コード例 #1
0
ファイル: test_sgd.py プロジェクト: ddahlmeier/lightning
def test_multiclass_hinge_sgd():
    for data in (mult_dense, mult_csr):
        for fit_intercept in (True, False):
            clf = SGDClassifier(loss="hinge", multiclass=True,
                                fit_intercept=fit_intercept, random_state=0)
            clf.fit(data, mult_target)
            assert_greater(clf.score(data, mult_target), 0.78)
コード例 #2
0
def test_multiclass_hinge_sgd_l1l2():
    for data in (mult_dense, mult_csr):
        clf = SGDClassifier(loss="hinge",
                            penalty="l1/l2",
                            multiclass=True,
                            random_state=0)
        clf.fit(data, mult_target)
        assert_greater(clf.score(data, mult_target), 0.75)
コード例 #3
0
def test_multiclass_hinge_sgd_l1l2(data, request):
    X, y = request.getfixturevalue(data)
    clf = SGDClassifier(loss="hinge",
                        penalty="l1/l2",
                        multiclass=True,
                        random_state=0)
    clf.fit(X, y)
    assert clf.score(X, y) > 0.75
コード例 #4
0
def test_multiclass_hinge_sgd(data, fit_intercept, request):
    X, y = request.getfixturevalue(data)
    clf = SGDClassifier(loss="hinge",
                        multiclass=True,
                        fit_intercept=fit_intercept,
                        random_state=0)
    clf.fit(X, y)
    assert clf.score(X, y) > 0.78
コード例 #5
0
ファイル: test_sgd.py プロジェクト: ddahlmeier/lightning
def test_multiclass_squared_hinge_sgd():
    for data in (mult_dense, mult_csr):
        for fit_intercept in (True, False):
            clf = SGDClassifier(loss="squared_hinge", multiclass=True,
                                learning_rate="constant", eta0=1e-3,
                                fit_intercept=fit_intercept, random_state=0)
            clf.fit(data, mult_target)
            assert_greater(clf.score(data, mult_target), 0.78)
コード例 #6
0
def test_multiclass_squared_hinge_sgd(data, fit_intercept, request):
    X, y = request.getfixturevalue(data)
    clf = SGDClassifier(loss="squared_hinge",
                        multiclass=True,
                        learning_rate="constant",
                        eta0=1e-3,
                        fit_intercept=fit_intercept,
                        random_state=0)
    clf.fit(X, y)
    assert clf.score(X, y) > 0.78
コード例 #7
0
def test_multiclass_sgd():
    clf = SGDClassifier(random_state=0)
    clf.fit(mult_dense, mult_target)
    assert_greater(clf.score(mult_dense, mult_target), 0.80)
    assert_equal(list(clf.classes_), [0, 1, 2])
コード例 #8
0
ファイル: test_sgd.py プロジェクト: pandasasa/lightning
def test_multiclass_hinge_sgd_l1l2():
    for data in (mult_dense, mult_csr):
        clf = SGDClassifier(loss="hinge", penalty="l1/l2", multiclass=True, random_state=0)
        clf.fit(data, mult_target)
        assert_greater(clf.score(data, mult_target), 0.75)
コード例 #9
0
ファイル: test_sgd.py プロジェクト: pandasasa/lightning
def test_multiclass_sgd():
    clf = SGDClassifier(random_state=0)
    clf.fit(mult_dense, mult_target)
    assert_greater(clf.score(mult_dense, mult_target), 0.80)
コード例 #10
0
ファイル: test_sgd.py プロジェクト: zermelozf/lightning
def test_multiclass_sgd():
    clf = SGDClassifier(random_state=0)
    clf.fit(mult_dense, mult_target)
    assert_greater(clf.score(mult_dense, mult_target), 0.80)
コード例 #11
0
ファイル: test_sgd.py プロジェクト: vishalbelsare/lightning
def test_multiclass_sgd():
    clf = SGDClassifier(random_state=0)
    clf.fit(mult_dense, mult_target)
    assert clf.score(mult_dense, mult_target) > 0.80
    assert list(clf.classes_) == [0, 1, 2]
コード例 #12
0
def test_multiclass_sgd():
    clf = SGDClassifier(random_state=0)
    clf.fit(mult_dense, mult_target)
    assert_greater(clf.score(mult_dense, mult_target), 0.80)
    assert_equal(list(clf.classes_), [0, 1, 2])