C# (CSharp) LogisticRegression.Densifyの例

コード例 #1

ファイル: LogisticRegressionTest.cs プロジェクト: mikeXwang/Sharpkit.Learn

        public void TestSparsify()
        {
            string[] target = iris.Target.Select(t => iris.TargetNames[t]).ToArray();
            var      clf    = new LogisticRegression <string>(random: new Random(0));

            clf.Fit(iris.Data, target);

            Matrix <double> predDD = clf.DecisionFunction(iris.Data);

            clf.Sparsify();
            Assert.IsInstanceOfType(clf.Coef, typeof(SparseMatrix));
            Matrix <double> predSD = clf.DecisionFunction(iris.Data);

            Matrix          spData = SparseMatrix.OfMatrix(iris.Data);
            Matrix <double> predSS = clf.DecisionFunction(spData);

            clf.Densify();
            Matrix <double> predDS = clf.DecisionFunction(spData);

            Assert.IsTrue(predDD.AlmostEquals(predSD));
            Assert.IsTrue(predDD.AlmostEquals(predSS));
            Assert.IsTrue(predDD.AlmostEquals(predDS));
        }

コード例 #2

ファイル: LogisticRegressionTest.cs プロジェクト: geoparsYoti/Sharpkit.Learn

        public void TestSparsify()
        {
            string[] target = iris.Target.Select(t => iris.TargetNames[t]).ToArray();
            var clf = new LogisticRegression<string>(random: new Random(0));
            clf.Fit(iris.Data, target);

            Matrix<double> predDD = clf.DecisionFunction(iris.Data);

            clf.Sparsify();
            Assert.IsInstanceOfType(clf.Coef, typeof(SparseMatrix));
            Matrix<double> predSD = clf.DecisionFunction(iris.Data);

            Matrix spData = SparseMatrix.OfMatrix(iris.Data);
            Matrix<double> predSS = clf.DecisionFunction(spData);

            clf.Densify();
            Matrix<double> predDS = clf.DecisionFunction(spData);

            Assert.IsTrue(predDD.AlmostEquals(predSD));
            Assert.IsTrue(predDD.AlmostEquals(predSS));
            Assert.IsTrue(predDD.AlmostEquals(predDS));
        }