test/multivariate.cc

Code
Comments
Other
Rev Date Author Line
4130 20 Jan 22 peter 1 // $Id$
4130 20 Jan 22 peter 2
4130 20 Jan 22 peter 3 /*
4130 20 Jan 22 peter 4   Copyright (C) 2022 Peter Johansson
4130 20 Jan 22 peter 5
4130 20 Jan 22 peter 6   This file is part of the yat library, http://dev.thep.lu.se/yat
4130 20 Jan 22 peter 7
4130 20 Jan 22 peter 8   The yat library is free software; you can redistribute it and/or
4130 20 Jan 22 peter 9   modify it under the terms of the GNU General Public License as
4130 20 Jan 22 peter 10   published by the Free Software Foundation; either version 3 of the
4130 20 Jan 22 peter 11   License, or (at your option) any later version.
4130 20 Jan 22 peter 12
4130 20 Jan 22 peter 13   The yat library is distributed in the hope that it will be useful,
4130 20 Jan 22 peter 14   but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
4130 20 Jan 22 peter 15   MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the GNU
4130 20 Jan 22 peter 16   General Public License for more details.
4130 20 Jan 22 peter 17
4130 20 Jan 22 peter 18   You should have received a copy of the GNU General Public License
4130 20 Jan 22 peter 19   along with yat. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
4130 20 Jan 22 peter 20 */
4130 20 Jan 22 peter 21
4130 20 Jan 22 peter 22 #include <config.h>
4130 20 Jan 22 peter 23
4130 20 Jan 22 peter 24 #include "Suite.h"
4130 20 Jan 22 peter 25
4130 20 Jan 22 peter 26 #include "yat/regression/Multivariate.h"
4130 20 Jan 22 peter 27
4130 20 Jan 22 peter 28 #include "yat/utility/Matrix.h"
4130 20 Jan 22 peter 29 #include "yat/utility/MatrixConstView.h"
4130 20 Jan 22 peter 30 #include "yat/utility/Vector.h"
4130 20 Jan 22 peter 31 #include "yat/utility/VectorConstView.h"
4130 20 Jan 22 peter 32
4130 20 Jan 22 peter 33 using namespace theplu::yat;
4130 20 Jan 22 peter 34
4130 20 Jan 22 peter 35 class OldRegression : public regression::Multivariate
4130 20 Jan 22 peter 36 {
4130 20 Jan 22 peter 37 public:
4130 20 Jan 22 peter 38
4130 20 Jan 22 peter 39   void fit(const utility::Matrix& x, const utility::VectorBase& y)
4130 20 Jan 22 peter 40   {
4130 20 Jan 22 peter 41     // some code
4130 20 Jan 22 peter 42   }
4130 20 Jan 22 peter 43
4130 20 Jan 22 peter 44   const utility::Vector& fit_parameters(void) const
4130 20 Jan 22 peter 45   {
4130 20 Jan 22 peter 46     return param_;
4130 20 Jan 22 peter 47   }
4130 20 Jan 22 peter 48
4130 20 Jan 22 peter 49   double predict(const utility::VectorBase& x) const
4130 20 Jan 22 peter 50   {
4130 20 Jan 22 peter 51     return 0.0;
4130 20 Jan 22 peter 52   }
4130 20 Jan 22 peter 53
4130 20 Jan 22 peter 54 private:
4130 20 Jan 22 peter 55   utility::Vector param_;
4130 20 Jan 22 peter 56 };
4130 20 Jan 22 peter 57
4130 20 Jan 22 peter 58
4130 20 Jan 22 peter 59 // Example how a new class is implemented
4130 20 Jan 22 peter 60 class NewRegression : public regression::Multivariate
4130 20 Jan 22 peter 61 {
4130 20 Jan 22 peter 62 public:
4130 20 Jan 22 peter 63   void fit(const utility::Matrix& x, const utility::VectorBase& y)
4130 20 Jan 22 peter 64   {
4130 20 Jan 22 peter 65     fit2(x, y);
4130 20 Jan 22 peter 66   }
4130 20 Jan 22 peter 67
4130 20 Jan 22 peter 68
4130 20 Jan 22 peter 69   void fit2(const utility::MatrixBase& x, const utility::VectorBase& y)
4130 20 Jan 22 peter 70   {
4130 20 Jan 22 peter 71     // some magic code
4130 20 Jan 22 peter 72   }
4130 20 Jan 22 peter 73
4130 20 Jan 22 peter 74   const utility::Vector& fit_parameters(void) const
4130 20 Jan 22 peter 75   {
4130 20 Jan 22 peter 76     return param_;
4130 20 Jan 22 peter 77   }
4130 20 Jan 22 peter 78
4130 20 Jan 22 peter 79   double predict(const utility::VectorBase& x) const
4130 20 Jan 22 peter 80   {
4130 20 Jan 22 peter 81     return 0.0;
4130 20 Jan 22 peter 82   }
4130 20 Jan 22 peter 83
4130 20 Jan 22 peter 84 private:
4130 20 Jan 22 peter 85   utility::Vector param_;
4130 20 Jan 22 peter 86
4130 20 Jan 22 peter 87 };
4130 20 Jan 22 peter 88
4130 20 Jan 22 peter 89
4130 20 Jan 22 peter 90 int main(int argc, char* argv[])
4130 20 Jan 22 peter 91 {
4130 20 Jan 22 peter 92   test::Suite suite(argc, argv);
4130 20 Jan 22 peter 93
4130 20 Jan 22 peter 94   utility::Matrix X(1000, 10);
4130 20 Jan 22 peter 95   utility::Vector y(X.rows());
4130 20 Jan 22 peter 96   OldRegression old_reg;
4130 20 Jan 22 peter 97   old_reg.fit(X, y);
4130 20 Jan 22 peter 98
4130 20 Jan 22 peter 99   // skip last sample
4130 20 Jan 22 peter 100   utility::MatrixConstView Xview(X, 0, 0, X.rows()-1, X.columns());
4130 20 Jan 22 peter 101   utility::VectorConstView yview(y, 0, Xview.rows());
4130 20 Jan 22 peter 102   NewRegression new_reg;
4130 20 Jan 22 peter 103   new_reg.fit(X, y);
4130 20 Jan 22 peter 104   new_reg.fit2(Xview, yview);
4130 20 Jan 22 peter 105
4130 20 Jan 22 peter 106   // when having old classes not implementing fit2, it should
4130 20 Jan 22 peter 107   // preferably be avoided yet let's test that it works
4130 20 Jan 22 peter 108   old_reg.fit2(Xview, yview);
4130 20 Jan 22 peter 109   old_reg.fit2(X, y);
4130 20 Jan 22 peter 110
4130 20 Jan 22 peter 111   return suite.return_value();
4130 20 Jan 22 peter 112 }

Generated on Sat Oct 14 02:21:14 2023 (UTC) by svndigest 0.11.2pre (dev build 1672)