statisticObject = summaryStatistic.createStatisticSummary(nameFileExport)
matrixSummaryStatistic = []
#"Accuracy", "Recall", "Precision", "Neg_log_loss", "F1", "FBeta"
matrixSummaryStatistic.append(estimatedStatisticPerformance(statisticObject, 'Accuracy'))
matrixSummaryStatistic.append(estimatedStatisticPerformance(statisticObject, 'Recall'))
matrixSummaryStatistic.append(estimatedStatisticPerformance(statisticObject, 'Precision'))
matrixSummaryStatistic.append(estimatedStatisticPerformance(statisticObject, 'F1'))
#generamos el nombre del archivo
dataFrame = pd.DataFrame(matrixSummaryStatistic, columns=['Performance','Mean', 'STD', 'Variance', 'MAX', 'MIN'])
nameFileExport2 = "%sstatisticPerformance.csv" % (pathResponse)
dataFrame.to_csv(nameFileExport2, index=False)
#generamos el proceso estadisitico
summaryObject = summaryScanProcess.summaryProcessClusteringScan(nameFileExport, pathResponse, ['Accuracy', 'Recall', 'Precision', 'F1'])
summaryObject.createHistogram()
summaryObject.createRankingFile()
finishTime = time.time() - start_time
termino = datetime.datetime.now()
dictionary = {}
dictionary.update({"inicio": str(inicio)})
dictionary.update({"termino": str(termino)})
dictionary.update({"ejecucion": finishTime})
dictionary.update({"iteracionesCorrectas": iteracionesCorrectas})
dictionary.update({"iteracionesIncorrectas": iteracionesIncorrectas})
dictionary.update({"performanceSelected": args.performance})
#agrego la informacion de los mejores modelos para cada medida de desempeno
matrixSummaryStatistic.append(
estimatedStatisticPerformance(statisticObject, 'Spearman'))
matrixSummaryStatistic.append(
estimatedStatisticPerformance(statisticObject, 'Kendalltau'))
#generamos el nombre del archivo
dataFrame = pd.DataFrame(matrixSummaryStatistic,
columns=[
'Performance', 'Mean', 'STD',
'Variance', 'MAX', 'MIN'
])
nameFileExport2 = "%sstatisticPerformance.csv" % (pathResponse)
dataFrame.to_csv(nameFileExport2, index=False)
summaryObject = summaryScanProcess.summaryProcessClusteringScan(
nameFileExport, pathResponse,
['R_Score', 'Pearson', 'Spearman', 'Kendalltau'])
#summaryObject.createHistogram()
summaryObject.createRankingFile()
finishTime = time.time() - start_time
termino = datetime.datetime.now()
dictionary = {}
dictionary.update({"inicio": str(inicio)})
dictionary.update({"termino": str(termino)})
dictionary.update({"ejecucion": finishTime})
dictionary.update({"iteracionesCorrectas": iteracionesCorrectas})
dictionary.update(
{"iteracionesIncorrectas": iteracionesIncorrectas})