private void menuItemCross_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
lastOperation = operation.CrossValidate;
int numberOfSets = 0;
NumberOfSetsDialog pd = new NumberOfSetsDialog();
if (pd.ShowDialog() == true)
{
numberOfSets = pd.Answer;
}
if (numberOfSets == 0)
{
return;
}
CrossDataSetsList = new List <DataSetCross>();
LoadCrossDataSetList(numberOfSets);
List <k_foldCrossValidation> kList = UseKFoldCrossValidation();
bestCross = GetBestQualityCross(kList);
string messageToPrint = PrintQualityInfo(kList, bestCross);
messageToPrint += bestCross.ruleSet.PrintRules();
tbTest.Text = messageToPrint;
tbSizeOfSet.Text = "Wielkość zbioru uczącego: " + bestCross.dataSet.entireSet.Count();
tbSizeOfBestTreningSet.Text = "";
tbSizeOfBestValidateSet.Text = "";
tbSizeOfBestTestSet.Text = "";
tbSizeOfBestruleSet.Text = "Ilość reguł: " + bestCross.ruleSet.GetRuleSet().Count();
}
private string PrintQualityInfo(List <k_foldCrossValidation> kList, k_foldCrossValidation bestCross)
{
string message = "Średnia jakość klasyfikatora wyniosła: " + GetAVGQuality(kList) + "\n";
message += "Najlepsza jakość klasyfikatora wyniosła: " + bestCross.quality.ToString() + "\n";
List <double> qualities = new List <double>();
foreach (var k in kList)
{
qualities.Add(k.quality);
}
message += "Odchylenie standardowe jakości klasyfikatora wyniosło: " + StandardDeviation(qualities) + "\n";
return(message);
}
