/// <summary>
/// Ucitavanje svih trazenih ulaznih kolona po prosledjenim indeksima
/// tih kolona u tabeli.
/// </summary>
/// <param name="brojKolonaZaUcitavanjeInputa"></param>
/// <param name="citacPodataka"> citac koji moze biti citac train seta podataka, test seta podataka, ako nam je sve u jednom, onda prosledjujemo citac kao train set</param>
/// <returns></returns>
private List <List <double> > ucitajUlazneKolone(List <int> brojKolonaZaUcitavanjeInputa, DataReader citacPodataka)
{
List <List <double> > ulazneKolone = new List <List <double> >();
foreach (int kolona in brojKolonaZaUcitavanjeInputa)
{
List <double> podaciKolone = citacPodataka.ucitajPodatkeIzKolone(kolona);
podaciKolone = Normalizacija.normalizujPodatkeNadIntervalom(podaciKolone, 0, 1);
// u zavisnosti postojanja kategorickih atributa, ako zelim njih ucitam ovde kao inpute
if (citacPodataka.UniqKategorickiAtributi.Count > 0)
{
List <List <double> > noveKolone = citacPodataka.UniqKategorickiAtributi.Values.ToList();
/*
* Zbog https://towardsdatascience.com/one-hot-encoding-multicollinearity-and-the-dummy-variable-trap-b5840be3c41a
* izbacujem jednu kolonu kako ne bi upao u zamku koja se krije u one hot encodingu
*/
noveKolone.RemoveAt(noveKolone.Count - 1);
ulazneKolone.AddRange(noveKolone);
}
else
{
ulazneKolone.Add(podaciKolone);
}
}
return(ulazneKolone);
}
/// <summary>
/// Ucitavanje svih trazenih izlaznih kolona ( atributa)
/// sa prosledjenim indeksima tih kolona u tabeli
/// </summary>
/// <param name="brojKolonaZaUcitanjeOutputa"></param>
private List <List <double> > ucitajIzlazneKolone(List <int> brojKolonaZaUcitanjeOutputa, DataReader citacPodataka)
{
List <List <double> > izlazne = new List <List <double> >();
foreach (int kolona in brojKolonaZaUcitanjeOutputa)
{
List <double> podaciKolone = citacPodataka.ucitajPodatkeIzKolone(kolona);
podaciKolone = Normalizacija.normalizujPodatkeNadIntervalom(podaciKolone, 0, 1);
izlazne.Add(podaciKolone);
}
return(izlazne);
}
