entren=[i.tolist() for i in entren] chunks=[] idchunk=[] for i in range(10): chunks.append([]) idchunk.append([]) print chunks for i in range(len(entren)): chunks[i/50].append(entren[i]) idchunk[i/50].append(idtr[i]) media=0 for i in range(len(chunks)): datos=[] ids=[] clasif=0 if tipo=='b': clasif=Bayesiano(entren,idtr) else: clasif=Euclideo(entren,idtr) for j in range(len(chunks)): if i!=j: datos=datos+chunks[j] ids=ids+idchunk[j] media+=clasif.clasificar(datos,ids) print 'Porcentaje de acierto medio', media/10 #print len(datos) #print len(ids)
entren=[i.tolist() for i in entren] if(evaluacion=='-d1'): entren=data[0:500] idtr=ident[0:500] ident=ident[0:500] data=data[0:500] if(evaluacion=='-d2'): entren=data[0:500] idtr=ident[0:500] ident=ident[500:] data=data[500:] clasif=0 if tipo=='b': clasif=Bayesiano(entren,idtr) else: clasif=Euclideo(entren,idtr) """medias=clasif.getCentroides() distancias=np.zeros((10,10)) for i in range(len(medias)): for j in range(len(medias)): distancias[i][j]=distance(medias[i],medias[j]) print clasif.getClases() print np.around(distancias,decimals=1)""" clasif.clasificar(data,ident)
