric: from 1 - very low to 5 - very high) +26 goout - going out with friends (numeric: from 1 - very low to 5 - very high) +27 Dalc - workday alcohol consumption (numeric: from 1 - very low to 5 - very high) +28 Walc - weekend alcohol consumption (numeric: from 1 - very low to 5 - very high) +29 health - current health status (numeric: from 1 - very bad to 5 - very good) +30 absences - number of school absences (numeric: from 0 to 93) + +# these grades are related with the course subject, Math or Portuguese: +31 G1 - first period grade (numeric: from 0 to 20) +31 G2 - second period grade (numeric: from 0 to 20) +32 G3 - final grade (numeric: from 0 to 20, output target) + +Additional note: there are several (382) students that belong to both datasets . +These students can be identified by searching for identical attributes +that characterize each student, as shown in the annexed R file. diff --git a/don_oleg/prepared_data/test1.csv b/don_oleg/prepared_data/test1.csv new file mode 100644 index 0000000..9c9fd46 --- /dev/null +++ b/don_oleg/prepared_data/test1.csv @@ -0,0 +1,100 @@ +sex,address,famsize,Medu,Fedu,failures,absences,class +F,U,GT3,4,4,0,6,negative +F,U,GT3,3,3,0,4,negative +M,U,LE3,3,2,0,0,positive +M,U,LE3,4,4,0,2,negative +F,U,GT3,4,4,0,6,negative +M,U,GT3,4,3,0,0,negative +F,R,GT3,2,4,0,2,negative +M,U,LE3,3,4,0,4,negative +M,R,GT3,4,3,0,0,positive +M,U,LE3,4,3,0,2,positive +F,U,LE3,2,2,1,25,negative +F,U,LE3,2,2,1,14,negative +M,U,GT3,4,2,0,2,negative +M,U,LE3,4,2,1,6,negative +F,U,GT3,4,3,0,0,negative +F,R,GT3,4,4,0,6,negative +F,U,LE3,4,3,0,0,negative +F,R,LE3,2,2,0,2,negative +F,R,GT3,1,1,2,2,negative +M,U,GT3,4,0,0,8,negative +M,U,GT3,2,3,0,2,negative +F,U,GT3,1,1,0,2,negative +M,U,GT3,2,2,1,12,negative +F,U,LE3,3,1,0,4,negative +M,R,GT3,4,3,0,2,negative +M,U,GT3,4,4,0,14,negative +M,U,GT3,3,4,0,0,positive +M,R,GT3,4,4,0,6,negative +F,U,GT3,2,2,1,6,negative +M,U,GT3,4,4,0,2,negative +F,U,GT3,1,2,0,2,negative +F,U,GT3,2,2,0,0,negative +M,R,GT3,2,2,2,0,negative +F,U,LE3,2,2,0,12,negative +M,R,GT3,3,4,0,0,negative +M,U,GT3,4,3,0,0,negative +M,U,GT3,2,1,3,0,negative +M,U,GT3,4,4,0,0,negative +F,R,GT3,3,3,2,8,negative +M,R,LE3,1,2,0,8,negative +M,R,LE3,2,1,2,0,negative +M,R,LE3,1,1,3,0,negative +F,U,GT3,2,2,0,0,negative +M,U,LE3,4,4,0,0,negative +F,U,GT3,2,2,0,2,negative +M,U,GT3,4,3,0,10,negative +F,U,GT3,3,2,0,14,negative +F,U,GT3,3,3,0,6,negative +M,U,GT3,1,2,0,12,negative +M,U,GT3,4,4,0,4,negative +F,U,GT3,4,3,0,2,negative +F,R,GT3,2,2,0,6,negative +F,U,GT3,1,1,0,6,negative +F,U,GT3,2,2,0,0,negative +F,U,GT3,4,3,2,22,negative +F,R,GT3,2,1,0,2,negative +F,U,GT3,4,4,0,0,negative +M,U,LE3,2,1,0,14,negative +M,U,GT3,4,4,0,14,negative +M,U,LE3,2,2,0,4,negative +M,U,LE3,4,3,0,14,negative +F,U,GT3,2,1,0,0,negative +M,R,LE3,3,3,1,8,negative +M,U,GT3,2,1,1,4,negative +F,U,LE3,4,2,0,6,negative +F,U,GT3,4,3,0,21,positive +F,U,GT3,2,2,0,0,negative +M,U,GT3,4,2,0,10,negative +F,U,LE3,1,1,0,2,negative +F,R,GT3,3,2,0,75,negative +M,U,LE3,4,1,0,30,negative +F,U,GT3,2,2,0,4,negative +M,U,GT3,2,1,0,6,negative +F,U,LE3,2,1,1,12,negative +F,U,GT3,4,4,0,0,negative +F,U,LE3,4,4,0,14,negative +M,U,GT3,3,3,1,20,negative +M,R,GT3,3,3,1,0,negative +M,U,GT3,1,2,1,3,negative +F,U,GT3,2,1,0,0,negative +F,U,GT3,4,3,0,23,negative +F,U,LE3,0,2,0,0,negative +F,U,GT3,4,4,0,7,negative +F,U,GT3,3,3,0,0,negative +F,R,GT3,3,1,1,12,negative +F,U,GT3,2,1,1,4,negative +F,U,GT3,2,3,0,4,negative +F,U,GT3,4,3,0,0,negative +M,U,LE3,1,3,1,7,negative +F,R,GT3,4,4,0,4,negative +F,R,LE3,1,4,0,0,negative +F,R,GT3,1,2,0,0,negative +F,U,GT3,2,3,0,0,negative +F,U,GT3,2,2,0,8,negative +F,U,GT3,4,2,2,4,negative +M,U,GT3,4,4,0,4,negative +M,R,GT3,4,2,1,14,negative +F,U,LE3,3,1,0,0,negative +M,R,GT3,1,1,3,3,negative diff --git a/don_oleg/prepared_data/test2.csv b/don_oleg/prepared_data/test2.csv new file mode 100644 index 0000000..d4e356b --- /dev/null +++ b/don_oleg/prepared_data/test2.csv @@ -0,0 +1,100 @@ +sex,address,famsize,Medu,Fedu,failures,absences,class +F,U,GT3,1,1,0,4,negative +M,U,LE3,4,3,0,10,negative +M,U,GT3,3,4,0,0,negative +M,U,GT3,4,3,0,2,negative +F,U,GT3,3,3,0,4,negative +M,U,GT3,4,4,0,0,negative +F,U,GT3,2,2,2,14,negative +M,U,GT3,4,4,0,16,negative +M,U,LE3,3,3,0,0,negative +M,R,GT3,4,4,0,7,negative +M,U,LE3,4,4,0,8,negative +F,U,LE3,4,3,0,8,negative +F,U,GT3,4,4,1,2,negative +F,U,GT3,4,4,0,0,negative +M,U,GT3,4,4,0,4,negative +F,U,GT3,1,1,0,6,negative +F,U,LE3,4,3,0,2,negative +F,R,LE3,3,1,0,12,negative +M,U,GT3,3,1,0,2,negative +F,U,GT3,2,2,0,0,negative +M,U,GT3,2,3,0,4,negative +F,U,GT3,4,4,2,6,negative +M,U,LE3,4,4,0,18,negative +F,U,GT3,4,2,0,0,negative +F,U,GT3,2,1,0,2,negative +M,U,GT3,4,4,0,0,positive +F,U,GT3,3,3,0,10,negative +F,U,LE3,4,4,0,4,negative +M,U,LE3,4,2,0,10,positive +M,U,GT3,3,3,0,0,negative +M,U,GT3,2,2,0,6,negative +M,U,GT3,3,4,0,0,negative +M,R,GT3,4,4,0,8,positive +F,U,GT3,3,4,0,16,negative +F,U,GT3,3,3,2,0,negative +M,U,LE3,2,2,2,8,negative +F,U,GT3,1,1,0,0,negative +M,U,LE3,2,1,3,0,negative +M,U,GT3,3,2,3,0,negative +F,R,GT3,1,1,3,6,negative +M,R,GT3,3,2,2,6,negative +M,U,GT3,3,2,1,16,negative +F,U,GT3,4,4,0,0,negative +F,U,GT3,1,3,3,0,negative +M,U,GT3,3,3,0,4,negative +M,U,GT3,3,3,0,2,negative +M,U,GT3,3,3,0,12,negative +M,R,GT3,1,2,0,4,negative +M,R,GT3,3,3,0,8,negative +M,R,LE3,3,3,0,8,negative +F,U,GT3,2,3,0,6,negative +F,U,GT3,3,4,1,28,negative +F,R,GT3,4,3,0,6,negative +M,U,GT3,2,2,1,15,negative +M,U,LE3,3,3,1,13,negative +F,U,GT3,1,1,1,0,negative +F,R,GT3,3,1,1,16,negative +F,U,GT3,2,1,0,10,negative +M,U,GT3,4,4,0,2,negative +F,U,GT3,2,1,0,20,negative +M,R,LE3,4,4,0,2,negative +M,U,GT3,2,1,0,6,positive +M,U,GT3,0,2,0,0,negative +M,R,GT3,2,1,0,0,negative +M,U,LE3,4,3,0,12,negative +M,U,GT3,4,3,0,2,negative +M,R,LE3,3,4,0,13,positive +F,R,GT3,2,1,0,0,negative +M,R,GT3,1,2,0,2,negative +M,U,GT3,4,4,0,22,negative +M,U,LE3,3,2,1,19,negative +M,U,GT3,1,1,0,2,negative +M,U,LE3,4,4,0,9,negative +F,R,LE3,3,1,0,6,positive +F,U,LE3,4,3,0,10,negative +M,U,LE3,4,4,0,0,negative +F,U,GT3,2,4,1,8,negative +F,U,LE3,1,1,1,18,negative +F,U,LE3,3,2,1,22,negative +F,U,GT3,4,3,0,9,negative +F,U,GT3,2,2,0,12,negative +M,U,GT3,4,4,0,3,negative +F,U,GT3,4,4,0,4,negative +F,U,LE3,2,2,0,0,negative +F,U,GT3,3,2,0,0,negative +M,U,GT3,4,4,1,0,negative +F,U,GT3,3,2,0,7,negative +M,R,GT3,3,2,1,10,negative +M,R,GT3,1,1,1,4,negative +F,U,LE3,3,2,0,2,negative +M,R,LE3,1,1,1,2,negative +M,R,GT3,1,3,0,4,negative +F,R,GT3,4,4,0,10,negative +F,R,GT3,1,2,0,14,negative +F,R,LE3,4,4,0,4,negative +M,R,GT3,2,1,0,5,negative +F,R,GT3,2,2,0,2,negative +F,U,GT3,1,1,1,0,negative +M,R,LE3,3,2,0,0,negative diff --git a/don_oleg/prepared_data/test3.csv b/don_oleg/prepared_data/test3.csv new file mode 100644 index 0000000..74f0bb4 --- /dev/null +++ b/don_oleg/prepared_data/test3.csv @@ -0,0 +1,100 @@ +sex,address,famsize,Medu,Fedu,failures,absences,class +F,U,LE3,1,1,3,10,negative +M,U,LE3,2,2,0,0,negative +F,U,GT3,4,4,0,0,negative +M,U,GT3,2,2,0,0,negative +M,U,GT3,3,2,3,16,negative +M,U,LE3,4,2,0,2,negative +M,U,GT3,2,2,0,2,negative +M,U,GT3,4,4,0,0,negative +M,U,GT3,3,2,0,0,negative +F,R,GT3,3,4,0,2,negative +M,U,GT3,4,4,0,2,positive +F,U,LE3,3,3,0,12,negative +F,U,LE3,2,2,0,2,negative +F,U,LE3,3,3,0,6,negative +M,U,LE3,1,2,0,2,negative +F,U,LE3,1,2,0,4,negative +M,U,GT3,4,4,0,4,negative +M,U,GT3,3,1,0,0,negative +F,U,GT3,3,3,0,54,negative +M,U,GT3,2,1,3,2,negative +F,U,LE3,3,2,0,10,negative +F,U,LE3,2,2,0,4,negative +F,U,GT3,3,3,0,0,negative +M,U,LE3,2,2,0,6,negative +F,U,GT3,4,4,0,6,negative +M,U,GT3,4,4,0,4,negative +F,U,GT3,2,2,0,8,negative +M,U,LE3,4,4,0,6,positive +M,R,GT3,2,1,0,8,negative +M,R,GT3,1,3,1,20,negative +F,U,LE3,2,4,0,2,negative +F,U,LE3,3,4,0,0,negative +F,R,GT3,3,4,2,0,negative +M,R,GT3,3,4,0,0,negative +M,U,LE3,1,1,1,0,negative +F,U,GT3,4,4,0,2,negative +F,U,GT3,3,2,3,0,negative +M,U,LE3,1,1,3,0,negative +F,U,GT3,4,4,0,0,negative +M,R,GT3,2,2,0,2,negative +M,U,LE3,1,2,1,0,negative +M,U,GT3,2,2,0,4,negative +M,U,GT3,3,4,2,0,negative +F,U,LE3,3,3,0,4,negative +M,R,GT3,4,2,0,10,negative +F,U,GT3,2,4,0,0,positive +M,U,GT3,1,2,0,2,negative 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new file mode 100644 index 0000000..4525f6c --- /dev/null +++ b/don_oleg/tictactoe/train5.csv @@ -0,0 +1,870 @@ +V1,V2,V3,V4,V5,V6,V7,V8,V9,V10 +x,x,x,x,o,o,o,x,o,positive +x,x,x,x,o,o,o,b,b,positive +x,x,x,x,o,o,b,b,o,positive +x,x,x,x,o,b,o,o,b,positive +x,x,x,x,o,b,o,b,o,positive +x,x,x,x,o,b,b,o,o,positive +x,x,x,x,b,o,o,o,b,positive +x,x,x,x,b,o,o,b,o,positive +x,x,x,x,b,o,b,o,o,positive +x,x,x,o,x,o,x,o,o,positive +x,x,x,o,x,o,o,o,x,positive +x,x,x,o,x,o,o,b,b,positive +x,x,x,o,x,o,b,o,b,positive +x,x,x,o,x,o,b,b,o,positive +x,x,x,o,x,b,o,o,b,positive +x,x,x,o,x,b,o,b,o,positive +x,x,x,o,o,x,x,o,o,positive +x,x,x,o,o,x,o,x,o,positive +x,x,x,o,o,x,o,o,x,positive +x,x,x,o,o,x,o,b,b,positive +x,x,x,o,o,x,b,o,b,positive +x,x,x,o,o,x,b,b,o,positive +x,x,x,o,o,b,x,o,b,positive +x,x,x,o,o,b,x,b,o,positive +x,x,x,o,o,b,o,x,b,positive +x,x,x,o,o,b,o,b,x,positive +x,x,x,o,o,b,b,x,o,positive +x,x,x,o,o,b,b,o,x,positive +x,x,x,o,o,b,b,b,b,positive +x,x,x,o,b,x,o,o,b,positive 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a/don_oleg/tictactoe/train9.csv b/don_oleg/tictactoe/train9.csv new file mode 100644 index 0000000..b4724e6 --- /dev/null +++ b/don_oleg/tictactoe/train9.csv @@ -0,0 +1,856 @@ +V1,V2,V3,V4,V5,V6,V7,V8,V9,V10 +x,x,x,x,o,o,x,o,o,positive +x,x,x,x,o,o,o,x,o,positive +x,x,x,x,o,o,o,o,x,positive +x,x,x,x,o,o,b,o,b,positive +x,x,x,x,o,o,b,b,o,positive +x,x,x,x,o,b,o,o,b,positive +x,x,x,x,o,b,o,b,o,positive +x,x,x,x,o,b,b,o,o,positive +x,x,x,x,b,o,o,o,b,positive +x,x,x,x,b,o,o,b,o,positive +x,x,x,o,x,o,x,o,o,positive +x,x,x,o,x,o,o,x,o,positive +x,x,x,o,x,o,o,o,x,positive +x,x,x,o,x,o,o,b,b,positive +x,x,x,o,x,o,b,b,o,positive +x,x,x,o,x,b,o,b,o,positive +x,x,x,o,x,b,b,o,o,positive +x,x,x,o,o,x,x,o,o,positive +x,x,x,o,o,x,o,x,o,positive +x,x,x,o,o,x,o,o,x,positive +x,x,x,o,o,x,o,b,b,positive +x,x,x,o,o,x,b,o,b,positive +x,x,x,o,o,x,b,b,o,positive +x,x,x,o,o,b,x,o,b,positive +x,x,x,o,o,b,x,b,o,positive +x,x,x,o,o,b,o,x,b,positive +x,x,x,o,o,b,b,x,o,positive +x,x,x,o,o,b,b,o,x,positive 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