rmontanana/Folding
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base: rmontanana:v1.0.1
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rmontanana:main
rmontanana:v1.1.2 rmontanana:v1.1.1 rmontanana:v1.1.0 rmontanana:v1.0.1
...
compare: rmontanana:84d1c834d57fad61f3c1f6f5e19b69c998dad2a5
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rmontanana:main
rmontanana:v1.1.2 rmontanana:v1.1.1 rmontanana:v1.1.0 rmontanana:v1.0.1

6 Commits
v1.0.1 ... 84d1c834d5

Author SHA1 Message Date
Ricardo Montañana Gómez
84d1c834d5 Change the place for testing libs mdlp, catch2 and File 
Add copyright headers to source files
 2024-05-12 10:26:24 +02:00
Ricardo Montañana Gómez
030ed6bc1c Remove submodules to change its location 2024-05-11 17:42:36 +02:00
Ricardo Montañana Gómez
38bc00bb05 Refactor stratified build optimizing loops 2024-05-11 14:10:00 +02:00
Ricardo Montañana Gómez
3fac7b95f8 Refactor stratified build removing uneeded structures 2024-05-11 13:44:57 +02:00
Ricardo Montañana Gómez
c7bcc10dfb Refactor folding change order public and private methods 2024-05-11 13:34:50 +02:00
Ricardo Montañana Gómez
306a9e1fc8 Fix stratified when class samples were less than folds 
Add more tests to make them more robust
 2024-05-11 13:25:07 +02:00
175 changed files with 133200 additions and 403 deletions
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8
.gitmodules vendored
View File

@@ -1,6 +1,6 @@
[submodule "lib/catch2"]
path = lib/catch2
[submodule "tests/lib/Catch2"]
path = tests/lib/Catch2
url = https://github.com/catchorg/Catch2.git
[submodule "lib/mdlp"]
path = lib/mdlp
[submodule "tests/lib/mdlp"]
path = tests/lib/mdlp
url = https://github.com/rmontanana/mdlp

12
.vscode/c_cpp_properties.json vendored
View File

@@ -10,8 +10,16 @@
"/Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/MacOSX.platform/Developer/SDKs/MacOSX.sdk/System/Library/Frameworks"
],
"cStandard": "c17",
"cppStandard": "c++17",
"compileCommands": "${workspaceFolder}/cmake-build-release/compile_commands.json"
"cppStandard": "c++17"
},
{
"name": "Linux",
"includePath": [
"${workspaceFolder}/**"
],
"defines": [],
"cStandard": "c17",
"cppStandard": "c++17"
}
],
"version": 4

123
.vscode/launch.json vendored
View File

@@ -1,130 +1,13 @@
{
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"type": "lldb",
"request": "launch",
"name": "sample",
"program": "${workspaceFolder}/build_debug/sample/BayesNetSample",
"args": [
"-d",
"iris",
"-m",
"TANLd",
"-s",
"271",
"-p",
"/Users/rmontanana/Code/discretizbench/datasets/",
],
//"cwd": "${workspaceFolder}/build/sample/",
},
{
"type": "lldb",
"request": "launch",
"name": "experimentPy",
"program": "${workspaceFolder}/build_debug/src/Platform/b_main",
"args": [
"-m",
"STree",
"--stratified",
"-d",
"iris",
//"--discretize"
// "--hyperparameters",
// "{\"repeatSparent\": true, \"maxModels\": 12}"
],
"cwd": "${workspaceFolder}/../discretizbench",
},
{
"type": "lldb",
"request": "launch",
"name": "gridsearch",
"program": "${workspaceFolder}/build_debug/src/Platform/b_grid",
"args": [
"-m",
"KDB",
"--discretize",
"--continue",
"glass",
"--only",
"--compute"
],
"cwd": "${workspaceFolder}/../discretizbench",
},
{
"type": "lldb",
"request": "launch",
"name": "experimentBayes",
"program": "${workspaceFolder}/build_debug/src/Platform/b_main",
"args": [
"-m",
"TAN",
"--stratified",
"--discretize",
"-d",
"iris",
"--hyperparameters",
"{\"repeatSparent\": true, \"maxModels\": 12}"
],
"cwd": "/home/rmontanana/Code/discretizbench",
},
{
"type": "lldb",
"request": "launch",
"name": "best",
"program": "${workspaceFolder}/build_debug/src/Platform/b_best",
"args": [
"-m",
"BoostAODE",
"-s",
"accuracy",
"--build",
],
"cwd": "${workspaceFolder}/../discretizbench",
},
{
"type": "lldb",
"request": "launch",
"name": "manage",
"program": "${workspaceFolder}/build_debug/src/Platform/b_manage",
"args": [
"-n",
"20"
],
"cwd": "${workspaceFolder}/../discretizbench",
},
{
"type": "lldb",
"request": "launch",
"name": "list",
"program": "${workspaceFolder}/build_debug/src/Platform/b_list",
"args": [],
//"cwd": "/Users/rmontanana/Code/discretizbench",
"cwd": "${workspaceFolder}/../discretizbench",
},
{
"type": "lldb",
"request": "launch",
"name": "test",
"program": "${workspaceFolder}/build_debug/tests/unit_tests",
"args": [
"-c=\"Metrics Test\"",
// "-s",
],
"cwd": "${workspaceFolder}/build/tests",
},
{
"name": "Build & debug active file",
"type": "cppdbg",
"request": "launch",
"program": "${workspaceFolder}/build_debug/bayesnet",
"program": "${workspaceFolder}/build_Debug/tests/unit_tests_folding",
"args": [],
"stopAtEntry": false,
"cwd": "${workspaceFolder}",
"environment": [],
"externalConsole": false,
"MIMode": "lldb",
"preLaunchTask": "CMake: build"
}
"cwd": "${workspaceFolder}/build_Debug/tests",
},
]
}

12
CHANGELOG.md
View File

@@ -5,6 +5,18 @@ All notable changes to this project will be documented in this file.
The format is based on [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/en/1.1.0/),
and this project adheres to [Semantic Versioning](https://semver.org/spec/v2.0.0.html).
## [1.1.0] 2024-05-11
### Fixed
- Fixed the issue in stratified K-fold when the number of samples of a class is less than the number of folds. Now the algorithm will split the samples evenly among the folds.
### Added
- Refactor stratified build method to remove uneeded structures and optimize loops.
- Refactor the code to improve the readability and maintainability of the code,changing the order of the private, public and protected methods.
- More tests to enhance the robustness of the code.
## [1.0.1] 2024-04-03
### Added

14
CMakeLists.txt
View File

@@ -1,16 +1,12 @@
cmake_minimum_required(VERSION 3.20)
project(Folding
VERSION 1.0.1
VERSION 1.1.0
DESCRIPTION "Folding utility for BayesNet library"
HOMEPAGE_URL "https://github.com/rmontanana/folding"
LANGUAGES CXX
)
if (CODE_COVERAGE AND NOT ENABLE_TESTING)
MESSAGE(FATAL_ERROR "Code coverage requires testing enabled")
endif (CODE_COVERAGE AND NOT ENABLE_TESTING)
find_package(Torch REQUIRED)
if (POLICY CMP0135)
@@ -25,6 +21,7 @@ set(CMAKE_CXX_EXTENSIONS OFF)
set(CMAKE_EXPORT_COMPILE_COMMANDS ON)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} ${TORCH_CXX_FLAGS}")
SET(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -pthread")
# Options
# -------
option(ENABLE_TESTING "Unit testing build" OFF)
@@ -40,12 +37,11 @@ add_subdirectory(config)
# Testing
# -------
if (ENABLE_TESTING)
MESSAGE("Testing enabled")
add_git_submodule("lib/catch2")
add_git_submodule("lib/Files")
add_git_submodule("lib/mdlp")
add_git_submodule("tests/lib/Catch2")
add_git_submodule("tests/lib/Files")
add_git_submodule("tests/lib/mdlp")
include(CTest)
add_subdirectory(tests)
endif (ENABLE_TESTING)

2
LICENSE
View File

@@ -1,6 +1,6 @@
MIT License
Copyright (c) 2024 rmontanana
Copyright (c) 2024 Ricardo Montañana Gómez
Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions:

4
Makefile
View File

@@ -2,7 +2,7 @@ SHELL := /bin/bash
.DEFAULT_GOAL := help
.PHONY: help build test clean
f_debug = build_debug
f_debug = build_Debug
test_targets = unit_tests_folding
n_procs = -j 16
@@ -28,7 +28,7 @@ build: ## Build a debug version of the project
@echo ">>> Building Debug Folding...";
@if [ -d ./$(f_debug) ]; then rm -rf ./$(f_debug); fi
@mkdir $(f_debug);
@cmake -S . -B $(f_debug) -D CMAKE_BUILD_TYPE=Debug -D ENABLE_TESTING=ON -D CODE_COVERAGE=ON
@cmake -S . -B $(f_debug) -D CMAKE_BUILD_TYPE=Debug -D ENABLE_TESTING=ON
@echo ">>> Done";
opt = ""

113
folding.hpp
View File

@@ -1,3 +1,9 @@
// ***************************************************************
// SPDX-FileCopyrightText: Copyright 2024 Ricardo Montañana Gómez
// SPDX-FileType: SOURCE
// SPDX-License-Identifier: MIT
// ***************************************************************
#pragma once
#include <torch/torch.h>
#include <algorithm>
@@ -5,13 +11,8 @@
#include <random>
#include <vector>
namespace folding {
const std::string FOLDING_VERSION = "1.0.1";
const std::string FOLDING_VERSION = "1.1.0";
class Fold {
protected:
int k;
int n;
int seed;
std::mt19937 random_seed;
public:
inline Fold(int k, int n, int seed = -1) : k(k), n(n), seed(seed)
{
@@ -23,10 +24,13 @@ namespace folding {
virtual ~Fold() = default;
std::string version() { return FOLDING_VERSION; }
int getNumberOfFolds() { return k; }
protected:
int k;
int n;
int seed;
std::mt19937 random_seed;
};
class KFold : public Fold {
private:
std::vector<int> indices;
public:
inline KFold(int k, int n, int seed = -1) : Fold(k, n, seed), indices(std::vector<int>(n))
{
@@ -50,57 +54,10 @@ namespace folding {
}
return { train, test };
}
private:
std::vector<int> indices;
};
class StratifiedKFold : public Fold {
private:
std::vector<int> y;
std::vector<std::vector<int>> stratified_indices;
void build()
{
stratified_indices = std::vector<std::vector<int>>(k);
int fold_size = n / k;
// Compute class counts and indices
auto class_indices = std::map<int, std::vector<int>>();
std::vector<int> class_counts(*max_element(y.begin(), y.end()) + 1, 0);
for (auto i = 0; i < n; ++i) {
class_counts[y[i]]++;
class_indices[y[i]].push_back(i);
}
// Shuffle class indices
for (auto& [cls, indices] : class_indices) {
shuffle(indices.begin(), indices.end(), random_seed);
}
// Assign indices to folds
for (auto label = 0; label < class_counts.size(); ++label) {
auto num_samples_to_take = class_counts.at(label) / k;
if (num_samples_to_take == 0) {
std::cerr << "Warning! The number of samples in class " << label << " (" << class_counts.at(label)
<< ") is less than the number of folds (" << k << ")." << std::endl;
faulty = true;
continue;
}
auto remainder_samples_to_take = class_counts[label] % k;
for (auto fold = 0; fold < k; ++fold) {
auto it = next(class_indices[label].begin(), num_samples_to_take);
move(class_indices[label].begin(), it, back_inserter(stratified_indices[fold])); // ##
class_indices[label].erase(class_indices[label].begin(), it);
}
auto chosen = std::vector<bool>(k, false);
while (remainder_samples_to_take > 0) {
int fold = (rand() % static_cast<int>(k));
if (chosen.at(fold)) {
continue;
}
chosen[fold] = true;
auto it = next(class_indices[label].begin(), 1);
stratified_indices[fold].push_back(*class_indices[label].begin());
class_indices[label].erase(class_indices[label].begin(), it);
remainder_samples_to_take--;
}
}
}
bool faulty = false; // Only true if the number of samples of any class is less than the number of folds.
public:
inline StratifiedKFold(int k, const std::vector<int>& y, int seed = -1) : Fold(k, y.size(), seed)
{
@@ -129,5 +86,47 @@ namespace folding {
return { train_indices, test_indices };
}
inline bool isFaulty() { return faulty; }
private:
std::vector<int> y;
std::vector<std::vector<int>> stratified_indices;
bool faulty = false; // Only true if the number of samples of any class is less than the number of folds.
void build()
{
stratified_indices = std::vector<std::vector<int>>(k);
// Compute class counts and indices
auto class_indices = std::map<int, std::vector<int>>();
for (auto i = 0; i < n; ++i) {
class_indices[y[i]].push_back(i);
}
// Assign indices to folds
for (auto& [label, indices] : class_indices) {
shuffle(indices.begin(), indices.end(), random_seed);
int num_samples = indices.size();
int num_samples_to_take = num_samples / k;
int remainder_samples_to_take = num_samples % k;
if (num_samples_to_take == 0) {
std::cerr << "Warning! The number of samples in class " << label << " (" << num_samples
<< ") is less than the number of folds (" << k << ")." << std::endl;
faulty = true;
}
int start = 0;
if (num_samples_to_take > 0) {
for (auto fold = 0; fold < k; ++fold) {
auto it = next(class_indices[label].begin() + start, num_samples_to_take);
move(indices.begin() + start, it, back_inserter(stratified_indices[fold]));
start += num_samples_to_take;
}
}
if (remainder_samples_to_take > 0) {
auto chosen = std::vector<int>(k);
std::iota(chosen.begin(), chosen.end(), 0);
std::shuffle(chosen.begin(), chosen.end(), random_seed);
chosen.resize(remainder_samples_to_take);
for (auto fold : chosen) {
stratified_indices[fold].push_back(indices.at(start++));
}
}
}
}
};
}

4
gcovr.cfg
View File

@@ -1,4 +0,0 @@
filter = src/
exclude-directories = build_debug/lib/
print-summary = yes
sort-percentage = yes

1
lib/catch2

Submodule lib/catch2 deleted from 863c662c0e

1
lib/mdlp

Submodule lib/mdlp deleted from 5708dc3de9

4
tests/CMakeLists.txt
View File

@@ -1,8 +1,8 @@
if(ENABLE_TESTING)
include_directories(
${Folding_SOURCE_DIR}
${Folding_SOURCE_DIR}/lib/Files
${Folding_SOURCE_DIR}/lib/mdlp
lib/Files
lib/mdlp
${CMAKE_BINARY_DIR}/configured_files/include
)
set(TEST_FOLDING "unit_tests_folding")

133
tests/TestFolding.cc
View File

@@ -1,3 +1,9 @@
// ***************************************************************
// SPDX-FileCopyrightText: Copyright 2024 Ricardo Montañana Gómez
// SPDX-FileType: SOURCE
// SPDX-License-Identifier: MIT
// ***************************************************************
#include <catch2/catch_test_macros.hpp>
#include <catch2/catch_approx.hpp>
#include <catch2/generators/catch_generators.hpp>
@@ -16,10 +22,12 @@ TEST_CASE("Version Test", "[Folding]")
TEST_CASE("KFold Test", "[Folding]")
{
// Initialize a KFold object with k=5 and a seed of 19.
std::string file_name = GENERATE("iris", "diabetes", "glass");
// Initialize a KFold object with k=3,5,7,10 and a seed of 19.
std::string file_name = GENERATE("iris", "diabetes", "glass", "mfeat-fourier");
auto raw = RawDatasets(file_name, true);
int nFolds = 5;
INFO("File Name: " << file_name);
int nFolds = GENERATE(3, 5, 7, 10);
INFO("Number of Folds: " << nFolds);
folding::KFold kfold(nFolds, raw.nSamples, 19);
int number = raw.nSamples * (kfold.getNumberOfFolds() - 1) / kfold.getNumberOfFolds();
@@ -27,38 +35,52 @@ TEST_CASE("KFold Test", "[Folding]")
{
REQUIRE(kfold.getNumberOfFolds() == nFolds);
}
SECTION("Fold Test")
SECTION("Fold Test counts")
{
// Test each fold's size and contents.
for (int i = 0; i < nFolds; ++i) {
auto [train_indices, test_indices] = kfold.getFold(i);
for (int fold = 0; fold < nFolds; ++fold) {
auto [train_indices, test_indices] = kfold.getFold(fold);
// Store the indices
auto fname = "kfold_" + file_name + "_" + std::to_string(i) + ".csv";
auto fname = "kfold_" + file_name + "_" + std::to_string(nFolds) + "_" + std::to_string(fold) + ".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);
// CHECK(indices == expected_indices);
CHECK(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;
for (auto i = 0; i < indices.size(); ++i) {
result[y[indices[i]]]++;
SECTION("Duplicates & overlappings")
{
// Check that there are not duplicate samples in the training and test sets.
for (int fold = 0; fold < nFolds; ++fold) {
auto [train, test] = kfold.getFold(fold);
auto train_ = train;
auto test_ = test;
sort(train.begin(), train.end());
train.erase(unique(train.begin(), train.end()), train.end());
sort(test.begin(), test.end());
test.erase(unique(test.begin(), test.end()), test.end());
REQUIRE(train.size() == train_.size());
REQUIRE(test.size() == test_.size());
for (int i = 0; i < train.size(); i++) {
for (int j = 0; j < test.size(); j++) {
REQUIRE(train[i] != test[j]);
}
}
}
}
return result;
}
TEST_CASE("StratifiedKFold Test", "[Folding]")
{
// Initialize a StratifiedKFold object with k=3, using the y std::vector, and a seed of 17.
std::string file_name = GENERATE("iris", "diabetes", "glass");
int nFolds = GENERATE(3, 5, 10);
std::string file_name = GENERATE("iris", "diabetes", "glass", "mfeat-fourier");
INFO("File Name: " << file_name);
int nFolds = GENERATE(3, 5, 7, 10);
INFO("Number of Folds: " << nFolds);
auto raw = RawDatasets(file_name, true);
folding::StratifiedKFold stratified_kfoldt(nFolds, raw.yt, 17);
folding::StratifiedKFold stratified_kfoldv(nFolds, raw.yv, 17);
@@ -68,15 +90,9 @@ TEST_CASE("StratifiedKFold Test", "[Folding]")
{
REQUIRE(stratified_kfoldt.getNumberOfFolds() == nFolds);
}
SECTION("Stratified Fold Test")
SECTION("Stratified Fold samples counting")
{
// Test each fold's size and contents.
auto counts = map<int, std::vector<int>>();
// Initialize the counts per Fold
for (int i = 0; i < nFolds; ++i) {
counts[i] = std::vector<int>(raw.classNumStates, 0);
}
// Check fold and compute counts of each fold
for (int fold = 0; fold < nFolds; ++fold) {
auto [train_indicest, test_indicest] = stratified_kfoldt.getFold(fold);
auto [train_indicesv, test_indicesv] = stratified_kfoldv.getFold(fold);
@@ -99,20 +115,75 @@ TEST_CASE("StratifiedKFold Test", "[Folding]")
} else {
REQUIRE(train_indicest.size() + test_indicest.size() <= raw.nSamples);
}
}
}
SECTION("Stratified Fold label counting")
{
auto counts = std::vector<int>(raw.classNumStates, 0);
for (auto i = 0; i < raw.nSamples; ++i) {
counts[raw.yt[i].item<int>()]++;
}
auto counts_train = map<int, std::vector<int>>();
auto counts_test = map<int, std::vector<int>>();
// Initialize the counts per Fold
for (int i = 0; i < nFolds; ++i) {
counts_train[i] = std::vector<int>(raw.classNumStates, 0);
counts_test[i] = std::vector<int>(raw.classNumStates, 0);
}
// Check fold and compute counts of each fold
for (int fold = 0; fold < nFolds; ++fold) {
auto [train_indicest, test_indicest] = stratified_kfoldt.getFold(fold);
auto [train_indicesv, test_indicesv] = stratified_kfoldv.getFold(fold);
auto train_t = torch::tensor(train_indicest);
auto ytrain = raw.yt.index({ train_t });
// Check that the class labels have been equally assign to each fold
for (const auto& idx : train_indicest) {
counts[fold][raw.yt[idx].item<int>()]++;
counts_train[fold][raw.yt[idx].item<int>()]++;
}
for (const auto& idx : test_indicest) {
counts_test[fold][raw.yt[idx].item<int>()]++;
}
}
// Test the fold counting of every class
for (int fold = 0; fold < nFolds; ++fold) {
for (int j = 1; j < nFolds - 1; ++j) {
// Check that the different folds have the same number of samples of each class in train
for (int fold = 0; fold < nFolds - 1; ++fold) {
for (int j = fold + 1; j < nFolds; ++j) {
for (int k = 0; k < raw.classNumStates; ++k) {
REQUIRE(abs(counts.at(fold).at(k) - counts.at(j).at(k)) <= 1);
REQUIRE(std::abs(counts_train.at(fold).at(k) - counts_train.at(j).at(k)) <= 1);
}
}
}
// Check that the different folds have the same number of samples of each class in tests
for (int fold = 0; fold < nFolds - 1; ++fold) {
for (int j = fold + 1; j < nFolds; ++j) {
for (int k = 0; k < raw.classNumStates; ++k) {
REQUIRE(std::abs(counts_test.at(fold).at(k) - counts_test.at(j).at(k)) <= 1);
}
}
}
// Check that the sum of the counts of each class in the training and test sets is equal to the total count of that class.
for (int fold = 0; fold < nFolds; ++fold) {
for (int k = 0; k < raw.classNumStates; ++k) {
REQUIRE(counts.at(k) == (counts_train.at(fold).at(k) + counts_test.at(fold).at(k)));
}
}
}
SECTION("Duplicates & overlappings")
{
// Check that there are not duplicate samples in the training and test sets.
for (int fold = 0; fold < nFolds; ++fold) {
auto [train, test] = stratified_kfoldt.getFold(fold);
auto train_ = train;
auto test_ = test;
sort(train.begin(), train.end());
train.erase(unique(train.begin(), train.end()), train.end());
sort(test.begin(), test.end());
test.erase(unique(test.begin(), test.end()), test.end());
REQUIRE(train.size() == train_.size());
REQUIRE(test.size() == test_.size());
for (int i = 0; i < train.size(); i++) {
for (int j = 0; j < test.size(); j++) {
REQUIRE(train[i] != test[j]);
}
}
}
}
}
}

768
tests/csv/kfold_diabetes_10_0.csv Normal file
View File

@@ -0,0 +1,768 @@
203
724
671
48
599
108
748
664
363
335
344
752
544
463
393
0
323
454
764
76
409
395
447
293
209
155
658
191
721
25
407
149
322
60
384
156
59
654
624
112
95
646
91
602
423
711
235
581
14
61
501
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