erroresPorClase[clase] += 1
			error += 1.0
		else:
			aciertosPorClase[clase] += 1 

	procentajeError = error / float(instances.getNumeroInstances())
	print 'Error medio: ' + str(procentajeError)
	for clase in instances.getClases():
		sumaAux = float(erroresPorClase[clase] + aciertosPorClase[clase])
		print '\t'+ clase + ' fallos: ' + str(erroresPorClase[clase]) + ' aciertos: ' + str(aciertosPorClase[clase]) + ' porcentaje: ' + str(erroresPorClase[clase] / sumaAux)


if __name__ == '__main__':
	lector = LectorARFF()
	instances = lector.leerFichero("../data/spam.arff")
	instances.normaliza()

	porcentajeParticionado = float(0.66)
	particionado = DivisionPorcentual()
	particionado.setPorcentajeTrain(porcentajeParticionado)
	particion = particionado.generaParticionesProporcional(instances)

	print "Multilayer genetic"
	clasificador = GeneticECM()
	clasificador.buildClassifier(particion.getTrain())

	print "Error TRAIN:"
	calculaError(clasificador, particion.getTrain())
	if porcentajeParticionado != 1.0:
		print "Error TEST:"
		calculaError(clasificador, particion.getTest())
Esempio n. 2
0
            aciertosPorClase[clase] += 1

    procentajeError = error / float(instances.getNumeroInstances())
    print "Error medio: " + str(procentajeError)
    for clase in instances.getClases():
        sumaAux = float(erroresPorClase[clase] + aciertosPorClase[clase])
        print "\t" + clase + " fallos: " + str(erroresPorClase[clase]) + " aciertos: " + str(
            aciertosPorClase[clase]
        ) + " porcentaje: " + str(erroresPorClase[clase] / sumaAux)


if __name__ == "__main__":
    lector = LectorNeuro()
    instances = lector.leerFichero("../data/problema_real1.txt")
    instances.normaliza()

    porcentajeParticionado = float(0.8)
    particionado = DivisionPorcentual()
    particionado.setPorcentajeTrain(porcentajeParticionado)
    particion = particionado.generaParticionesProporcional(instances)

    print "Multilayer genetic"
    clasificador = GeneticECM()
    clasificador.buildClassifier(instances)

    print "Error TRAIN:"
    calculaError(clasificador, instances)
    if porcentajeParticionado != 1.0:
        print "Error TEST:"
        calculaError(clasificador, particion.getTest())