public static PairStat <T> GetPairStat(DataLoader <T> loader, string col1, string col2)
{
var result = new PairStat <T>();
int col1idx = loader.RowIdxByColumn[col1];
int col2idx = loader.RowIdxByColumn[col2];
int rowscount = loader.Rows.Count; // всего строк
double sum1 = 0;
double sum2 = 0;
// сначала находим матожидание
foreach (var row in loader.Rows)
{
T fval1 = row.Values[col1idx];
T fval2 = row.Values[col2idx];
sum1 += Convert.ToDouble(fval1);
sum2 += Convert.ToDouble(fval2);
}
result.F1Avg = sum1 / rowscount; // среднее по первому признаку
result.F2Avg = sum2 / rowscount; // среднее по второму признаку
// теперь находим дисперсию и корреляцию
double ds1 = 0;
double ds2 = 0;
double cov = 0;
double disp1 = 0;
double disp2 = 0;
foreach (var row in loader.Rows)
{
ds1 = (Convert.ToDouble(row.Values[col1idx]) - result.F1Avg);
disp1 += ds1 * ds1;
ds2 = (Convert.ToDouble(row.Values[col2idx]) - result.F2Avg);
disp2 += ds2 * ds2;
cov += ds1 * ds2;
}
result.F1Stddev = Math.Sqrt(disp1 / ((double)rowscount - 1));
result.F2Stddev = Math.Sqrt(disp2 / ((double)rowscount - 1));
double div = Math.Sqrt(disp1 * disp2);
double?corr = null; // коэффициент корреляции
if (Math.Abs(div) > 0.000000000000001)
{
corr = cov / div;
}
result.Correlation = corr;
return(result);
}
static void Main(string[] args)
{
if (args.Length <= 1 || args.Length >= 5)
{
Logger.Log("usage: program.exe <datafile.csv> <full/short> [target_name [factor=1.0]]");
return;
}
string filename = args[0];
string stype = args[1].ToLower();
string targetname = args.Length >= 3 ? args[2] : null;
// множетель преобразования для категорирования признаков
double factor = double.Parse(args.Length >= 4 ? args[3].Replace(',', '.') : "1", CultureInfo.InvariantCulture);
if (stype != "full" && stype != "short")
{
Logger.Log("type can be only 'full' or 'short'");
return;
}
if (stype == "short" && targetname == null)
{
Logger.Log("you must specify target_name in sort mode");
return;
}
Logger.Log("datafile = " + filename);
Logger.Log("type = " + stype);
Logger.Log("target_name = " + targetname);
Logger.Log("factor = " + factor.ToString("F04"));
if (!File.Exists(filename))
{
Logger.Log("file " + filename + " not found");
return;
}
// загружаем данные
var loader = targetname != null?(new DataLoader <FType>(targetname)) : new DataLoader <FType>();
//loader.MaxRowsLoaded = 10000;
if (targetname != null)
{
loader.RemoveSkipColumn(targetname);
}
loader.Load(filename);
var cols = loader.FileIdxByColumn.Keys.ToArray();
// выходной файл
string statname = filename + "_stats.csv";
// если часть данных уже просчитана, смотрим какая, чтобы повторно не считать
var counted = LoadCountedData(statname);
// просчитанная статистика по признакам
var factorStatDict = new Dictionary <string, FactorStat <FType> >();
// начинаем просчет
using (var sw = new StreamWriter(new FileStream(statname, counted.Count > 0 ? FileMode.Append : FileMode.Create, FileAccess.Write),
Encoding.UTF8))
{
if (counted.Count == 0)
{
sw.WriteLine("Factor1;Factor2;src_cnt1;src_cnt2;mod_cnt1;mod_cnt2;src_chi2;src_chi2max;src_chi2coeff;mod_chi2;mod_chi2max;mod_chi2coeff;corr;corrabs;inf_val");
}
for (int i = 0; i < cols.Length - 1; i++)
{
for (int j = i + 1; j < cols.Length; j++)
{
var col1 = cols[i]; // первый признак
var col2 = cols[j]; // второй признак
if (stype == "short")
{
if (targetname != null)
{
if (col1 != loader.TargetName && col2 != loader.TargetName)
{
continue;
}
}
}
if (counted.ContainsKey(col1) && counted[col1].ContainsKey(col2))
{
continue;
}
int col1idx = loader.RowIdxByColumn[col1];
int col2idx = loader.RowIdxByColumn[col2];
// просчитаны ли уже статиситки
bool stat1Exist = factorStatDict.ContainsKey(col1);
bool stat2Exist = factorStatDict.ContainsKey(col2);
// объекты статистик по признакам
var col1Stats = stat1Exist ? factorStatDict[col1].ModifiedStat : new Dictionary <FType, StatItem>();
var col2Stats = stat2Exist ? factorStatDict[col2].ModifiedStat : new Dictionary <FType, StatItem>();
var scol1Stats = stat1Exist ? factorStatDict[col1].SourceStat : new Dictionary <FType, StatItem>();
var scol2Stats = stat2Exist ? factorStatDict[col2].SourceStat : new Dictionary <FType, StatItem>();
var f1stat = stat1Exist ? factorStatDict[col1] : new FactorStat <FType>();
var f2stat = stat2Exist ? factorStatDict[col2] : new FactorStat <FType>();
// статистики по парам признаков
var commonStats = new Dictionary <TupleData, StatItem>(); // модифицированным
var scommonStats = new Dictionary <TupleData, StatItem>(); // исходным
// находим среднее, дисперсию и корреляцию по признакам
var colStats = PairStat <FType> .GetPairStat(loader, col1, col2);
int rowscount = loader.TotalDataLines; // всего строк
int allTargets = 0; // всего целевых строк
// собираем общую статистику по всем строкам
foreach (var row in loader.Rows)
{
// исходные признаки
FType fval1 = row.Values[col1idx];
FType fval2 = row.Values[col2idx];
// модифицированные признаки
FType val1 = (long)(Math.Round((fval1 - colStats.F1Avg) / colStats.F1Stddev * factor));
FType val2 = (long)(Math.Round((fval2 - colStats.F2Avg) / colStats.F2Stddev * factor));
if (!stat1Exist) // восможно уже просчитана
{
if (!col1Stats.ContainsKey(val1))
{
col1Stats.Add(val1, new StatItem());
}
var stat1 = col1Stats[val1];
stat1.Count++; // статистика встречаемости значений первого признака (модифицированного)
stat1.Targets += row.Target > 0 ? 1 : 0;
if (!scol1Stats.ContainsKey(fval1))
{
scol1Stats.Add(fval1, new StatItem());
}
var sstat1 = scol1Stats[fval1];
sstat1.Count++; // статистика встречаемости значений первого признака (исходного)
sstat1.Targets += row.Target > 0 ? 1 : 0;
}
if (!stat2Exist) // восможно уже просчитана
{
if (!col2Stats.ContainsKey(val2))
{
col2Stats.Add(val2, new StatItem());
}
var stat2 = col2Stats[val2];
stat2.Count++; // статистика встречаемости значений первого признака (модифицированного)
stat2.Targets += row.Target > 0 ? 1 : 0;
if (!scol2Stats.ContainsKey(fval2))
{
scol2Stats.Add(fval2, new StatItem());
}
var sstat2 = scol2Stats[fval2];
sstat2.Count++; // статистика встречаемости значений первого признака (исходного)
sstat2.Targets += row.Target > 0 ? 1 : 0;
}
allTargets += row.Target > 0 ? 1 : 0;
// статистики астречаемости пар признаков (модифицированные)
var tuple = new TupleData(new List <object> {
val1, val2
});
if (!commonStats.ContainsKey(tuple))
{
commonStats.Add(tuple, new StatItem());
}
var stat = commonStats[tuple];
stat.Count++; // пары признаков
// статистики астречаемости пар признаков (исходные)
var stuple = new TupleData(new List <object> {
fval1, fval2
});
if (!scommonStats.ContainsKey(stuple))
{
scommonStats.Add(stuple, new StatItem());
}
var fstat = scommonStats[stuple];
fstat.Count++; // пары признаков
}
// сохраняем расчитанные признаки
if (!stat1Exist)
{
f1stat.ModifiedStat = col1Stats;
f1stat.SourceStat = scol1Stats;
f1stat.ModifiedCount = col1Stats.Count;
f1stat.SourceCount = scol1Stats.Count;
}
if (!stat2Exist)
{
f2stat.ModifiedStat = col2Stats;
f2stat.SourceStat = scol2Stats;
f2stat.ModifiedCount = col2Stats.Count;
f2stat.SourceCount = scol2Stats.Count;
}
// далее идет расчет вероятностей встречи признаков
if (!stat1Exist)
{
foreach (var v in col1Stats.Values)
{
// вероятность встретить значение первого признака
v.ItemProb = v.Count / (FType)rowscount;
}
foreach (var v in scol1Stats.Values)
{
// вероятность встретить значение первого признака
v.ItemProb = v.Count / (FType)rowscount;
}
}
if (!stat2Exist)
{
foreach (var v in col2Stats.Values)
{
// вероятность встретить значение второго признака
v.ItemProb = v.Count / (FType)rowscount;
}
foreach (var v in scol2Stats.Values)
{
// вероятность встретить значение второго признака
v.ItemProb = v.Count / (FType)rowscount;
}
}
foreach (var v in commonStats.Values)
{
// вероятность встретить пару
v.ItemProb = v.Count / (FType)rowscount;
}
foreach (var v in scommonStats.Values)
{
// вероятность встретить пару
v.ItemProb = v.Count / (FType)rowscount;
}
double chi2 = 0; // хи-квадрат по модифицированным признакам
double schi2 = 0; // хи-квадрат по исхдным признакам
// высчитываем статистики по модифицированным признакам
chi2 = GetChi2Stat(col1Stats, col2Stats, commonStats, rowscount);
// высчитываем статистики по исходным признакам
schi2 = GetChi2Stat(scol1Stats, scol2Stats, scommonStats, rowscount);
int cnt = (f1stat.ModifiedCount - 1) * (f2stat.ModifiedCount - 1);
int scnt = (f1stat.SourceCount - 1) * (f2stat.SourceCount - 1);
double chi2max = Util.InvChi2CDF(cnt, 0.95);
double schi2max = Util.InvChi2CDF(scnt, 0.95);
double chifactor = chi2 / chi2max;
double schifactor = schi2 / schi2max;
// information value
double iv = 0;
if (col1 == loader.TargetName || col2 == loader.TargetName)
{
if (col1 == loader.TargetName)
{
iv = GetInvormationValue(f2stat, allTargets, rowscount);
}
else
{
iv = GetInvormationValue(f1stat, allTargets, rowscount);
}
}
sw.WriteLine("{0};{1};{2};{3};{4};{5};{6};{7};{8};{9};{10};{11};{12};{13};{14}",
col1,
col2,
f1stat.SourceCount,
f2stat.SourceCount,
f1stat.ModifiedCount,
f2stat.ModifiedCount,
schi2.ToString("F09", CultureInfo.InvariantCulture),
schi2max,
schifactor,
chi2.ToString("F09", CultureInfo.InvariantCulture),
chi2max,
chifactor,
colStats.Correlation.ToString(),
Math.Abs(Convert.ToDecimal(colStats.Correlation)).ToString(),
iv.ToString("F09", CultureInfo.InvariantCulture)
);
sw.Flush();
Logger.Log(col1 + "," + col2);
}
}
sw.Close();
}
}
