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)