def _generate(self, force_calc):
pro_file_name = PRO_FILE_NAME_PREFIX + self._index + INPUT_FILE_NAME_EXT
if not force_calc:
self._pro = read_input_file(pro_file_name)
if not len(self._pro):
for k in self._k:
if k[TYPE_COL] == TYPE_1_COL:
cl_data = self._b1
else:
cl_data = self._a2
calc_lo_data, lo_pos = Pro.get_data_for_pro(
k[NAME_LO_COL], LO_P_RANGE, cl_data)
calc_vi_data, vi_pos = Pro.get_data_for_pro(
k[NAME_VI_COL], VI_P_RANGE, cl_data)
self._pro.append(combine_lo_vi(calc_lo_data, calc_vi_data))
if self.generated:
save_data_to_csv(pro_file_name, self._pro)
def _generate(self, force_calc):
pro_file_name = PRO_FILE_NAME_PREFIX + self._index + INPUT_FILE_NAME_EXT
if not force_calc:
self._pro = read_input_file(pro_file_name)
if not len(self._pro):
for k in self._k:
if k[TYPE_COL] == TYPE_1_COL:
cl_data = self._b1
else:
cl_data = self._a2
calc_lo_data, lo_pos = Pro.get_data_for_pro(k[NAME_LO_COL],
LO_P_RANGE,
cl_data)
calc_vi_data, vi_pos = Pro.get_data_for_pro(k[NAME_VI_COL],
VI_P_RANGE,
cl_data)
self._pro.append(combine_lo_vi(calc_lo_data, calc_vi_data))
if self.generated:
save_data_to_csv(pro_file_name, self._pro)
def calc_pro_data(r, cl_data):
calc_lo_data, _ = Pro.get_data_for_pro(r[R_NAME_1_COL], LO_P_RANGE, cl_data)
calc_vi_data, _ = Pro.get_data_for_pro(r[R_NAME_2_COL], VI_P_RANGE, cl_data)
return combine_lo_vi(calc_lo_data, calc_vi_data)
def calc_pre_data(r, cl_data, res_data):
lo_data, lo_target_data = Pre.get_data_for_pre(r[R_NAME_1_COL], cl_data,
res_data, True)
lo_mdl = Pre.get_mdl(r[R_NAME_1_COL])
lo_pre = Pre.get_pre_values(lo_data, lo_target_data, lo_mdl.lo_mdls)
vi_data, vi_target_data = Pre.get_data_for_pre(r[R_NAME_2_COL], cl_data,
res_data, False)
vi_mdl = Pre.get_mdl(r[R_NAME_2_COL])
vi_pre = Pre.get_pre_values(vi_data, vi_target_data, vi_mdl.vi_mdls)
return combine_lo_vi(lo_pre, vi_pre)
def _generate(self, force_calc):
pre_file_name = PRE_FILE_NAME_PREFIX + self._index + INPUT_FILE_NAME_EXT
if not force_calc:
self._pre = read_input_file(pre_file_name)
if not len(self._pre):
b1_res = read_res_file(B1_RES_FILE)
a2_res = read_res_file(A2_RES_FILE)
for k in self._k:
if k[TYPE_COL] == TYPE_1_COL:
cl_data = self._b1
res_data = b1_res
else:
cl_data = self._a2
res_data = a2_res
lo_data, lo_target_data = Pre.get_data_for_pre(k[NAME_LO_COL],
cl_data,
res_data, True)
lo_mdl = Pre.get_mdl(k[NAME_LO_COL])
vi_data, vi_target_data = Pre.get_data_for_pre(k[NAME_VI_COL],
cl_data,
res_data, False)
vi_mdl = Pre.get_mdl(k[NAME_VI_COL])
print "Predicting: %s - %s" % (k[NAME_LO_COL], k[NAME_VI_COL])
lo_pre = self.get_pre_values(lo_data, lo_target_data,
lo_mdl.lo_mdls)
vi_pre = self.get_pre_values(vi_data, vi_target_data,
vi_mdl.vi_mdls)
self._pre.append(combine_lo_vi(lo_pre, vi_pre))
if self.generated:
save_data_to_csv(pre_file_name, self._pre)
def _generate(self, force_calc):
pre_file_name = PRE_FILE_NAME_PREFIX + self._index + INPUT_FILE_NAME_EXT
if not force_calc:
self._pre = read_input_file(pre_file_name)
if not len(self._pre):
b1_res = read_res_file(B1_RES_FILE)
a2_res = read_res_file(A2_RES_FILE)
for k in self._k:
if k[TYPE_COL] == TYPE_1_COL:
cl_data = self._b1
res_data = b1_res
else:
cl_data = self._a2
res_data = a2_res
lo_data, lo_target_data = Pre.get_data_for_pre(
k[NAME_LO_COL], cl_data, res_data, True)
lo_mdl = Pre.get_mdl(k[NAME_LO_COL])
vi_data, vi_target_data = Pre.get_data_for_pre(
k[NAME_VI_COL], cl_data, res_data, False)
vi_mdl = Pre.get_mdl(k[NAME_VI_COL])
print "Predicting: %s - %s" % (k[NAME_LO_COL], k[NAME_VI_COL])
lo_pre = self.get_pre_values(lo_data, lo_target_data,
lo_mdl.lo_mdls)
vi_pre = self.get_pre_values(vi_data, vi_target_data,
vi_mdl.vi_mdls)
self._pre.append(combine_lo_vi(lo_pre, vi_pre))
if self.generated:
save_data_to_csv(pre_file_name, self._pre)
