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07/18/16 12:26:03 (8 years ago)
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sherbold
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trunk/CrossPare/src/de/ugoe/cs/cpdp/execution
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  • trunk/CrossPare/src/de/ugoe/cs/cpdp/execution/AbstractCrossProjectExperiment.java

    r132 r135  
    155155            } 
    156156        } 
    157          
     157 
    158158        // sort versions 
    159159        Collections.sort(versions); 
    … …  
    342342    } 
    343343 
     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     */ 
    344353    private int resultsAvailable(SoftwareVersion version) { 
    345354        if (config.getResultStorages().isEmpty()) { 
    346355            return 0; 
    347356        } 
    348          
     357 
    349358        List<ITrainer> allTrainers = new LinkedList<>(); 
    350359        for (ISetWiseTrainingStrategy setwiseTrainer : config.getSetWiseTrainers()) { 
    … …  
    362371            allTrainers.add(trainer); 
    363372        } 
    364          
     373 
    365374        int available = Integer.MAX_VALUE; 
    366375        for (IResultStorage storage : config.getResultStorages()) { 
    367376            String classifierName = ((IWekaCompatibleTrainer) allTrainers.get(0)).getName(); 
    368             int curAvailable = storage.containsResult(config.getExperimentName(), version.getVersion(), classifierName); 
    369             if( curAvailable<available ) { 
     377            int curAvailable = storage.containsResult(config.getExperimentName(), 
     378                                                      version.getVersion(), classifierName); 
     379            if (curAvailable < available) { 
    370380                available = curAvailable; 
    371381            } 

  • trunk/CrossPare/src/de/ugoe/cs/cpdp/execution/ClassifierCreationExperiment.java

    r132 r135  
    107107 
    108108            for (IProcessesingStrategy processor : config.getPreProcessors()) { 
    109                 Console.traceln(Level.FINE, String 
    110                     .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying preprocessor %s", 
    111                             config.getExperimentName(), versionCount, versions.size(), 
    112                             testVersion.getProject(), processor.getClass().getName())); 
     109                Console.traceln(Level.FINE, 
     110                                String.format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying preprocessor %s", 
     111                                              config.getExperimentName(), versionCount, 
     112                                              versions.size(), testVersion.getProject(), 
     113                                              processor.getClass().getName())); 
    113114                processor.apply(testdata, traindata); 
    114115            } 
    115116 
    116117            for (IPointWiseDataselectionStrategy dataselector : config.getPointWiseSelectors()) { 
    117                 Console.traceln(Level.FINE, String 
    118                     .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying pointwise selection %s", 
    119                             config.getExperimentName(), versionCount, versions.size(), 
    120                             testVersion.getProject(), dataselector.getClass().getName())); 
     118                Console 
     119                    .traceln(Level.FINE, 
     120                             String.format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying pointwise selection %s", 
     121                                           config.getExperimentName(), versionCount, 
     122                                           versions.size(), testVersion.getProject(), 
     123                                           dataselector.getClass().getName())); 
    121124                traindata = dataselector.apply(testdata, traindata); 
    122125            } 
    123126 
    124127            for (IProcessesingStrategy processor : config.getPostProcessors()) { 
    125                 Console.traceln(Level.FINE, String 
    126                     .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying setwise postprocessor %s", 
    127                             config.getExperimentName(), versionCount, versions.size(), 
    128                             testVersion.getProject(), processor.getClass().getName())); 
     128                Console 
     129                    .traceln(Level.FINE, 
     130                             String.format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying setwise postprocessor %s", 
     131                                           config.getExperimentName(), versionCount, 
     132                                           versions.size(), testVersion.getProject(), 
     133                                           processor.getClass().getName())); 
    129134                processor.apply(testdata, traindata); 
    130135            } 
    … …  
    148153                    try { 
    149154                        weka.core.SerializationHelper.write(resultsDir.getAbsolutePath() + "/" + 
    150                                                                 trainer.getName() + "-" + 
    151                                                                 testVersion.getProject(), 
     155                            trainer.getName() + "-" + testVersion.getProject(), 
    152156                                                            trainerToSave.getClassifier()); 
    153157                    } 
    … …  
    160164 
    161165            for (IEvaluationStrategy evaluator : config.getEvaluators()) { 
    162                 Console.traceln(Level.FINE, String 
    163                     .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying evaluator %s", 
    164                             config.getExperimentName(), versionCount, versions.size(), 
    165                             testVersion.getProject(), evaluator.getClass().getName())); 
     166                Console.traceln(Level.FINE, 
     167                                String.format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying evaluator %s", 
     168                                              config.getExperimentName(), versionCount, 
     169                                              versions.size(), testVersion.getProject(), 
     170                                              evaluator.getClass().getName())); 
    166171 
    167172                if (writeHeader) { 
    … …  
    169174                        config.getExperimentName() + ".csv"); 
    170175                } 
    171                 evaluator.apply(testdata, traindata, allTrainers, efforts, writeHeader, config.getResultStorages()); 
     176                evaluator.apply(testdata, traindata, allTrainers, efforts, writeHeader, 
     177                                config.getResultStorages()); 
    172178                writeHeader = false; 
    173179            } 
    … …  
    175181            versionCount++; 
    176182 
    177             Console.traceln(Level.INFO, String.format("[%s] [%02d/%02d] %s: finished", 
    178                                                       config.getExperimentName(), versionCount, 
    179                                                       versions.size(), testVersion.getProject())); 
     183            Console.traceln(Level.INFO, 
     184                            String.format("[%s] [%02d/%02d] %s: finished", 
     185                                          config.getExperimentName(), versionCount, versions.size(), 
     186                                          testVersion.getProject())); 
    180187 
    181188        } 

  • trunk/CrossPare/src/de/ugoe/cs/cpdp/execution/CrossValidationExperiment.java

    r132 r135  
    138138            } 
    139139        } 
    140          
     140 
    141141        numTrainers += config.getSetWiseTrainers().size(); 
    142142        numTrainers += config.getSetWiseTestdataAwareTrainers().size(); 
    … …  
    154154                                              testVersionCount, testVersion.getVersion())); 
    155155                int numResultsAvailable = resultsAvailable(testVersion); 
    156                 if (numResultsAvailable >= numTrainers*config.getRepetitions()) { 
     156                if (numResultsAvailable >= numTrainers * config.getRepetitions()) { 
    157157                    Console.traceln(Level.INFO, 
    158158                                    String.format( 
    … …  
    167167                Instances testdata = testVersion.getInstances(); 
    168168                List<Double> efforts = testVersion.getEfforts(); 
    169                  
     169 
    170170                for (ITrainingStrategy trainer : config.getTrainers()) { 
    171171                    Console.traceln(Level.FINE, 
    … …  
    176176                    trainer.apply(testdata); 
    177177                } 
    178                  
     178 
    179179                File resultsDir = new File(config.getResultsPath()); 
    180180                if (!resultsDir.exists()) { 
    … …  
    236236    } 
    237237 
     238    /** 
     239     * <p> 
     240     * helper function that checks if the results are already in the data store 
     241     * </p> 
     242     * 
     243     * @param version 
     244     *            version for which the results are checked 
     245     * @return 
     246     */ 
    238247    private int resultsAvailable(SoftwareVersion version) { 
    239248        if (config.getResultStorages().isEmpty()) { 
    240249            return 0; 
    241250        } 
    242          
     251 
    243252        List<ITrainer> allTrainers = new LinkedList<>(); 
    244253        for (ISetWiseTrainingStrategy setwiseTrainer : config.getSetWiseTrainers()) { 
    … …  
    256265            allTrainers.add(trainer); 
    257266        } 
    258          
     267 
    259268        int available = Integer.MAX_VALUE; 
    260269        for (IResultStorage storage : config.getResultStorages()) { 
    261270            String classifierName = ((IWekaCompatibleTrainer) allTrainers.get(0)).getName(); 
    262             int curAvailable = storage.containsResult(config.getExperimentName(), version.getVersion(), classifierName); 
    263             if( curAvailable<available ) { 
     271            int curAvailable = storage.containsResult(config.getExperimentName(), 
     272                                                      version.getVersion(), classifierName); 
     273            if (curAvailable < available) { 
    264274                available = curAvailable; 
    265275            } 
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.