matrices reglas(int[,] frecuencias, int filas, int columnas)
{
matrices max = new matrices();
double menor = 0;
double maxVal = 0;
double total = 0;
double totalTotal = 0;
double errorTotal = 0;
max.fila = new int[filas];
for (int i = 0; i < filas; i++)
{
maxVal = 0;
total = 0;
menor = 0;
for (int j = 0; j < columnas; j++)
{
if (frecuencias[i, j] > maxVal)
{
max.fila[i] = j;
}
total += frecuencias[i, j];
}
menor = (total - maxVal);
totalTotal += total;
errorTotal += menor;
}
errorTotal = errorTotal / totalTotal;
return(max);
}
matrices oneR(Dictionary <string, List <string> > instancias)
{
matrices max = new matrices();
List <string> posiblesValC = posiblesValores(clase, instancias);
List <string> posiblesValA = new List <string>();
List <int> probabilidades = new List <int>();
double menorFrec = 1;
int frecuencia = 0;
int[,] ultimaTab = new int[posiblesValA.Count, posiblesValC.Count];;
for (int m = 0; m < encabezado.Keys.Count; m++)
{
if (m != clase && (encabezado[encabezado.ElementAt(m).Key].Key == "Nominal" || encabezado[encabezado.ElementAt(m).Key].Key == "Ordinal"))
{
posiblesValA.Clear();
posiblesValA = posiblesValores(m, instancias);
max.frecuencias = new int[posiblesValA.Count, posiblesValC.Count];
for (int i = 0; i < posiblesValC.Count; i++)
{
for (int j = 0; j < posiblesValA.Count; j++)
{
frecuencia = frecuencias(m, clase, posiblesValC.ElementAt(i), posiblesValA.ElementAt(j), instancias);
max.frecuencias[j, i] = frecuencia;
}
}
if (menorFrec > menorError(max.frecuencias, posiblesValA.Count, posiblesValC.Count))
{
ultimaTab = max.frecuencias;
matrices ma = new matrices();
menorFrec = menorError(max.frecuencias, posiblesValA.Count, posiblesValC.Count);
max.coulmaSeleccionada = m;
ma = reglas(max.frecuencias, posiblesValA.Count, posiblesValC.Count);
max.fila = ma.fila;
}
}
}
max.mejor = menorFrec;
max.frecuencias = ultimaTab;
return(max);
}
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
textBox1.Clear();
dataGridView1.Rows.Clear();
dataGridView1.Columns.Clear();
dataGridView2.Rows.Clear();
dataGridView2.Columns.Clear();
int rec = 0;
int max2 = 0;
List <string> columna = new List <string>();
List <string> posiblesVal = new List <string>();
List <int> resultados = new List <int>();
double porcentaje = 1;
int k = 1;
posiblesVal = posiblesValores(clase, instancias);
resultados = zeroR(posiblesVal, clase, instancias);
if (comboBox1.SelectedItem.ToString() == "ZeroR")
{
llenarFrecuenciasGrid(instancias);
foreach (string col in posiblesVal)
{
DataGridViewTextBoxColumn dgvIdColumn = new DataGridViewTextBoxColumn {
HeaderText = col, Name = col
};
dataGridView1.Columns.Add(dgvIdColumn);
}
for (int i = 0; i < resultados.Count; i++)
{
if (resultados.ElementAt(i) > max2)
{
max2 = resultados.ElementAt(i);
rec = i;
}
}
dataGridView1.Rows.Add();
for (int i = 0; i < posiblesVal.Count; i++)
{
dataGridView1.Rows[0].Cells[i].Value = resultados.ElementAt(i);
}
}
else if (comboBox1.SelectedItem.ToString() == "OneR")
{
llenarFrecuenciasGrid(instancias);
matrices max = oneR(instancias);
List <string> posiblesValC = posiblesValores(clase, instancias);
List <string> posiblesValA = posiblesValores(max.coulmaSeleccionada, instancias);
double porcentaje2 = (1 - max.mejor) * 100;
string reglas = "Columna: " + encabezado.Keys.ElementAt(max.coulmaSeleccionada);
if (porcentaje2 != 0)
{
reglas += "\nReglas:\n";
for (int i = 0; i < posiblesValA.Count; i++)
{
reglas += posiblesValA.ElementAt(i) + "--> " + posiblesValC.ElementAt(max.fila[i]) + "\n";
}
label2.Text = reglas;
DataGridViewTextBoxColumn dgvIdColumn1 = new DataGridViewTextBoxColumn {
HeaderText = "columna/clase", Name = "columna/clase"
};
dataGridView1.Columns.Add(dgvIdColumn1);
foreach (string col in posiblesValC)
{
DataGridViewTextBoxColumn dgvIdColumn = new DataGridViewTextBoxColumn {
HeaderText = col, Name = col
};
dataGridView1.Columns.Add(dgvIdColumn);
}
for (int i = 0; i < posiblesValA.Count; i++)
{
dataGridView1.Rows.Add();
for (int j = 0; j < posiblesValC.Count; j++)
{
dataGridView1.Rows[i].Cells[j + 1].Value = max.frecuencias[i, j];
}
}
for (int i = 0; i < posiblesValA.Count; i++)
{
dataGridView1.Rows[i].Cells[0].Value = posiblesValA.ElementAt(i);
}
}
if (comboBox2.SelectedItem.ToString() == "Hold Out")
{
porcentaje = Convert.ToDouble(Microsoft.VisualBasic.Interaction.InputBox("Ingrese el porcentaje de pruebas: ", "Valores", "20"));
porcentaje = Convert.ToInt32((cant_instancias * porcentaje) / 100);
kFoldZeroR(10, Convert.ToInt32(porcentaje));
}
if (comboBox2.SelectedItem.ToString() == "K Fold Cross Validation")
{
k = Convert.ToInt32(Microsoft.VisualBasic.Interaction.InputBox("Ingrese el numero de folders: ", "Valores", "2"));
kFoldZeroR(k, 0);
}
}
else if (comboBox1.SelectedItem.ToString() == "Naive Bayes")
{
if (comboBox2.SelectedItem.ToString() == "Hold Out")
{
porcentaje = Convert.ToDouble(Microsoft.VisualBasic.Interaction.InputBox("Ingrese el porcentaje de pruebas: ", "Valores", "20"));
porcentaje = Convert.ToInt32((cant_instancias * porcentaje) / 100);
kfoldNB(10, Convert.ToInt32(porcentaje));
}
if (comboBox2.SelectedItem.ToString() == "K Fold Cross Validation")
{
k = Convert.ToInt32(Microsoft.VisualBasic.Interaction.InputBox("Ingrese el numero de folders: ", "Valores", "2"));
kfoldNB(k, 0);
}
dataGridView1.Rows.Clear();
dataGridView1.Columns.Clear();
dataGridView2.Rows.Clear();
dataGridView2.Columns.Clear();
List <double> desviacion = new List <double>();
List <double> media = new List <double>();
naiveBayes(instancias, desviacion, media);
}
}
void llenarFrecuenciasGrid(Dictionary <string, List <string> > instancias)
{
matrices max = new matrices();
List <string> posiblesValC = posiblesValores(clase, instancias);
List <string> posiblesValA = new List <string>();
List <int> probabilidades = new List <int>();
int frecuencia = 0;
int almacenado = 0;
int[,] ultimaTab = new int[posiblesValA.Count, posiblesValC.Count];;
DataGridViewTextBoxColumn dgvIdColumn1 = new DataGridViewTextBoxColumn {
HeaderText = "columna/clase", Name = "columna/clase"
};
dataGridView2.Columns.Add(dgvIdColumn1);
for (int m = 0; m < instancias.Count; m++)
{
if (m != clase && (encabezado[encabezado.ElementAt(m).Key].Key == "Nominal" || encabezado[encabezado.ElementAt(m).Key].Key == "Nominal"))
{
posiblesValA.Clear();
posiblesValA = posiblesValores(m, instancias);
max.frecuencias = new int[posiblesValA.Count, posiblesValC.Count];
for (int i = 0; i < posiblesValC.Count; i++)
{
for (int j = 0; j < posiblesValA.Count; j++)
{
frecuencia = frecuencias(m, clase, posiblesValC.ElementAt(i), posiblesValA.ElementAt(j), instancias);
max.frecuencias[j, i] = frecuencia;
}
}
}
if (m == 0)
{
foreach (string col in posiblesValC)
{
DataGridViewTextBoxColumn dgvIdColumn = new DataGridViewTextBoxColumn {
HeaderText = col, Name = col
};
dataGridView2.Columns.Add(dgvIdColumn);
}
for (int i = 0; i < posiblesValA.Count; i++)
{
dataGridView2.Rows.Add();
for (int j = 0; j < posiblesValC.Count; j++)
{
dataGridView2.Rows[i].Cells[j + 1].Value = max.frecuencias[i, j];
}
}
for (int i = 0; i < posiblesValA.Count; i++)
{
dataGridView2.Rows[i].Cells[0].Value = encabezado.Keys.ElementAt(m) + ": " + posiblesValA.ElementAt(i);
}
}
else if (m != clase)
{
for (int i = 0; i < posiblesValA.Count; i++)
{
dataGridView2.Rows.Add();
for (int j = 0; j < posiblesValC.Count; j++)
{
dataGridView2.Rows[i + almacenado].Cells[j + 1].Value = max.frecuencias[i, j];
}
}
for (int i = 0; i < posiblesValA.Count; i++)
{
dataGridView2.Rows[i + almacenado].Cells[0].Value = encabezado.Keys.ElementAt(m) + ": " + posiblesValA.ElementAt(i);
}
}
almacenado += posiblesValA.Count();
}
}
private void kFoldZeroR(int k, int hold)
{
Dictionary <string, List <string> > pruebas = new Dictionary <string, List <string> >();
Dictionary <string, List <string> > entrenamiento = new Dictionary <string, List <string> >();
List <string> posiblesValC = posiblesValores(clase, instancias);
List <int> numGen = new List <int>();
int separador = 0;
int divicion = cant_instancias / k;
double exactitud = 0;
double especificidad = 0;
double recall = 0;
int[,] matrizConfusion = new int[posiblesValC.Count, posiblesValC.Count];
for (int i = 0; i < k; i++)
{
for (int oA = 0; oA < posiblesValC.Count; oA++)
{
for (int j = 0; j < posiblesValC.Count; j++)
{
matrizConfusion[oA, j] = 0;
}
}
pruebas.Clear();
entrenamiento.Clear();
if (comboBox2.SelectedItem.ToString() == "K Fold Cross Validation")
{
for (int m = 0; m < instancias.Count; m++)
{
List <string> pruebasTemp = new List <string>();
List <string> entrenamientoTemp = new List <string>();
for (int j = separador; j < divicion + separador; j++)
{
pruebasTemp.Add(instancias[encabezado.Keys.ElementAt(m)].ElementAt(j));
}
for (int j = 0; j < cant_instancias; j++)
{
if (j < separador)
{
entrenamientoTemp.Add(instancias[encabezado.Keys.ElementAt(m)].ElementAt(j));
}
if (j > separador + divicion)
{
entrenamientoTemp.Add(instancias[encabezado.Keys.ElementAt(m)].ElementAt(j));
}
}
pruebas.Add(encabezado.Keys.ElementAt(m), pruebasTemp);
entrenamiento.Add(encabezado.Keys.ElementAt(m), entrenamientoTemp);
}
}
if (comboBox2.SelectedItem.ToString() == "Hold Out")
{
pruebas = llenarPruebas(hold, numGen);
entrenamiento = llenarEntrenamiento(numGen);
}
matrices max = oneR(entrenamiento);
List <string> posiblesValA = posiblesValores(max.coulmaSeleccionada, instancias);
for (int x = 0; x < pruebas[encabezado.Keys.ElementAt(0)].Count; x++)
{
for (int z = 0; z < posiblesValA.Count; z++)
{
if (pruebas[encabezado.Keys.ElementAt(max.coulmaSeleccionada)].ElementAt(x) == posiblesValA.ElementAt(z))
{
for (int g = 0; g < posiblesValC.Count; g++)
{
if (pruebas[encabezado.Keys.ElementAt(clase)].ElementAt(x) == posiblesValC.ElementAt(g))
{
matrizConfusion[max.fila[z], g]++;
}
}
}
}
}
double temp = 0;
double temp2 = 0;
for (int m = 0; m < posiblesValC.Count; m++)
{
temp += matrizConfusion[m, m];
}
for (int m = 0; m < posiblesValC.Count; m++)
{
for (int n = 0; n < posiblesValC.Count; n++)
{
temp2 += matrizConfusion[n, m];
}
}
temp = temp / temp2;
exactitud = (exactitud + temp);
temp = 0;
for (int m = 0; m < posiblesValC.Count; m++)
{
temp2 = 0;
for (int n = 0; n < posiblesValC.Count; n++)
{
temp2 += matrizConfusion[n, m];
}
if (temp2 > 0)
{
temp += matrizConfusion[m, m] / temp2;
}
else
{
temp += matrizConfusion[m, m] / 1;
}
}
temp = temp / posiblesValC.Count;
recall = recall + temp;
temp = 0;
for (int m = 0; m < posiblesValC.Count; m++)
{
temp2 = 0;
for (int n = 0; n < posiblesValC.Count; n++)
{
temp2 += matrizConfusion[m, n];
}
if (temp2 > 0)
{
temp += matrizConfusion[m, m] / temp2;
}
else
{
temp += matrizConfusion[m, m] / 1;
}
}
temp = temp / posiblesValC.Count;
especificidad += temp;
separador += divicion;
}
exactitud = exactitud / k;
recall = recall / k;
especificidad = especificidad / k;
textBox1.Text = "Recall = " + recall * 100 + "% Especificidad = " + especificidad * 100 + "% Exactitud = " + exactitud * 100 + "%";
}
