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

    r65 r67  
    1515package de.ugoe.cs.cpdp.execution; 
    1616 
    17 import java.io.File; 
    18 import java.util.Collections; 
    19 import java.util.LinkedList; 
    20 import java.util.List; 
    21 import java.util.logging.Level; 
    22  
    23 import org.apache.commons.collections4.list.SetUniqueList; 
    24  
    25 import weka.core.Instances; 
    2617import de.ugoe.cs.cpdp.ExperimentConfiguration; 
    27 import de.ugoe.cs.cpdp.dataprocessing.IProcessesingStrategy; 
    28 import de.ugoe.cs.cpdp.dataprocessing.ISetWiseProcessingStrategy; 
    29 import de.ugoe.cs.cpdp.dataselection.IPointWiseDataselectionStrategy; 
    30 import de.ugoe.cs.cpdp.dataselection.ISetWiseDataselectionStrategy; 
    31 import de.ugoe.cs.cpdp.eval.IEvaluationStrategy; 
    32 import de.ugoe.cs.cpdp.loader.IVersionLoader; 
    33 import de.ugoe.cs.cpdp.training.ISetWiseTestdataAwareTrainingStrategy; 
    34 import de.ugoe.cs.cpdp.training.ISetWiseTrainingStrategy; 
    35 import de.ugoe.cs.cpdp.training.ITestAwareTrainingStrategy; 
    36 import de.ugoe.cs.cpdp.training.ITrainer; 
    37 import de.ugoe.cs.cpdp.training.ITrainingStrategy; 
    38 import de.ugoe.cs.cpdp.versions.IVersionFilter; 
    3918import de.ugoe.cs.cpdp.versions.SoftwareVersion; 
    40 import de.ugoe.cs.util.console.Console; 
    4119 
    4220/** 
    43  * Class responsible for executing an experiment according to an {@link ExperimentConfiguration}. 
    44  * The steps of an experiment are as follows: 
    45  * <ul> 
    46  * <li>load the data from the provided data path</li> 
    47  * <li>filter the data sets according to the provided version filters</li> 
    48  * <li>execute the following steps for each data sets as test data that is not ignored through the 
    49  * test version filter: 
    50  * <ul> 
    51  * <li>filter the data sets to setup the candidate training data: 
    52  * <ul> 
    53  * <li>remove all data sets from the same project</li> 
    54  * <li>filter all data sets according to the training data filter 
    55  * </ul> 
    56  * </li> 
    57  * <li>apply the setwise preprocessors</li> 
    58  * <li>apply the setwise data selection algorithms</li> 
    59  * <li>apply the setwise postprocessors</li> 
    60  * <li>train the setwise training classifiers</li> 
    61  * <li>unify all remaining training data into one data set</li> 
    62  * <li>apply the preprocessors</li> 
    63  * <li>apply the pointwise data selection algorithms</li> 
    64  * <li>apply the postprocessors</li> 
    65  * <li>train the normal classifiers</li> 
    66  * <li>evaluate the results for all trained classifiers on the training data</li> 
    67  * </ul> 
    68  * </li> 
    69  * </ul> 
    70  *  
    71  * Note that this class implements {@link Runnable}, i.e., each experiment can be started in its own 
    72  * thread. 
     21 * <p> 
     22 * Implements a cross project experiment where all versions not from the same project are used. 
     23 * </p> 
    7324 *  
    7425 * @author Steffen Herbold 
    7526 */ 
    76 public class CrossProjectExperiment implements IExecutionStrategy { 
    77  
    78     /** 
    79      * configuration of the experiment 
    80      */ 
    81     private final ExperimentConfiguration config; 
     27public class CrossProjectExperiment extends AbstractCrossProjectExperiment { 
    8228 
    8329    /** 
    … …  
    8834     */ 
    8935    public CrossProjectExperiment(ExperimentConfiguration config) { 
    90         this.config = config; 
     36        super(config); 
    9137    } 
    9238 
    93     /** 
    94      * Executes the experiment with the steps as described in the class comment. 
     39    /* 
     40     * (non-Javadoc) 
    9541     *  
    96      * @see Runnable#run() 
     42     * @see 
     43     * de.ugoe.cs.cpdp.execution.AbstractCrossProjectExperiment#isTrainingVersion(de.ugoe.cs.cpdp. 
     44     * versions.SoftwareVersion, de.ugoe.cs.cpdp.versions.SoftwareVersion) 
    9745     */ 
    9846    @Override 
    99     public void run() { 
    100         final List<SoftwareVersion> versions = new LinkedList<>(); 
    101  
    102         for (IVersionLoader loader : config.getLoaders()) { 
    103             versions.addAll(loader.load()); 
    104         } 
    105  
    106         for (IVersionFilter filter : config.getVersionFilters()) { 
    107             filter.apply(versions); 
    108         } 
    109         boolean writeHeader = true; 
    110         int versionCount = 1; 
    111         int testVersionCount = 0; 
    112  
    113         for (SoftwareVersion testVersion : versions) { 
    114             if (isVersion(testVersion, config.getTestVersionFilters())) { 
    115                 testVersionCount++; 
    116             } 
    117         } 
    118  
    119         // sort versions 
    120         Collections.sort(versions); 
    121  
    122         for (SoftwareVersion testVersion : versions) { 
    123             if (isVersion(testVersion, config.getTestVersionFilters())) { 
    124                 Console.traceln(Level.INFO, String.format("[%s] [%02d/%02d] %s: starting", 
    125                                                           config.getExperimentName(), versionCount, 
    126                                                           testVersionCount, 
    127                                                           testVersion.getVersion())); 
    128  
    129                 // Setup testdata and training data 
    130                 Instances testdata = testVersion.getInstances(); 
    131                 String testProject = testVersion.getProject(); 
    132                 SetUniqueList<Instances> traindataSet = 
    133                     SetUniqueList.setUniqueList(new LinkedList<Instances>()); 
    134                 for (SoftwareVersion trainingVersion : versions) { 
    135                     if (isVersion(trainingVersion, config.getTrainingVersionFilters())) { 
    136                         if (trainingVersion != testVersion) { 
    137                             if (!trainingVersion.getProject().equals(testProject)) { 
    138                                 traindataSet.add(trainingVersion.getInstances()); 
    139                             } 
    140                         } 
    141                     } 
    142                 } 
    143  
    144                 for (ISetWiseProcessingStrategy processor : config.getSetWisePreprocessors()) { 
    145                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    146                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying setwise preprocessor %s", 
    147                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    148                                 testVersion.getVersion(), processor.getClass().getName())); 
    149                     processor.apply(testdata, traindataSet); 
    150                 } 
    151                 for (ISetWiseDataselectionStrategy dataselector : config.getSetWiseSelectors()) { 
    152                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    153                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying setwise selection %s", 
    154                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    155                                 testVersion.getVersion(), dataselector.getClass().getName())); 
    156                     dataselector.apply(testdata, traindataSet); 
    157                 } 
    158                 for (ISetWiseProcessingStrategy processor : config.getSetWisePostprocessors()) { 
    159                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    160                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying setwise postprocessor %s", 
    161                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    162                                 testVersion.getVersion(), processor.getClass().getName())); 
    163                     processor.apply(testdata, traindataSet); 
    164                 } 
    165                 for (ISetWiseTrainingStrategy setwiseTrainer : config.getSetWiseTrainers()) { 
    166                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    167                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying setwise trainer %s", 
    168                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    169                                 testVersion.getVersion(), setwiseTrainer.getName())); 
    170                     setwiseTrainer.apply(traindataSet); 
    171                 } 
    172                 for (ISetWiseTestdataAwareTrainingStrategy setwiseTestdataAwareTrainer : config.getSetWiseTestdataAwareTrainers()) { 
    173                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    174                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying testdata aware setwise trainer %s", 
    175                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    176                                 testVersion.getVersion(), setwiseTestdataAwareTrainer.getName())); 
    177                     setwiseTestdataAwareTrainer.apply(traindataSet, testdata); 
    178                 } 
    179                 Instances traindata = makeSingleTrainingSet(traindataSet); 
    180                 for (IProcessesingStrategy processor : config.getPreProcessors()) { 
    181                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    182                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying preprocessor %s", 
    183                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    184                                 testVersion.getVersion(), processor.getClass().getName())); 
    185                     processor.apply(testdata, traindata); 
    186                 } 
    187                 for (IPointWiseDataselectionStrategy dataselector : config.getPointWiseSelectors()) 
    188                 { 
    189                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    190                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying pointwise selection %s", 
    191                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    192                                 testVersion.getVersion(), dataselector.getClass().getName())); 
    193                     traindata = dataselector.apply(testdata, traindata); 
    194                 } 
    195                 for (IProcessesingStrategy processor : config.getPostProcessors()) { 
    196                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    197                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying setwise postprocessor %s", 
    198                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    199                                 testVersion.getVersion(), processor.getClass().getName())); 
    200                     processor.apply(testdata, traindata); 
    201                 } 
    202                 for (ITrainingStrategy trainer : config.getTrainers()) { 
    203                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    204                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying trainer %s", 
    205                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    206                                 testVersion.getVersion(), trainer.getName())); 
    207                     trainer.apply(traindata); 
    208                 } 
    209                 for (ITestAwareTrainingStrategy trainer : config.getTestAwareTrainers()) { 
    210                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    211                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying trainer %s", 
    212                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    213                                 testVersion.getVersion(), trainer.getName())); 
    214                     trainer.apply(testdata, traindata); 
    215                 } 
    216                 File resultsDir = new File(config.getResultsPath()); 
    217                 if (!resultsDir.exists()) { 
    218                     resultsDir.mkdir(); 
    219                 } 
    220                 for (IEvaluationStrategy evaluator : config.getEvaluators()) { 
    221                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    222                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying evaluator %s", 
    223                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    224                                 testVersion.getVersion(), evaluator.getClass().getName())); 
    225                     List<ITrainer> allTrainers = new LinkedList<>(); 
    226                     for (ISetWiseTrainingStrategy setwiseTrainer : config.getSetWiseTrainers()) { 
    227                         allTrainers.add(setwiseTrainer); 
    228                     } 
    229                     for (ISetWiseTestdataAwareTrainingStrategy setwiseTestdataAwareTrainer : config.getSetWiseTestdataAwareTrainers()) { 
    230                         allTrainers.add(setwiseTestdataAwareTrainer); 
    231                     } 
    232                     for (ITrainingStrategy trainer : config.getTrainers()) { 
    233                         allTrainers.add(trainer); 
    234                     } 
    235                     for (ITestAwareTrainingStrategy trainer : config.getTestAwareTrainers()) { 
    236                         allTrainers.add(trainer); 
    237                     } 
    238                     if (writeHeader) { 
    239                         evaluator.setParameter(config.getResultsPath() + "/" + 
    240                             config.getExperimentName() + ".csv"); 
    241                     } 
    242                     evaluator.apply(testdata, traindata, allTrainers, writeHeader); 
    243                     writeHeader = false; 
    244                 } 
    245                 Console.traceln(Level.INFO, String.format("[%s] [%02d/%02d] %s: finished", 
    246                                                           config.getExperimentName(), versionCount, 
    247                                                           testVersionCount, 
    248                                                           testVersion.getVersion())); 
    249                 versionCount++; 
    250             } 
    251         } 
    252     } 
    253  
    254     /** 
    255      * Helper method that checks if a version passes all filters. 
    256      *  
    257      * @param version 
    258      *            version that is checked 
    259      * @param filters 
    260      *            list of the filters 
    261      * @return true, if the version passes all filters, false otherwise 
    262      */ 
    263     private boolean isVersion(SoftwareVersion version, List<IVersionFilter> filters) { 
    264         boolean result = true; 
    265         for (IVersionFilter filter : filters) { 
    266             result &= !filter.apply(version); 
    267         } 
    268         return result; 
    269     } 
    270  
    271     /** 
    272      * Helper method that combines a set of Weka {@link Instances} sets into a single 
    273      * {@link Instances} set. 
    274      *  
    275      * @param traindataSet 
    276      *            set of {@link Instances} to be combines 
    277      * @return single {@link Instances} set 
    278      */ 
    279     public static Instances makeSingleTrainingSet(SetUniqueList<Instances> traindataSet) { 
    280         Instances traindataFull = null; 
    281         for (Instances traindata : traindataSet) { 
    282             if (traindataFull == null) { 
    283                 traindataFull = new Instances(traindata); 
    284             } 
    285             else { 
    286                 for (int i = 0; i < traindata.numInstances(); i++) { 
    287                     traindataFull.add(traindata.instance(i)); 
    288                 } 
    289             } 
    290         } 
    291         return traindataFull; 
     47    protected boolean isTrainingVersion(SoftwareVersion trainingVersion, 
     48                                        SoftwareVersion testVersion) 
     49    { 
     50        return !trainingVersion.getProject().equals(testVersion.getProject()); 
    29251    } 
    29352} 

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

    r65 r67  
    1515package de.ugoe.cs.cpdp.execution; 
    1616 
    17 import java.io.File; 
    18 import java.util.Collections; 
    19 import java.util.LinkedList; 
    20 import java.util.List; 
    21 import java.util.logging.Level; 
    22  
    23 import org.apache.commons.collections4.list.SetUniqueList; 
    24  
    25 import weka.core.Instances; 
    2617import de.ugoe.cs.cpdp.ExperimentConfiguration; 
    27 import de.ugoe.cs.cpdp.dataprocessing.IProcessesingStrategy; 
    28 import de.ugoe.cs.cpdp.dataprocessing.ISetWiseProcessingStrategy; 
    29 import de.ugoe.cs.cpdp.dataselection.IPointWiseDataselectionStrategy; 
    30 import de.ugoe.cs.cpdp.dataselection.ISetWiseDataselectionStrategy; 
    31 import de.ugoe.cs.cpdp.eval.IEvaluationStrategy; 
    32 import de.ugoe.cs.cpdp.loader.IVersionLoader; 
    33 import de.ugoe.cs.cpdp.training.ISetWiseTestdataAwareTrainingStrategy; 
    34 import de.ugoe.cs.cpdp.training.ISetWiseTrainingStrategy; 
    35 import de.ugoe.cs.cpdp.training.ITestAwareTrainingStrategy; 
    36 import de.ugoe.cs.cpdp.training.ITrainer; 
    37 import de.ugoe.cs.cpdp.training.ITrainingStrategy; 
    38 import de.ugoe.cs.cpdp.versions.IVersionFilter; 
    3918import de.ugoe.cs.cpdp.versions.SoftwareVersion; 
    40 import de.ugoe.cs.util.console.Console; 
    4119 
    4220/** 
    43  * Class responsible for executing an experiment according to an {@link ExperimentConfiguration}. 
    44  * The steps of an experiment are as follows: 
    45  * <ul> 
    46  * <li>load the data from the provided data path</li> 
    47  * <li>filter the data sets according to the provided version filters</li> 
    48  * <li>execute the following steps for each data sets as test data that is not ignored through the 
    49  * test version filter: 
    50  * <ul> 
    51  * <li>filter the data sets to setup the candidate training data: 
    52  * <ul> 
    53  * <li>filter all data sets according to the training data filter 
    54  * </ul> 
    55  * </li> 
    56  * <li>apply the setwise preprocessors</li> 
    57  * <li>apply the setwise data selection algorithms</li> 
    58  * <li>apply the setwise postprocessors</li> 
    59  * <li>train the setwise training classifiers</li> 
    60  * <li>unify all remaining training data into one data set</li> 
    61  * <li>apply the preprocessors</li> 
    62  * <li>apply the pointwise data selection algorithms</li> 
    63  * <li>apply the postprocessors</li> 
    64  * <li>train the normal classifiers</li> 
    65  * <li>evaluate the results for all trained classifiers on the training data</li> 
    66  * </ul> 
    67  * </li> 
    68  * </ul> 
    69  *  
    70  * Note that this class implements {@link Runnable}, i.e., each experiment can be started in its own 
    71  * thread. 
     21 * <p> 
     22 * Implements a cross project experiment where all versions not from the same project are used 
     23 * together with all older version from the test product. 
     24 * </p> 
    7225 *  
    7326 * @author Steffen Herbold 
    7427 */ 
    75 public class RelaxedCrossProjectExperiment implements IExecutionStrategy { 
    76  
    77     /** 
    78      * configuration of the experiment 
    79      */ 
    80     private final ExperimentConfiguration config; 
     28public class RelaxedCrossProjectExperiment extends AbstractCrossProjectExperiment { 
    8129 
    8230    /** 
    … …  
    8735     */ 
    8836    public RelaxedCrossProjectExperiment(ExperimentConfiguration config) { 
    89         this.config = config; 
     37        super(config); 
    9038    } 
    9139 
    92     /** 
    93      * Executes the experiment with the steps as described in the class comment. 
     40    /* 
     41     * (non-Javadoc) 
    9442     *  
    95      * @see Runnable#run() 
     43     * @see 
     44     * de.ugoe.cs.cpdp.execution.AbstractCrossProjectExperiment#isTrainingVersion(de.ugoe.cs.cpdp. 
     45     * versions.SoftwareVersion, de.ugoe.cs.cpdp.versions.SoftwareVersion) 
    9646     */ 
    9747    @Override 
    98     public void run() { 
    99         final List<SoftwareVersion> versions = new LinkedList<>(); 
    100  
    101         for (IVersionLoader loader : config.getLoaders()) { 
    102             versions.addAll(loader.load()); 
    103         } 
    104  
    105         for (IVersionFilter filter : config.getVersionFilters()) { 
    106             filter.apply(versions); 
    107         } 
    108         boolean writeHeader = true; 
    109         int versionCount = 1; 
    110         int testVersionCount = 0; 
    111  
    112         for (SoftwareVersion testVersion : versions) { 
    113             if (isVersion(testVersion, config.getTestVersionFilters())) { 
    114                 testVersionCount++; 
     48    protected boolean isTrainingVersion(SoftwareVersion trainingVersion, 
     49                                        SoftwareVersion testVersion) 
     50    { 
     51        if (trainingVersion.getProject().equals(testVersion.getProject())) { 
     52            if (trainingVersion.compareTo(testVersion) < 0) { 
     53                // only add if older 
     54                return true; 
    11555            } 
    11656        } 
    117  
    118         // sort versions 
    119         Collections.sort(versions); 
    120  
    121         for (SoftwareVersion testVersion : versions) { 
    122             if (isVersion(testVersion, config.getTestVersionFilters())) { 
    123                 Console.traceln(Level.INFO, String.format("[%s] [%02d/%02d] %s: starting", 
    124                                                           config.getExperimentName(), versionCount, 
    125                                                           testVersionCount, 
    126                                                           testVersion.getVersion())); 
    127  
    128                 // Setup testdata and training data 
    129                 Instances testdata = testVersion.getInstances(); 
    130                 String testProject = testVersion.getProject(); 
    131                 SetUniqueList<Instances> traindataSet = 
    132                     SetUniqueList.setUniqueList(new LinkedList<Instances>()); 
    133                 for (SoftwareVersion trainingVersion : versions) { 
    134                     if (isVersion(trainingVersion, config.getTrainingVersionFilters())) { 
    135                         if (trainingVersion != testVersion) { 
    136                             if (trainingVersion.getProject().equals(testProject)) { 
    137                                 if (trainingVersion.compareTo(testVersion) < 0) { 
    138                                     // only add if older 
    139                                     traindataSet.add(trainingVersion.getInstances()); 
    140                                 } 
    141                             } 
    142                             else { 
    143                                 traindataSet.add(trainingVersion.getInstances()); 
    144                             } 
    145                         } 
    146                     } 
    147                 } 
    148  
    149                 for (ISetWiseProcessingStrategy processor : config.getSetWisePreprocessors()) { 
    150                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    151                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying setwise preprocessor %s", 
    152                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    153                                 testVersion.getVersion(), processor.getClass().getName())); 
    154                     processor.apply(testdata, traindataSet); 
    155                 } 
    156                 for (ISetWiseDataselectionStrategy dataselector : config.getSetWiseSelectors()) { 
    157                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    158                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying setwise selection %s", 
    159                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    160                                 testVersion.getVersion(), dataselector.getClass().getName())); 
    161                     dataselector.apply(testdata, traindataSet); 
    162                 } 
    163                 for (ISetWiseProcessingStrategy processor : config.getSetWisePostprocessors()) { 
    164                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    165                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying setwise postprocessor %s", 
    166                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    167                                 testVersion.getVersion(), processor.getClass().getName())); 
    168                     processor.apply(testdata, traindataSet); 
    169                 } 
    170                 for (ISetWiseTrainingStrategy setwiseTrainer : config.getSetWiseTrainers()) { 
    171                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    172                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying setwise trainer %s", 
    173                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    174                                 testVersion.getVersion(), setwiseTrainer.getName())); 
    175                     setwiseTrainer.apply(traindataSet); 
    176                 } 
    177                 for (ISetWiseTestdataAwareTrainingStrategy setwiseTestdataAwareTrainer : config.getSetWiseTestdataAwareTrainers()) { 
    178                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    179                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying testdata aware setwise trainer %s", 
    180                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    181                                 testVersion.getVersion(), setwiseTestdataAwareTrainer.getName())); 
    182                     setwiseTestdataAwareTrainer.apply(traindataSet, testdata); 
    183                 } 
    184                 Instances traindata = makeSingleTrainingSet(traindataSet); 
    185                 for (IProcessesingStrategy processor : config.getPreProcessors()) { 
    186                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    187                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying preprocessor %s", 
    188                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    189                                 testVersion.getVersion(), processor.getClass().getName())); 
    190                     processor.apply(testdata, traindata); 
    191                 } 
    192                 for (IPointWiseDataselectionStrategy dataselector : config.getPointWiseSelectors()) 
    193                 { 
    194                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    195                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying pointwise selection %s", 
    196                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    197                                 testVersion.getVersion(), dataselector.getClass().getName())); 
    198                     traindata = dataselector.apply(testdata, traindata); 
    199                 } 
    200                 for (IProcessesingStrategy processor : config.getPostProcessors()) { 
    201                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    202                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying setwise postprocessor %s", 
    203                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    204                                 testVersion.getVersion(), processor.getClass().getName())); 
    205                     processor.apply(testdata, traindata); 
    206                 } 
    207                 for (ITrainingStrategy trainer : config.getTrainers()) { 
    208                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    209                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying trainer %s", 
    210                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    211                                 testVersion.getVersion(), trainer.getName())); 
    212                     trainer.apply(traindata); 
    213                 } 
    214                 for (ITestAwareTrainingStrategy trainer : config.getTestAwareTrainers()) { 
    215                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    216                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying trainer %s", 
    217                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    218                                 testVersion.getVersion(), trainer.getName())); 
    219                     trainer.apply(testdata, traindata); 
    220                 } 
    221                 File resultsDir = new File(config.getResultsPath()); 
    222                 if (!resultsDir.exists()) { 
    223                     resultsDir.mkdir(); 
    224                 } 
    225                 for (IEvaluationStrategy evaluator : config.getEvaluators()) { 
    226                     Console.traceln(Level.FINE, String 
    227                         .format("[%s] [%02d/%02d] %s: applying evaluator %s", 
    228                                 config.getExperimentName(), versionCount, testVersionCount, 
    229                                 testVersion.getVersion(), evaluator.getClass().getName())); 
    230                     List<ITrainer> allTrainers = new LinkedList<>(); 
    231                     for (ISetWiseTrainingStrategy setwiseTrainer : config.getSetWiseTrainers()) { 
    232                         allTrainers.add(setwiseTrainer); 
    233                     } 
    234                     for (ISetWiseTestdataAwareTrainingStrategy setwiseTrainer : config.getSetWiseTestdataAwareTrainers()) { 
    235                         allTrainers.add(setwiseTrainer); 
    236                     } 
    237                     for (ITrainingStrategy trainer : config.getTrainers()) { 
    238                         allTrainers.add(trainer); 
    239                     } 
    240                     for (ITestAwareTrainingStrategy trainer : config.getTestAwareTrainers()) { 
    241                         allTrainers.add(trainer); 
    242                     } 
    243                     if (writeHeader) { 
    244                         evaluator.setParameter(config.getResultsPath() + "/" + 
    245                             config.getExperimentName() + ".csv"); 
    246                     } 
    247                     evaluator.apply(testdata, traindata, allTrainers, writeHeader); 
    248                     writeHeader = false; 
    249                 } 
    250                 Console.traceln(Level.INFO, String.format("[%s] [%02d/%02d] %s: finished", 
    251                                                           config.getExperimentName(), versionCount, 
    252                                                           testVersionCount, 
    253                                                           testVersion.getVersion())); 
    254                 versionCount++; 
    255             } 
     57        else { 
     58            return true; 
    25659        } 
    257     } 
    258  
    259     /** 
    260      * Helper method that checks if a version passes all filters. 
    261      *  
    262      * @param version 
    263      *            version that is checked 
    264      * @param filters 
    265      *            list of the filters 
    266      * @return true, if the version passes all filters, false otherwise 
    267      */ 
    268     private boolean isVersion(SoftwareVersion version, List<IVersionFilter> filters) { 
    269         boolean result = true; 
    270         for (IVersionFilter filter : filters) { 
    271             result &= !filter.apply(version); 
    272         } 
    273         return result; 
    274     } 
    275  
    276     /** 
    277      * Helper method that combines a set of Weka {@link Instances} sets into a single 
    278      * {@link Instances} set. 
    279      *  
    280      * @param traindataSet 
    281      *            set of {@link Instances} to be combines 
    282      * @return single {@link Instances} set 
    283      */ 
    284     public static Instances makeSingleTrainingSet(SetUniqueList<Instances> traindataSet) { 
    285         Instances traindataFull = null; 
    286         for (Instances traindata : traindataSet) { 
    287             if (traindataFull == null) { 
    288                 traindataFull = new Instances(traindata); 
    289             } 
    290             else { 
    291                 for (int i = 0; i < traindata.numInstances(); i++) { 
    292                     traindataFull.add(traindata.instance(i)); 
    293                 } 
    294             } 
    295         } 
    296         return traindataFull; 
     60        return false; 
    29761    } 
    29862} 
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.