def ValoracionKNN(nombre_datos,k):
"""
@brief Función que obtiene la valoración para 5 particiones del conjunto de datos.
@param nombre_datos Nombre del fichero de datos.
@param k Número de vecinos a calcular en KNN.
@return Devuelve un vector con las valoraciones de los vectores de pesos obtenidos por el método KNN con pesos a 1.
"""
#Inicializa los datos con los del fichero y las particiones
data = auxiliar.lecturaDatos(nombre_datos)
particiones = auxiliar.divideDatosFCV(data,5)
vectores = []
valoraciones = []
contador = 0
#Se toma como vector solución el que tiene todas las posiciones a 1
w = []
for i in range(len(data[0])-1):
w.append(1)
w=np.array(w)
#Para cada partición
for particion in particiones:
datos_train = []
for d in data:
if d not in particion:
datos_train.append(d)
comienzo = time.time()
#Se calcula la valoración del vector de pesos a 1
tc,tr = Valoracion(np.array([p[:-1] for p in particion]), np.array([t[:-1] for t in datos_train]),k,w,np.array([p[-1] for p in datos_train]), np.array([t[-1] for t in particion]))
fin = time.time()
val = [[tc,tr],fin-comienzo]
valoraciones.append(val)
contador+=1
return valoraciones
def ValoracionRelief(nombre_datos,k):
"""
@brief Función que obtiene la valoración para 5 particiones del conjunto de datos.
@param nombre_datos Nombre del fichero de datos.
@param k número de vecinos que se quieren calcular en KNN.
@return Devuelve un vector con las valoraciones de los vectores de pesos obtenidos por el método relief.
"""
#Inicializa los datos con los del fichero y las particiones
data = auxiliar.lecturaDatos(nombre_datos)
particiones = auxiliar.divideDatosFCV(data,5)
vectores = []
valoraciones = []
contador = 0
#Para cada partición
for particion in particiones:
#print("Completado " + str((contador/len(particiones))*100) + "%\n")
datos_train = []
for d in data:
if d not in particion:
datos_train.append(d)
comienzo = time.time()
#Hallamos el vector de pesos con el algoritmo relief
v = Relief(datos_train)
fin = time.time()
vectores.append(v)
#Hallamos la valoración del vector de pesos obtenido
tc,tr = knn.Valoracion(np.array([p[:-1] for p in particion]), np.array([t[:-1] for t in datos_train]),k,v,np.array([p[-1] for p in datos_train]), np.array([t[-1] for t in particion]))
tr=0
val = [[tc,tr], fin-comienzo]
valoraciones.append(val)
contador+=1
return valoraciones