source: trunk/CrossPare/src/de/ugoe/cs/cpdp/execution/AbstractCrossProjectExperiment.java @ 140

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13//   limitations under the License.
14
15package de.ugoe.cs.cpdp.execution;
16
17import java.io.File;
18import java.util.Collections;
19import java.util.LinkedList;
20import java.util.List;
21import java.util.logging.Level;
22
23import org.apache.commons.collections4.list.SetUniqueList;
24
25import de.ugoe.cs.cpdp.ExperimentConfiguration;
26import de.ugoe.cs.cpdp.dataprocessing.IProcessesingStrategy;
27import de.ugoe.cs.cpdp.dataprocessing.ISetWiseProcessingStrategy;
28import de.ugoe.cs.cpdp.dataselection.IPointWiseDataselectionStrategy;
29import de.ugoe.cs.cpdp.dataselection.ISetWiseDataselectionStrategy;
30import de.ugoe.cs.cpdp.eval.IEvaluationStrategy;
31import de.ugoe.cs.cpdp.eval.IResultStorage;
32import de.ugoe.cs.cpdp.loader.IVersionLoader;
33import de.ugoe.cs.cpdp.training.ISetWiseTestdataAwareTrainingStrategy;
34import de.ugoe.cs.cpdp.training.ISetWiseTrainingStrategy;
35import de.ugoe.cs.cpdp.training.ITestAwareTrainingStrategy;
36import de.ugoe.cs.cpdp.training.ITrainer;
37import de.ugoe.cs.cpdp.training.ITrainingStrategy;
38import de.ugoe.cs.cpdp.training.IWekaCompatibleTrainer;
39import de.ugoe.cs.cpdp.versions.IVersionFilter;
40import de.ugoe.cs.cpdp.versions.SoftwareVersion;
41import de.ugoe.cs.util.console.Console;
42import weka.core.Instances;
43
44/**
45 * Class responsible for executing an experiment according to an {@link ExperimentConfiguration}.
46 * The steps of an experiment are as follows:
47 * <ul>
48 * <li>load the data from the provided data path</li>
49 * <li>filter the data sets according to the provided version filters</li>
50 * <li>execute the following steps for each data sets as test data that is not ignored through the
51 * test version filter:
52 * <ul>
53 * <li>filter the data sets to setup the candidate training data:
54 * <ul>
55 * <li>remove all data sets from the same project</li>
56 * <li>filter all data sets according to the training data filter
57 * </ul>
58 * </li>
59 * <li>apply the setwise preprocessors</li>
60 * <li>apply the setwise data selection algorithms</li>
61 * <li>apply the setwise postprocessors</li>
62 * <li>train the setwise training classifiers</li>
63 * <li>unify all remaining training data into one data set</li>
64 * <li>apply the preprocessors</li>
65 * <li>apply the pointwise data selection algorithms</li>
66 * <li>apply the postprocessors</li>
67 * <li>train the normal classifiers</li>
68 * <li>evaluate the results for all trained classifiers on the training data</li>
69 * </ul>
70 * </li>
71 * </ul>
72 *
73 * Note that this class implements {@link Runnable}, i.e., each experiment can be started in its own
74 * thread.
75 *
76 * @author Steffen Herbold
77 */
78public abstract class AbstractCrossProjectExperiment implements IExecutionStrategy {
79
80    /**
81     * configuration of the experiment
82     */
83    protected final ExperimentConfiguration config;
84
85    /**
86     * Constructor. Creates a new experiment based on a configuration.
87     *
88     * @param config
89     *            configuration of the experiment
90     */
91    public AbstractCrossProjectExperiment(ExperimentConfiguration config) {
92        this.config = config;
93    }
94
95    /**
96     * <p>
97     * Defines which products are allowed for training.
98     * </p>
99     *
100     * @param trainingVersion
101     *            training version
102     * @param testVersion
103     *            test candidate
104     * @return true if test candidate can be used for training
105     */
106    protected abstract boolean isTrainingVersion(SoftwareVersion trainingVersion,
107                                                 SoftwareVersion testVersion);
108
109    /**
110     * Helper method that combines a set of Weka {@link Instances} sets into a single
111     * {@link Instances} set.
112     *
113     * @param traindataSet
114     *            set of {@link Instances} to be combines
115     * @return single {@link Instances} set
116     */
117    public static Instances makeSingleTrainingSet(SetUniqueList<Instances> traindataSet) {
118        Instances traindataFull = null;
119        for (Instances traindata : traindataSet) {
120            if (traindataFull == null) {
121                traindataFull = new Instances(traindata);
122            }
123            else {
124                for (int i = 0; i < traindata.numInstances(); i++) {
125                    traindataFull.add(traindata.instance(i));
126                }
127            }
128        }
129        return traindataFull;
130    }
131
132    /**
133     * Executes the experiment with the steps as described in the class comment.
134     *
135     * @see Runnable#run()
136     */
137    @Override
138    public void run() {
139        final List<SoftwareVersion> versions = new LinkedList<>();
140
141        for (IVersionLoader loader : config.getLoaders()) {
142            versions.addAll(loader.load());
143        }
144
145        for (IVersionFilter filter : config.getVersionFilters()) {
146            filter.apply(versions);
147        }
148        boolean writeHeader = true;
149        int versionCount = 1;
150        int testVersionCount = 0;
151
152        for (SoftwareVersion testVersion : versions) {
153            if (isVersion(testVersion, config.getTestVersionFilters())) {
154                testVersionCount++;
155            }
156        }
157
158        // sort versions
159        Collections.sort(versions);
160
161        for (SoftwareVersion testVersion : versions) {
162            if (isVersion(testVersion, config.getTestVersionFilters())) {
163                Console.traceln(Level.INFO,
164                                String.format("[%s] [%02d/%02d] %s: starting",
165                                              config.getExperimentName(), versionCount,
166                                              testVersionCount, testVersion.getVersion()));
167                int numResultsAvailable = resultsAvailable(testVersion);
168                if (numResultsAvailable >= config.getRepetitions()) {
169                    Console.traceln(Level.INFO,
170                                    String.format(
171                                                  "[%s] [%02d/%02d] %s: results already available; skipped",
172                                                  config.getExperimentName(), versionCount,
173                                                  testVersionCount, testVersion.getVersion()));
174                    versionCount++;
175                    continue;
176                }
177
178                // Setup testdata and training data
179                Instances testdata = testVersion.getInstances();
180                List<Double> efforts = testVersion.getEfforts();
181                SetUniqueList<Instances> traindataSet =
182                    SetUniqueList.setUniqueList(new LinkedList<Instances>());
183                for (SoftwareVersion trainingVersion : versions) {
184                    if (isVersion(trainingVersion, config.getTrainingVersionFilters())) {
185                        if (trainingVersion != testVersion) {
186                            if (isTrainingVersion(trainingVersion, testVersion)) {
187                                traindataSet.add(trainingVersion.getInstances());
188                            }
189                        }
190                    }
191                }
192
193                for (ISetWiseProcessingStrategy processor : config.getSetWisePreprocessors()) {
194                    Console.traceln(Level.FINE,
195                                    String.format(
196                                                  "[%s] [%02d/%02d] %s: applying setwise preprocessor %s",
197                                                  config.getExperimentName(), versionCount,
198                                                  testVersionCount, testVersion.getVersion(),
199                                                  processor.getClass().getName()));
200                    processor.apply(testdata, traindataSet);
201                }
202                for (ISetWiseDataselectionStrategy dataselector : config.getSetWiseSelectors()) {
203                    Console
204                        .traceln(Level.FINE,
205                                 String.format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying setwise selection %s",
206                                               config.getExperimentName(), versionCount,
207                                               testVersionCount, testVersion.getVersion(),
208                                               dataselector.getClass().getName()));
209                    dataselector.apply(testdata, traindataSet);
210                }
211                for (ISetWiseProcessingStrategy processor : config.getSetWisePostprocessors()) {
212                    Console.traceln(Level.FINE,
213                                    String.format(
214                                                  "[%s] [%02d/%02d] %s: applying setwise postprocessor %s",
215                                                  config.getExperimentName(), versionCount,
216                                                  testVersionCount, testVersion.getVersion(),
217                                                  processor.getClass().getName()));
218                    processor.apply(testdata, traindataSet);
219                }
220                for (ISetWiseTrainingStrategy setwiseTrainer : config.getSetWiseTrainers()) {
221                    Console
222                        .traceln(Level.FINE,
223                                 String.format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying setwise trainer %s",
224                                               config.getExperimentName(), versionCount,
225                                               testVersionCount, testVersion.getVersion(),
226                                               setwiseTrainer.getName()));
227                    setwiseTrainer.apply(traindataSet);
228                }
229                for (ISetWiseTestdataAwareTrainingStrategy setwiseTestdataAwareTrainer : config
230                    .getSetWiseTestdataAwareTrainers())
231                {
232                    Console.traceln(Level.FINE,
233                                    String.format(
234                                                  "[%s] [%02d/%02d] %s: applying testdata aware setwise trainer %s",
235                                                  config.getExperimentName(), versionCount,
236                                                  testVersionCount, testVersion.getVersion(),
237                                                  setwiseTestdataAwareTrainer.getName()));
238                    setwiseTestdataAwareTrainer.apply(traindataSet, testdata);
239                }
240                Instances traindata = makeSingleTrainingSet(traindataSet);
241                for (IProcessesingStrategy processor : config.getPreProcessors()) {
242                    Console.traceln(Level.FINE,
243                                    String.format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying preprocessor %s",
244                                                  config.getExperimentName(), versionCount,
245                                                  testVersionCount, testVersion.getVersion(),
246                                                  processor.getClass().getName()));
247                    processor.apply(testdata, traindata);
248                }
249                for (IPointWiseDataselectionStrategy dataselector : config
250                    .getPointWiseSelectors())
251                {
252                    Console.traceln(Level.FINE,
253                                    String.format(
254                                                  "[%s] [%02d/%02d] %s: applying pointwise selection %s",
255                                                  config.getExperimentName(), versionCount,
256                                                  testVersionCount, testVersion.getVersion(),
257                                                  dataselector.getClass().getName()));
258                    traindata = dataselector.apply(testdata, traindata);
259                }
260                for (IProcessesingStrategy processor : config.getPostProcessors()) {
261                    Console.traceln(Level.FINE,
262                                    String.format(
263                                                  "[%s] [%02d/%02d] %s: applying setwise postprocessor %s",
264                                                  config.getExperimentName(), versionCount,
265                                                  testVersionCount, testVersion.getVersion(),
266                                                  processor.getClass().getName()));
267                    processor.apply(testdata, traindata);
268                }
269                for (ITrainingStrategy trainer : config.getTrainers()) {
270                    Console.traceln(Level.FINE,
271                                    String.format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying trainer %s",
272                                                  config.getExperimentName(), versionCount,
273                                                  testVersionCount, testVersion.getVersion(),
274                                                  trainer.getName()));
275                    trainer.apply(traindata);
276                }
277                for (ITestAwareTrainingStrategy trainer : config.getTestAwareTrainers()) {
278                    Console.traceln(Level.FINE,
279                                    String.format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying trainer %s",
280                                                  config.getExperimentName(), versionCount,
281                                                  testVersionCount, testVersion.getVersion(),
282                                                  trainer.getName()));
283                    trainer.apply(testdata, traindata);
284                }
285                File resultsDir = new File(config.getResultsPath());
286                if (!resultsDir.exists()) {
287                    resultsDir.mkdir();
288                }
289                for (IEvaluationStrategy evaluator : config.getEvaluators()) {
290                    Console.traceln(Level.FINE,
291                                    String.format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying evaluator %s",
292                                                  config.getExperimentName(), versionCount,
293                                                  testVersionCount, testVersion.getVersion(),
294                                                  evaluator.getClass().getName()));
295                    List<ITrainer> allTrainers = new LinkedList<>();
296                    for (ISetWiseTrainingStrategy setwiseTrainer : config.getSetWiseTrainers()) {
297                        allTrainers.add(setwiseTrainer);
298                    }
299                    for (ISetWiseTestdataAwareTrainingStrategy setwiseTestdataAwareTrainer : config
300                        .getSetWiseTestdataAwareTrainers())
301                    {
302                        allTrainers.add(setwiseTestdataAwareTrainer);
303                    }
304                    for (ITrainingStrategy trainer : config.getTrainers()) {
305                        allTrainers.add(trainer);
306                    }
307                    for (ITestAwareTrainingStrategy trainer : config.getTestAwareTrainers()) {
308                        allTrainers.add(trainer);
309                    }
310                    if (writeHeader) {
311                        evaluator.setParameter(config.getResultsPath() + "/" +
312                            config.getExperimentName() + ".csv");
313                    }
314                    evaluator.apply(testdata, traindata, allTrainers, efforts, writeHeader,
315                                    config.getResultStorages());
316                    writeHeader = false;
317                }
318                Console.traceln(Level.INFO,
319                                String.format("[%s] [%02d/%02d] %s: finished",
320                                              config.getExperimentName(), versionCount,
321                                              testVersionCount, testVersion.getVersion()));
322                versionCount++;
323            }
324        }
325    }
326
327    /**
328     * Helper method that checks if a version passes all filters.
329     *
330     * @param version
331     *            version that is checked
332     * @param filters
333     *            list of the filters
334     * @return true, if the version passes all filters, false otherwise
335     */
336    private boolean isVersion(SoftwareVersion version, List<IVersionFilter> filters) {
337        boolean result = true;
338        for (IVersionFilter filter : filters) {
339            result &= !filter.apply(version);
340        }
341        return result;
342    }
343
344    /**
345     * <p>
346     * helper function that checks if the results are already in the data store
347     * </p>
348     *
349     * @param version
350     *            version for which the results are checked
351     * @return
352     */
353    private int resultsAvailable(SoftwareVersion version) {
354        if (config.getResultStorages().isEmpty()) {
355            return 0;
356        }
357
358        List<ITrainer> allTrainers = new LinkedList<>();
359        for (ISetWiseTrainingStrategy setwiseTrainer : config.getSetWiseTrainers()) {
360            allTrainers.add(setwiseTrainer);
361        }
362        for (ISetWiseTestdataAwareTrainingStrategy setwiseTestdataAwareTrainer : config
363            .getSetWiseTestdataAwareTrainers())
364        {
365            allTrainers.add(setwiseTestdataAwareTrainer);
366        }
367        for (ITrainingStrategy trainer : config.getTrainers()) {
368            allTrainers.add(trainer);
369        }
370        for (ITestAwareTrainingStrategy trainer : config.getTestAwareTrainers()) {
371            allTrainers.add(trainer);
372        }
373
374        int available = Integer.MAX_VALUE;
375        for (IResultStorage storage : config.getResultStorages()) {
376            String classifierName = ((IWekaCompatibleTrainer) allTrainers.get(0)).getName();
377            int curAvailable = storage.containsResult(config.getExperimentName(),
378                                                      version.getVersion(), classifierName);
379            if (curAvailable < available) {
380                available = curAvailable;
381            }
382        }
383        return available;
384    }
385}
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.