Add testing indices
This commit is contained in:
@@ -12,3 +12,4 @@ static constexpr std::string_view project_version = "@PROJECT_VERSION@";
|
||||
static constexpr std::string_view project_description = "@PROJECT_DESCRIPTION@";
|
||||
static constexpr std::string_view git_sha = "@GIT_SHA@";
|
||||
static constexpr std::string_view data_path = "@Folding_SOURCE_DIR@/tests/data/";
|
||||
static constexpr std::string_view csv_path = "@Folding_SOURCE_DIR@/tests/csv/";
|
||||
|
||||
@@ -4,10 +4,11 @@
|
||||
#include "TestUtils.h"
|
||||
#include "folding.hpp"
|
||||
|
||||
|
||||
TEST_CASE("KFold Test", "[Platform][KFold]")
|
||||
{
|
||||
// Initialize a KFold object with k=5 and a seed of 19.
|
||||
std::string file_name = GENERATE("iris", "diabetes");
|
||||
std::string file_name = GENERATE("iris", "diabetes", "glass");
|
||||
auto raw = RawDatasets(file_name, true);
|
||||
int nFolds = 5;
|
||||
folding::KFold kfold(nFolds, raw.nSamples, 19);
|
||||
@@ -22,13 +23,19 @@ TEST_CASE("KFold Test", "[Platform][KFold]")
|
||||
// Test each fold's size and contents.
|
||||
for (int i = 0; i < nFolds; ++i) {
|
||||
auto [train_indices, test_indices] = kfold.getFold(i);
|
||||
// Store the indices
|
||||
auto fname = "kfold_" + file_name + "_" + std::to_string(i) + ".csv";
|
||||
auto indices = train_indices;
|
||||
indices.insert(indices.end(), test_indices.begin(), test_indices.end());
|
||||
//CSVFiles::write_csv(fname, indices);
|
||||
auto expected_indices = CSVFiles::read_csv(fname);
|
||||
REQUIRE(indices == expected_indices);
|
||||
bool result = train_indices.size() == number || train_indices.size() == number + 1;
|
||||
REQUIRE(result);
|
||||
REQUIRE(train_indices.size() + test_indices.size() == raw.nSamples);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
map<int, int> counts(std::vector<int> y, std::vector<int> indices)
|
||||
{
|
||||
map<int, int> result;
|
||||
@@ -41,7 +48,7 @@ map<int, int> counts(std::vector<int> y, std::vector<int> indices)
|
||||
TEST_CASE("StratifiedKFold Test", "[Platform][StratifiedKFold]")
|
||||
{
|
||||
// Initialize a StratifiedKFold object with k=3, using the y std::vector, and a seed of 17.
|
||||
std::string file_name = GENERATE("iris", "diabetes");
|
||||
std::string file_name = GENERATE("iris", "diabetes", "glass");
|
||||
int nFolds = GENERATE(3, 5, 10);
|
||||
auto raw = RawDatasets(file_name, true);
|
||||
folding::StratifiedKFold stratified_kfoldt(nFolds, raw.yt, 17);
|
||||
@@ -66,6 +73,13 @@ TEST_CASE("StratifiedKFold Test", "[Platform][StratifiedKFold]")
|
||||
auto [train_indicesv, test_indicesv] = stratified_kfoldv.getFold(fold);
|
||||
REQUIRE(train_indicest == train_indicesv);
|
||||
REQUIRE(test_indicest == test_indicesv);
|
||||
// Store the indices
|
||||
auto fname = "stratkfold_" + file_name + "_" + std::to_string(nFolds) + "_" + std::to_string(fold) + ".csv";
|
||||
auto indices = train_indicesv;
|
||||
indices.insert(indices.end(), test_indicesv.begin(), test_indicesv.end());
|
||||
//CSVFiles::write_csv(fname, indices);
|
||||
auto expected_indices = CSVFiles::read_csv(fname);
|
||||
REQUIRE(indices == expected_indices);
|
||||
// In the worst case scenario, the number of samples in the training set is number + raw.classNumStates
|
||||
// because in that fold can come one remainder sample from each class.
|
||||
REQUIRE(train_indicest.size() <= number + raw.classNumStates);
|
||||
|
||||
@@ -1,13 +1,5 @@
|
||||
#include "TestUtils.h"
|
||||
#include "config.h"
|
||||
|
||||
class Paths {
|
||||
public:
|
||||
static std::string datasets()
|
||||
{
|
||||
return { data_path.begin(), data_path.end() };
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
|
||||
pair<std::vector<mdlp::labels_t>, map<std::string, int>> discretize(std::vector<mdlp::samples_t>& X, mdlp::labels_t& y, std::vector<std::string> features)
|
||||
{
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
#ifndef TEST_UTILS_H
|
||||
#define TEST_UTILS_H
|
||||
#include <fstream>
|
||||
#include <torch/torch.h>
|
||||
#include <string>
|
||||
#include <vector>
|
||||
@@ -7,6 +8,7 @@
|
||||
#include <tuple>
|
||||
#include "ArffFiles.h"
|
||||
#include "CPPFImdlp.h"
|
||||
#include "config.h"
|
||||
|
||||
bool file_exists(const std::string& name);
|
||||
std::pair<vector<mdlp::labels_t>, map<std::string, int>> discretize(std::vector<mdlp::samples_t>& X, mdlp::labels_t& y, std::vector<string> features);
|
||||
@@ -39,5 +41,37 @@ public:
|
||||
int nSamples, classNumStates;
|
||||
double epsilon = 1e-5;
|
||||
};
|
||||
|
||||
class Paths {
|
||||
public:
|
||||
static std::string datasets()
|
||||
{
|
||||
return { data_path.begin(), data_path.end() };
|
||||
}
|
||||
static std::string csv()
|
||||
{
|
||||
return { csv_path.begin(), csv_path.end() };
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
class CSVFiles {
|
||||
public:
|
||||
static void write_csv(std::string fname, std::vector<int> indices)
|
||||
{
|
||||
std::ofstream file(Paths::csv() + fname);
|
||||
for (auto i = 0; i < indices.size(); ++i) {
|
||||
file << indices[i] << std::endl;
|
||||
}
|
||||
file.close();
|
||||
}
|
||||
static std::vector<int> read_csv(std::string fname)
|
||||
{
|
||||
std::ifstream file(Paths::csv() + fname);
|
||||
std::vector<int> indices;
|
||||
std::string line;
|
||||
while (std::getline(file, line)) {
|
||||
indices.push_back(std::stoi(line));
|
||||
}
|
||||
file.close();
|
||||
return indices;
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
#endif //TEST_UTILS_H
|
||||
768
tests/csv/kfold_diabetes_0.csv
Normal file
768
tests/csv/kfold_diabetes_0.csv
Normal file
@@ -0,0 +1,768 @@
|
||||
491
|
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536
|
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543
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290
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360
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221
|
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690
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709
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723
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203
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717
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245
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345
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473
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251
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7
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111
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344
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122
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316
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81
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207
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577
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283
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354
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384
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66
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425
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201
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639
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641
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21
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601
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587
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226
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700
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261
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736
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191
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508
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570
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459
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231
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499
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349
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379
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266
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704
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107
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727
|
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331
|
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720
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233
|
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263
|
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172
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117
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205
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407
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633
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754
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760
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145
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642
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192
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39
|
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229
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87
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273
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415
|
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660
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419
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321
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181
|
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237
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378
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153
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134
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557
|
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154
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746
|
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330
|
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498
|
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276
|
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505
|
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464
|
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394
|
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175
|
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324
|
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52
|
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549
|
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28
|
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718
|
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361
|
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1
|
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599
|
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77
|
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675
|
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630
|
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629
|
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173
|
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304
|
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259
|
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527
|
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461
|
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602
|
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253
|
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595
|
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167
|
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579
|
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182
|
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42
|
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520
|
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97
|
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431
|
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710
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666
|
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730
|
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393
|
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611
|
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539
|
||||
541
|
||||
563
|
||||
679
|
||||
356
|
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568
|
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262
|
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305
|
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389
|
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317
|
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512
|
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195
|
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27
|
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489
|
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309
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490
|
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561
|
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752
|
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618
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626
|
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739
|
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528
|
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623
|
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735
|
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412
|
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91
|
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286
|
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729
|
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556
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189
|
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713
|
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164
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185
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597
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44
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427
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437
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755
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367
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328
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2
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502
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447
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659
|
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571
|
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199
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291
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761
|
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751
|
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318
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248
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737
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366
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598
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280
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448
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53
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614
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759
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58
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56
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171
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140
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460
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672
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534
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607
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352
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68
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32
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358
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299
|
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653
|
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673
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234
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285
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555
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239
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219
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631
|
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657
|
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564
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608
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30
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687
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351
|
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708
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451
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0
|
||||
531
|
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382
|
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501
|
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493
|
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50
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86
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103
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662
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397
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156
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436
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537
|
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654
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515
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694
|
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463
|
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439
|
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468
|
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306
|
||||
510
|
||||
462
|
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590
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355
|
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40
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500
|
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533
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581
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661
|
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75
|
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380
|
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560
|
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457
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373
|
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325
|
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529
|
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655
|
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265
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603
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381
|
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228
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179
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485
|
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83
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567
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494
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376
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405
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698
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575
|
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62
|
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757
|
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669
|
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724
|
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250
|
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707
|
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342
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110
|
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591
|
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524
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365
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456
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545
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295
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747
|
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479
|
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135
|
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387
|
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703
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272
|
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558
|
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705
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691
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152
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562
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284
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540
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532
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702
|
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622
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163
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235
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688
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124
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586
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667
|
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119
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260
|
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82
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592
|
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90
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733
|
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8
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74
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341
|
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232
|
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435
|
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693
|
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25
|
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288
|
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267
|
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475
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542
|
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488
|
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756
|
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699
|
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466
|
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424
|
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338
|
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433
|
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613
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350
|
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697
|
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764
|
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193
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252
|
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36
|
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129
|
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322
|
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71
|
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695
|
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150
|
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547
|
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619
|
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314
|
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101
|
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596
|
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308
|
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55
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38
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49
|
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33
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307
|
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496
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99
|
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399
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701
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453
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726
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689
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753
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594
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550
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155
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332
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147
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190
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584
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160
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292
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166
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333
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46
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5
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477
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625
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526
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26
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133
|
||||
107
|
||||
6
|
||||
20
|
||||
47
|
||||
41
|
||||
8
|
||||
49
|
||||
13
|
||||
12
|
||||
35
|
||||
23
|
||||
83
|
||||
93
|
||||
59
|
||||
67
|
||||
60
|
||||
57
|
||||
77
|
||||
78
|
||||
63
|
||||
75
|
||||
141
|
||||
106
|
||||
119
|
||||
105
|
||||
116
|
||||
111
|
||||
137
|
||||
115
|
||||
103
|
||||
110
|
||||
|
150
tests/csv/stratkfold_iris_5_4.csv
Normal file
150
tests/csv/stratkfold_iris_5_4.csv
Normal file
@@ -0,0 +1,150 @@
|
||||
2
|
||||
48
|
||||
29
|
||||
19
|
||||
25
|
||||
45
|
||||
4
|
||||
46
|
||||
43
|
||||
11
|
||||
58
|
||||
74
|
||||
79
|
||||
95
|
||||
92
|
||||
64
|
||||
69
|
||||
89
|
||||
52
|
||||
54
|
||||
101
|
||||
126
|
||||
123
|
||||
134
|
||||
100
|
||||
130
|
||||
132
|
||||
102
|
||||
143
|
||||
127
|
||||
16
|
||||
44
|
||||
22
|
||||
27
|
||||
32
|
||||
14
|
||||
39
|
||||
9
|
||||
3
|
||||
36
|
||||
91
|
||||
72
|
||||
56
|
||||
80
|
||||
86
|
||||
99
|
||||
73
|
||||
55
|
||||
66
|
||||
84
|
||||
114
|
||||
136
|
||||
117
|
||||
131
|
||||
122
|
||||
121
|
||||
146
|
||||
109
|
||||
145
|
||||
138
|
||||
34
|
||||
24
|
||||
1
|
||||
38
|
||||
0
|
||||
17
|
||||
40
|
||||
15
|
||||
5
|
||||
33
|
||||
81
|
||||
76
|
||||
62
|
||||
85
|
||||
96
|
||||
68
|
||||
88
|
||||
97
|
||||
98
|
||||
82
|
||||
129
|
||||
142
|
||||
149
|
||||
124
|
||||
125
|
||||
139
|
||||
135
|
||||
120
|
||||
113
|
||||
144
|
||||
6
|
||||
20
|
||||
47
|
||||
41
|
||||
8
|
||||
49
|
||||
13
|
||||
12
|
||||
35
|
||||
23
|
||||
83
|
||||
93
|
||||
59
|
||||
67
|
||||
60
|
||||
57
|
||||
77
|
||||
78
|
||||
63
|
||||
75
|
||||
141
|
||||
106
|
||||
119
|
||||
105
|
||||
116
|
||||
111
|
||||
137
|
||||
115
|
||||
103
|
||||
110
|
||||
21
|
||||
42
|
||||
7
|
||||
10
|
||||
26
|
||||
30
|
||||
31
|
||||
28
|
||||
18
|
||||
37
|
||||
53
|
||||
94
|
||||
70
|
||||
90
|
||||
50
|
||||
87
|
||||
65
|
||||
51
|
||||
61
|
||||
71
|
||||
112
|
||||
108
|
||||
104
|
||||
128
|
||||
148
|
||||
118
|
||||
140
|
||||
147
|
||||
133
|
||||
107
|
||||
|
332
tests/data/glass.arff
Executable file
332
tests/data/glass.arff
Executable file
@@ -0,0 +1,332 @@
|
||||
% 1. Title: Glass Identification Database
|
||||
%
|
||||
% 2. Sources:
|
||||
% (a) Creator: B. German
|
||||
% -- Central Research Establishment
|
||||
% Home Office Forensic Science Service
|
||||
% Aldermaston, Reading, Berkshire RG7 4PN
|
||||
% (b) Donor: Vina Spiehler, Ph.D., DABFT
|
||||
% Diagnostic Products Corporation
|
||||
% (213) 776-0180 (ext 3014)
|
||||
% (c) Date: September, 1987
|
||||
%
|
||||
% 3. Past Usage:
|
||||
% -- Rule Induction in Forensic Science
|
||||
% -- Ian W. Evett and Ernest J. Spiehler
|
||||
% -- Central Research Establishment
|
||||
% Home Office Forensic Science Service
|
||||
% Aldermaston, Reading, Berkshire RG7 4PN
|
||||
% -- Unknown technical note number (sorry, not listed here)
|
||||
% -- General Results: nearest neighbor held its own with respect to the
|
||||
% rule-based system
|
||||
%
|
||||
% 4. Relevant Information:n
|
||||
% Vina conducted a comparison test of her rule-based system, BEAGLE, the
|
||||
% nearest-neighbor algorithm, and discriminant analysis. BEAGLE is
|
||||
% a product available through VRS Consulting, Inc.; 4676 Admiralty Way,
|
||||
% Suite 206; Marina Del Ray, CA 90292 (213) 827-7890 and FAX: -3189.
|
||||
% In determining whether the glass was a type of "float" glass or not,
|
||||
% the following results were obtained (# incorrect answers):
|
||||
%
|
||||
% Type of Sample Beagle NN DA
|
||||
% Windows that were float processed (87) 10 12 21
|
||||
% Windows that were not: (76) 19 16 22
|
||||
%
|
||||
% The study of classification of types of glass was motivated by
|
||||
% criminological investigation. At the scene of the crime, the glass left
|
||||
% can be used as evidence...if it is correctly identified!
|
||||
%
|
||||
% 5. Number of Instances: 214
|
||||
%
|
||||
% 6. Number of Attributes: 10 (including an Id#) plus the class attribute
|
||||
% -- all attributes are continuously valued
|
||||
%
|
||||
% 7. Attribute Information:
|
||||
% 1. Id number: 1 to 214
|
||||
% 2. RI: refractive index
|
||||
% 3. Na: Sodium (unit measurement: weight percent in corresponding oxide, as
|
||||
% are attributes 4-10)
|
||||
% 4. Mg: Magnesium
|
||||
% 5. Al: Aluminum
|
||||
% 6. Si: Silicon
|
||||
% 7. K: Potassium
|
||||
% 8. Ca: Calcium
|
||||
% 9. Ba: Barium
|
||||
% 10. Fe: Iron
|
||||
% 11. Type of glass: (class attribute)
|
||||
% -- 1 building_windows_float_processed
|
||||
% -- 2 building_windows_non_float_processed
|
||||
% -- 3 vehicle_windows_float_processed
|
||||
% -- 4 vehicle_windows_non_float_processed (none in this database)
|
||||
% -- 5 containers
|
||||
% -- 6 tableware
|
||||
% -- 7 headlamps
|
||||
%
|
||||
% 8. Missing Attribute Values: None
|
||||
%
|
||||
% Summary Statistics:
|
||||
% Attribute: Min Max Mean SD Correlation with class
|
||||
% 2. RI: 1.5112 1.5339 1.5184 0.0030 -0.1642
|
||||
% 3. Na: 10.73 17.38 13.4079 0.8166 0.5030
|
||||
% 4. Mg: 0 4.49 2.6845 1.4424 -0.7447
|
||||
% 5. Al: 0.29 3.5 1.4449 0.4993 0.5988
|
||||
% 6. Si: 69.81 75.41 72.6509 0.7745 0.1515
|
||||
% 7. K: 0 6.21 0.4971 0.6522 -0.0100
|
||||
% 8. Ca: 5.43 16.19 8.9570 1.4232 0.0007
|
||||
% 9. Ba: 0 3.15 0.1750 0.4972 0.5751
|
||||
% 10. Fe: 0 0.51 0.0570 0.0974 -0.1879
|
||||
%
|
||||
% 9. Class Distribution: (out of 214 total instances)
|
||||
% -- 163 Window glass (building windows and vehicle windows)
|
||||
% -- 87 float processed
|
||||
% -- 70 building windows
|
||||
% -- 17 vehicle windows
|
||||
% -- 76 non-float processed
|
||||
% -- 76 building windows
|
||||
% -- 0 vehicle windows
|
||||
% -- 51 Non-window glass
|
||||
% -- 13 containers
|
||||
% -- 9 tableware
|
||||
% -- 29 headlamps
|
||||
%
|
||||
%
|
||||
%
|
||||
%
|
||||
%
|
||||
%
|
||||
%
|
||||
% Relabeled values in attribute 'Type'
|
||||
% From: '1' To: 'build wind float'
|
||||
% From: '2' To: 'build wind non-float'
|
||||
% From: '3' To: 'vehic wind float'
|
||||
% From: '4' To: 'vehic wind non-float'
|
||||
% From: '5' To: containers
|
||||
% From: '6' To: tableware
|
||||
% From: '7' To: headlamps
|
||||
%
|
||||
@relation Glass
|
||||
@attribute 'RI' real
|
||||
@attribute 'Na' real
|
||||
@attribute 'Mg' real
|
||||
@attribute 'Al' real
|
||||
@attribute 'Si' real
|
||||
@attribute 'K' real
|
||||
@attribute 'Ca' real
|
||||
@attribute 'Ba' real
|
||||
@attribute 'Fe' real
|
||||
@attribute 'Type' { 'build wind float', 'build wind non-float', 'vehic wind float', 'vehic wind non-float', containers, tableware, headlamps}
|
||||
@data
|
||||
1.51793,12.79,3.5,1.12,73.03,0.64,8.77,0,0,'build wind float'
|
||||
1.51643,12.16,3.52,1.35,72.89,0.57,8.53,0,0,'vehic wind float'
|
||||
1.51793,13.21,3.48,1.41,72.64,0.59,8.43,0,0,'build wind float'
|
||||
1.51299,14.4,1.74,1.54,74.55,0,7.59,0,0,tableware
|
||||
1.53393,12.3,0,1,70.16,0.12,16.19,0,0.24,'build wind non-float'
|
||||
1.51655,12.75,2.85,1.44,73.27,0.57,8.79,0.11,0.22,'build wind non-float'
|
||||
1.51779,13.64,3.65,0.65,73,0.06,8.93,0,0,'vehic wind float'
|
||||
1.51837,13.14,2.84,1.28,72.85,0.55,9.07,0,0,'build wind float'
|
||||
1.51545,14.14,0,2.68,73.39,0.08,9.07,0.61,0.05,headlamps
|
||||
1.51789,13.19,3.9,1.3,72.33,0.55,8.44,0,0.28,'build wind non-float'
|
||||
1.51625,13.36,3.58,1.49,72.72,0.45,8.21,0,0,'build wind non-float'
|
||||
1.51743,12.2,3.25,1.16,73.55,0.62,8.9,0,0.24,'build wind non-float'
|
||||
1.52223,13.21,3.77,0.79,71.99,0.13,10.02,0,0,'build wind float'
|
||||
1.52121,14.03,3.76,0.58,71.79,0.11,9.65,0,0,'vehic wind float'
|
||||
1.51665,13.14,3.45,1.76,72.48,0.6,8.38,0,0.17,'vehic wind float'
|
||||
1.51707,13.48,3.48,1.71,72.52,0.62,7.99,0,0,'build wind non-float'
|
||||
1.51719,14.75,0,2,73.02,0,8.53,1.59,0.08,headlamps
|
||||
1.51629,12.71,3.33,1.49,73.28,0.67,8.24,0,0,'build wind non-float'
|
||||
1.51994,13.27,0,1.76,73.03,0.47,11.32,0,0,containers
|
||||
1.51811,12.96,2.96,1.43,72.92,0.6,8.79,0.14,0,'build wind non-float'
|
||||
1.52152,13.05,3.65,0.87,72.22,0.19,9.85,0,0.17,'build wind float'
|
||||
1.52475,11.45,0,1.88,72.19,0.81,13.24,0,0.34,'build wind non-float'
|
||||
1.51841,12.93,3.74,1.11,72.28,0.64,8.96,0,0.22,'build wind non-float'
|
||||
1.51754,13.39,3.66,1.19,72.79,0.57,8.27,0,0.11,'build wind float'
|
||||
1.52058,12.85,1.61,2.17,72.18,0.76,9.7,0.24,0.51,containers
|
||||
1.51569,13.24,3.49,1.47,73.25,0.38,8.03,0,0,'build wind non-float'
|
||||
1.5159,12.82,3.52,1.9,72.86,0.69,7.97,0,0,'build wind non-float'
|
||||
1.51683,14.56,0,1.98,73.29,0,8.52,1.57,0.07,headlamps
|
||||
1.51687,13.23,3.54,1.48,72.84,0.56,8.1,0,0,'build wind non-float'
|
||||
1.5161,13.33,3.53,1.34,72.67,0.56,8.33,0,0,'vehic wind float'
|
||||
1.51674,12.87,3.56,1.64,73.14,0.65,7.99,0,0,'build wind non-float'
|
||||
1.51832,13.33,3.34,1.54,72.14,0.56,8.99,0,0,'vehic wind float'
|
||||
1.51115,17.38,0,0.34,75.41,0,6.65,0,0,tableware
|
||||
1.51645,13.44,3.61,1.54,72.39,0.66,8.03,0,0,'build wind non-float'
|
||||
1.51755,13,3.6,1.36,72.99,0.57,8.4,0,0.11,'build wind float'
|
||||
1.51571,12.72,3.46,1.56,73.2,0.67,8.09,0,0.24,'build wind float'
|
||||
1.51596,12.79,3.61,1.62,72.97,0.64,8.07,0,0.26,'build wind float'
|
||||
1.5173,12.35,2.72,1.63,72.87,0.7,9.23,0,0,'build wind non-float'
|
||||
1.51662,12.85,3.51,1.44,73.01,0.68,8.23,0.06,0.25,'build wind non-float'
|
||||
1.51409,14.25,3.09,2.08,72.28,1.1,7.08,0,0,'build wind non-float'
|
||||
1.51797,12.74,3.48,1.35,72.96,0.64,8.68,0,0,'build wind float'
|
||||
1.51806,13,3.8,1.08,73.07,0.56,8.38,0,0.12,'build wind non-float'
|
||||
1.51627,13,3.58,1.54,72.83,0.61,8.04,0,0,'build wind non-float'
|
||||
1.5159,13.24,3.34,1.47,73.1,0.39,8.22,0,0,'build wind non-float'
|
||||
1.51934,13.64,3.54,0.75,72.65,0.16,8.89,0.15,0.24,'vehic wind float'
|
||||
1.51755,12.71,3.42,1.2,73.2,0.59,8.64,0,0,'build wind float'
|
||||
1.51514,14.01,2.68,3.5,69.89,1.68,5.87,2.2,0,containers
|
||||
1.51766,13.21,3.69,1.29,72.61,0.57,8.22,0,0,'build wind float'
|
||||
1.51784,13.08,3.49,1.28,72.86,0.6,8.49,0,0,'build wind float'
|
||||
1.52177,13.2,3.68,1.15,72.75,0.54,8.52,0,0,'build wind non-float'
|
||||
1.51753,12.57,3.47,1.38,73.39,0.6,8.55,0,0.06,'build wind float'
|
||||
1.51851,13.2,3.63,1.07,72.83,0.57,8.41,0.09,0.17,'build wind non-float'
|
||||
1.51743,13.3,3.6,1.14,73.09,0.58,8.17,0,0,'build wind float'
|
||||
1.51593,13.09,3.59,1.52,73.1,0.67,7.83,0,0,'build wind non-float'
|
||||
1.5164,14.37,0,2.74,72.85,0,9.45,0.54,0,headlamps
|
||||
1.51735,13.02,3.54,1.69,72.73,0.54,8.44,0,0.07,'build wind float'
|
||||
1.52247,14.86,2.2,2.06,70.26,0.76,9.76,0,0,headlamps
|
||||
1.52099,13.69,3.59,1.12,71.96,0.09,9.4,0,0,'build wind float'
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