Python LinearRegressionLearner.score_dataの例

コード例 #1

ファイル: test_linear_regression.py プロジェクト: sundu1992/orange3

 def test_linear_scorer_feature(self):
     data = Table('housing')
     learner = LinearRegressionLearner()
     scores = learner.score_data(data)
     for i, attr in enumerate(data.domain.attributes):
         score = learner.score_data(data, attr)
         self.assertEqual(score, scores[i])

コード例 #2

ファイル: test_linear_regression.py プロジェクト: neo-nie/orange3

 def test_linear_scorer_feature(self):
     data = Table('housing')
     learner = LinearRegressionLearner()
     scores = learner.score_data(data)
     for i, attr in enumerate(data.domain.attributes):
         score = learner.score_data(data, attr)
         self.assertEqual(score, scores[i])

コード例 #3

 def test_linear_scorer(self):
     data = Table('housing')
     learner = LinearRegressionLearner()
     scores = learner.score_data(data)
     self.assertEqual('LSTAT',
                      data.domain.attributes[np.argmax(scores)].name)
     self.assertEqual(len(scores), len(data.domain.attributes))

コード例 #4

ファイル: test_linear_regression.py プロジェクト: sundu1992/orange3

 def test_linear_scorer(self):
     data = Table('housing')
     learner = LinearRegressionLearner()
     scores = learner.score_data(data)
     self.assertEqual('NOX',
                      data.domain.attributes[np.argmax(scores)].name)
     self.assertEqual(len(scores), len(data.domain.attributes))

コード例 #5

ファイル: test_linear_regression.py プロジェクト: varikmp/BioDepot-workflow-builder

 def test_linear_scorer(self):
     learner = LinearRegressionLearner()
     scores = learner.score_data(self.housing)
     self.assertEqual(
         "LSTAT", self.housing.domain.attributes[np.argmax(scores[0])].name)
     self.assertEqual(scores.shape[1], len(self.housing.domain.attributes))

コード例 #6

ファイル: test_linear_regression.py プロジェクト: ales-erjavec/orange3

 def test_linear_scorer(self):
     learner = LinearRegressionLearner()
     scores = learner.score_data(self.housing)
     self.assertEqual("LSTAT", self.housing.domain.attributes[np.argmax(scores[0])].name)
     self.assertEqual(scores.shape[1], len(self.housing.domain.attributes))