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| LCOV - code coverage report | |||||||||||||||||||||||||
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Line data Source code 1 : // *************************************************************** 2 : // SPDX-FileCopyrightText: Copyright 2024 Ricardo Montañana Gómez 3 : // SPDX-FileType: SOURCE 4 : // SPDX-License-Identifier: MIT 5 : // *************************************************************** 6 : 7 : #include <sstream> 8 : #include "bayesnet/utils/bayesnetUtils.h" 9 : #include "Classifier.h" 10 : 11 : namespace bayesnet { 12 2240 : Classifier::Classifier(Network model) : model(model), m(0), n(0), metrics(Metrics()), fitted(false) {} 13 : const std::string CLASSIFIER_NOT_FITTED = "Classifier has not been fitted"; 14 1760 : Classifier& Classifier::build(const std::vector<std::string>& features, const std::string& className, std::map<std::string, std::vector<int>>& states, const torch::Tensor& weights) 15 : { 16 1760 : this->features = features; 17 1760 : this->className = className; 18 1760 : this->states = states; 19 1760 : m = dataset.size(1); 20 1760 : n = features.size(); 21 1760 : checkFitParameters(); 22 1728 : auto n_classes = states.at(className).size(); 23 1728 : metrics = Metrics(dataset, features, className, n_classes); 24 1728 : model.initialize(); 25 1728 : buildModel(weights); 26 1728 : trainModel(weights); 27 1712 : fitted = true; 28 1712 : return *this; 29 : } 30 340 : void Classifier::buildDataset(torch::Tensor& ytmp) 31 : { 32 : try { 33 340 : auto yresized = torch::transpose(ytmp.view({ ytmp.size(0), 1 }), 0, 1); 34 1052 : dataset = torch::cat({ dataset, yresized }, 0); 35 340 : } 36 16 : catch (const std::exception& e) { 37 16 : std::stringstream oss; 38 16 : oss << "* Error in X and y dimensions *\n"; 39 16 : oss << "X dimensions: " << dataset.sizes() << "\n"; 40 16 : oss << "y dimensions: " << ytmp.sizes(); 41 16 : throw std::runtime_error(oss.str()); 42 32 : } 43 680 : } 44 1576 : void Classifier::trainModel(const torch::Tensor& weights) 45 : { 46 1576 : model.fit(dataset, weights, features, className, states); 47 1576 : } 48 : // X is nxm where n is the number of features and m the number of samples 49 128 : Classifier& Classifier::fit(torch::Tensor& X, torch::Tensor& y, const std::vector<std::string>& features, const std::string& className, std::map<std::string, std::vector<int>>& states) 50 : { 51 128 : dataset = X; 52 128 : buildDataset(y); 53 120 : const torch::Tensor weights = torch::full({ dataset.size(1) }, 1.0 / dataset.size(1), torch::kDouble); 54 208 : return build(features, className, states, weights); 55 120 : } 56 : // X is nxm where n is the number of features and m the number of samples 57 136 : Classifier& Classifier::fit(std::vector<std::vector<int>>& X, std::vector<int>& y, const std::vector<std::string>& features, const std::string& className, std::map<std::string, std::vector<int>>& states) 58 : { 59 136 : dataset = torch::zeros({ static_cast<int>(X.size()), static_cast<int>(X[0].size()) }, torch::kInt32); 60 976 : for (int i = 0; i < X.size(); ++i) { 61 3360 : dataset.index_put_({ i, "..." }, torch::tensor(X[i], torch::kInt32)); 62 : } 63 136 : auto ytmp = torch::tensor(y, torch::kInt32); 64 136 : buildDataset(ytmp); 65 128 : const torch::Tensor weights = torch::full({ dataset.size(1) }, 1.0 / dataset.size(1), torch::kDouble); 66 240 : return build(features, className, states, weights); 67 992 : } 68 852 : Classifier& Classifier::fit(torch::Tensor& dataset, const std::vector<std::string>& features, const std::string& className, std::map<std::string, std::vector<int>>& states) 69 : { 70 852 : this->dataset = dataset; 71 852 : const torch::Tensor weights = torch::full({ dataset.size(1) }, 1.0 / dataset.size(1), torch::kDouble); 72 1704 : return build(features, className, states, weights); 73 852 : } 74 660 : Classifier& Classifier::fit(torch::Tensor& dataset, const std::vector<std::string>& features, const std::string& className, std::map<std::string, std::vector<int>>& states, const torch::Tensor& weights) 75 : { 76 660 : this->dataset = dataset; 77 660 : return build(features, className, states, weights); 78 : } 79 1760 : void Classifier::checkFitParameters() 80 : { 81 1760 : if (torch::is_floating_point(dataset)) { 82 8 : throw std::invalid_argument("dataset (X, y) must be of type Integer"); 83 : } 84 1752 : if (dataset.size(0) - 1 != features.size()) { 85 8 : throw std::invalid_argument("Classifier: X " + std::to_string(dataset.size(0) - 1) + " and features " + std::to_string(features.size()) + " must have the same number of features"); 86 : } 87 1744 : if (states.find(className) == states.end()) { 88 8 : throw std::invalid_argument("class name not found in states"); 89 : } 90 32996 : for (auto feature : features) { 91 31268 : if (states.find(feature) == states.end()) { 92 8 : throw std::invalid_argument("feature [" + feature + "] not found in states"); 93 : } 94 31268 : } 95 1728 : } 96 1844 : torch::Tensor Classifier::predict(torch::Tensor& X) 97 : { 98 1844 : if (!fitted) { 99 16 : throw std::logic_error(CLASSIFIER_NOT_FITTED); 100 : } 101 1828 : return model.predict(X); 102 : } 103 16 : std::vector<int> Classifier::predict(std::vector<std::vector<int>>& X) 104 : { 105 16 : if (!fitted) { 106 8 : throw std::logic_error(CLASSIFIER_NOT_FITTED); 107 : } 108 8 : auto m_ = X[0].size(); 109 8 : auto n_ = X.size(); 110 8 : std::vector<std::vector<int>> Xd(n_, std::vector<int>(m_, 0)); 111 40 : for (auto i = 0; i < n_; i++) { 112 64 : Xd[i] = std::vector<int>(X[i].begin(), X[i].end()); 113 : } 114 8 : auto yp = model.predict(Xd); 115 16 : return yp; 116 8 : } 117 1484 : torch::Tensor Classifier::predict_proba(torch::Tensor& X) 118 : { 119 1484 : if (!fitted) { 120 8 : throw std::logic_error(CLASSIFIER_NOT_FITTED); 121 : } 122 1476 : return model.predict_proba(X); 123 : } 124 548 : std::vector<std::vector<double>> Classifier::predict_proba(std::vector<std::vector<int>>& X) 125 : { 126 548 : if (!fitted) { 127 8 : throw std::logic_error(CLASSIFIER_NOT_FITTED); 128 : } 129 540 : auto m_ = X[0].size(); 130 540 : auto n_ = X.size(); 131 540 : std::vector<std::vector<int>> Xd(n_, std::vector<int>(m_, 0)); 132 : // Convert to nxm vector 133 5040 : for (auto i = 0; i < n_; i++) { 134 9000 : Xd[i] = std::vector<int>(X[i].begin(), X[i].end()); 135 : } 136 540 : auto yp = model.predict_proba(Xd); 137 1080 : return yp; 138 540 : } 139 112 : float Classifier::score(torch::Tensor& X, torch::Tensor& y) 140 : { 141 112 : torch::Tensor y_pred = predict(X); 142 208 : return (y_pred == y).sum().item<float>() / y.size(0); 143 104 : } 144 16 : float Classifier::score(std::vector<std::vector<int>>& X, std::vector<int>& y) 145 : { 146 16 : if (!fitted) { 147 8 : throw std::logic_error(CLASSIFIER_NOT_FITTED); 148 : } 149 8 : return model.score(X, y); 150 : } 151 24 : std::vector<std::string> Classifier::show() const 152 : { 153 24 : return model.show(); 154 : } 155 1576 : void Classifier::addNodes() 156 : { 157 : // Add all nodes to the network 158 30872 : for (const auto& feature : features) { 159 29296 : model.addNode(feature); 160 : } 161 1576 : model.addNode(className); 162 1576 : } 163 332 : int Classifier::getNumberOfNodes() const 164 : { 165 : // Features does not include class 166 332 : return fitted ? model.getFeatures().size() : 0; 167 : } 168 332 : int Classifier::getNumberOfEdges() const 169 : { 170 332 : return fitted ? model.getNumEdges() : 0; 171 : } 172 24 : int Classifier::getNumberOfStates() const 173 : { 174 24 : return fitted ? model.getStates() : 0; 175 : } 176 348 : int Classifier::getClassNumStates() const 177 : { 178 348 : return fitted ? model.getClassNumStates() : 0; 179 : } 180 4 : std::vector<std::string> Classifier::topological_order() 181 : { 182 4 : return model.topological_sort(); 183 : } 184 4 : std::string Classifier::dump_cpt() const 185 : { 186 4 : return model.dump_cpt(); 187 : } 188 92 : void Classifier::setHyperparameters(const nlohmann::json& hyperparameters) 189 : { 190 92 : if (!hyperparameters.empty()) { 191 8 : throw std::invalid_argument("Invalid hyperparameters" + hyperparameters.dump()); 192 : } 193 84 : } 194 : } |
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