def getWorstData(stateDict, detail=False):
if detail == True:
print("[predictMatching]getWorstData:start")
# TODO 暫定的に「ステップ数の遠いデータにはペナルティ」としよう
# 本質的ではないので他の方法を考える
bMean = int(
sum([b["step"]
for b in stateDict["before"]]) / len(stateDict["before"]))
aMean = int(
sum([a["step"]
for a in stateDict["after"]]) / len(stateDict["before"]))
output = {}
output["score"] = 0
output["worstIndex"] = -1
output["worstScore"] = 0
for i in range(len(stateDict["before"])):
if detail == True:
log = "step " + str(i) + "/" + str(len(stateDict["before"]))
print("[predictMatching]getWorstData:" + log)
# 学習データをコピーし，テストデータ分をポップ
tempDict = copy.deepcopy(stateDict)
tempTest = {}
tempTest["before"] = tempDict["before"].pop(i)
tempTest["after"] = tempDict["after"].pop(i)
tempTest["fname"] = tempDict["fname"].pop(i)
tempTest["isadd"] = tempDict["isadd"].pop(i)
# 学習データで学習を行う
vp = manager.getViewPoint(tempDict)
# 学習した観点でテストデータの推定を行う
predicted = manager.predictwithViewPoint(tempTest["before"], vp)
# 推定結果と実際の状態とのずれを計算する
error = manager.calcDifference(predicted, tempTest["after"])
# TODO ステップ数のずれを考慮する
# TODO 他の方法を考える
tempsteprate = 2
error += tempsteprate * (tempTest["before"]["step"] -
bMean) * (tempTest["before"]["step"] - bMean)
error += tempsteprate * (tempTest["after"]["step"] -
aMean) * (tempTest["after"]["step"] - aMean)
# ずれが最大を更新したら記録する
output["score"] += error
if error > output["worstScore"]:
if detail == True:
print("[predictMatching]getWorstData: updateWorst")
output["worstIndex"] = i
output["worstScore"] = error
# score は平均化
output["score"] /= len(stateDict["before"])
if detail == True:
print("[predictMatching]getWorstData:score:" + str(output["score"]))
return output
def DP_sub(datas, stateDict):
output = {}
matching = {"before": [], "after": [], "fname": [], "isadd": []}
ignored = {"before": [], "after": [], "fname": [], "isadd": []}
pending = {"before": [], "after": [], "fname": [], "isadd": []}
# 閾値以下になるまでworstState を抽出
matching = copy.deepcopy(stateDict)
while True:
result = getWorstData(matching)
# if result["score"] < THRESHOLD:
rate = result["worstScore"] / result["score"]
print("[predictMatching]DP_sub:rate:" + str(rate))
if rate < THRESHOLD:
break
elif len(matching) < 3:
print("失敗よ！ばか！")
exit()
pending["before"].append(matching["before"].pop(result["worstIndex"]))
pending["after"].append(matching["after"].pop(result["worstIndex"]))
pending["fname"].append(matching["fname"].pop(result["worstIndex"]))
pending["isadd"].append(matching["isadd"].pop(result["worstIndex"]))
print("[predictMatching]DP_sub:pended:" +
str(pending["after"][-1]["step"]))
# 除去した状態のbefore でgetAdditional
vp = manager.getViewPoint(matching)
additionals = []
for i in range(len(pending["before"])):
additionals.append(
getAdditionalIntermediate(datas[pending["fname"][i]],
pending["before"][i]["step"], vp))
temptext = "[predictMatching]DP_sub:additionals-(before, after, additional):("
temptext += str(pending["before"][i]["step"]) + ", "
temptext += str(pending["after"][i]["step"]) + ", "
temptext += str(additionals[-1]["step"]) + ")"
print(temptext)
# additional のステップが after のステップよりも手前なら保留データ
for i in range(len(additionals)):
# 無視だろうが保留だろうが，additionals したデータは適切なので
# additionals を用いて matching に復帰
matching["before"].append(pending["before"][i])
matching["after"].append(additionals[i])
matching["fname"].append(pending["fname"][i])
matching["isadd"].append(True)
# additional のステップが after のステップよりも奥なら無視データ
if additionals[i]["step"] > pending["after"][i]["step"]:
ignored["before"].append(pending["before"][i])
ignored["after"].append(pending["after"][i])
ignored["fname"].append(pending["fname"][i])
ignored["isadd"].append(pending["isadd"][i])
# pending[after] を消しておいて，あとで
# 「消されてないのは保留データ」というように処理する
pending["after"][i] = None
temppend = {"before": [], "after": [], "fname": [], "isadd": []}
for i in range(len(pending["before"])):
if pending["after"][i] is not None:
# temppend["before"].append(pending["before"][i])
# pending の前状態は additionals で更新
temppend["before"].append(additionals[i])
temppend["after"].append(pending["after"][i])
temppend["fname"].append(pending["fname"][i])
temppend["isadd"].append(True)
pending = temppend
# 返す
output["matching"] = matching
output["ignored"] = ignored
output["pending"] = pending
return output