/* --------------------------------------------------------------------------------------- */
int train(char *filename){
double train_error,valid_error,test_error;
FILE *salida,*fpredic;
N_TOTAL=PR; /* si hay validacion */
for(k=0;k<PTOT;k++) seq[k]=k; /* inicializacion del indice de acceso a los datos */
/*efectuar shuffle inicial de los datos de entrenamiento si SEED != -1 (y hay validacion)*/
if(SEED>-1 && N_TOTAL<PTOT){
srand((unsigned)SEED);
shuffle(PTOT);
}
/*calcular error de entrenamiento*/
train_error=propagar(data,0,PR,1);
/*calcular error de validacion; si no hay, usar mse_train*/
if(PR==PTOT) valid_error=train_error;
else valid_error=propagar(data,PR,PTOT,1);
/*calcular error de test (si hay)*/
if (PTEST>0) test_error =propagar(test,0,PTEST,0);
else test_error =0.;
/*mostrar errores*/
printf("\nFin del entrenamiento.\n\n");
printf("Errores:\nEntrenamiento:%f%%\n",train_error*100.);
printf("Validacion:%f%%\nTest:%f%%\n",valid_error*100.,test_error*100.);
if(CONTROL) fflush(NULL);
/* archivo de predicciones */
sprintf(filepat,"%s.predic",filename);
fpredic=fopen(filepat,"w");
error=(fpredic==NULL);
if(error){
printf("Error al abrir archivo para guardar predicciones\n");
return 1;
}
for(k=0; k < PTEST ; k++){
for( i = 0 ;i< N_IN;i++) fprintf(fpredic,"%f\t",test[k][i]);
fprintf(fpredic,"%d\n",pred[k]);
}
fclose(fpredic);
return 0;
}
/* ----------------------------------------------------------------------------
train:
Ajusta los parametros del algoritmo a los datos de entrenamiento.
Guarda los parametros en un archivo de control.
Calcula porcentaje de error en ajuste y test.
----------------------------------------------------------------------------- */
int train(char *filename){
int feature,clase,k,i;
double sigma,me;
double train_error,valid_error,test_error;
FILE *salida,*fpredic;
int bin;
double v;
int size_vdata = (int)(0.2 * (double)PTOT);
int K_MAX = 100;
int K_BEST;
double min_valid_error = 100.0;
/*Asigno todos los patrones del .data como entrenamiento porque este metodo
no requiere validacion*/
/* N_TOTAL=PTOT; --> si no hay validacion*/
N_TOTAL=PTOT;
for(k=0;k<PTOT;k++) seq[k]=k; /* inicializacion del indice de acceso a
los datos */
/*efectuar shuffle inicial de los datos de entrenamiento si SEED != -1 */
if(SEED>-1){
//printf("\nHaciendo shuffle");
srand((unsigned)SEED);
shuffle(PTOT);
}
/* Hay que validar cuando N_K == 0 */
if (N_K == 0) {
/* Buscar el N_K que produzca el menor error de validacion.
Entreno con el 80% de los datos en .data y valido usando
el 20% restante. */
printf("\nValidando...");
printf("\nCantidad de patrones de entrenamiento: %d",PTOT-size_vdata );
printf("\nCantidad de patrones de validacion: %d\n",size_vdata);
for(i = 1; i <= K_MAX; i++) {
N_K = i;
/*calcular error de entrenamiento*/
train_error=propagar(data,0,PTOT-size_vdata,1);
/*calcular error de validacion */
valid_error=propagar(data,PTOT-size_vdata,PTOT,1);
//printf("Validacion:%f%% ,K:%d\n",valid_error*100.,i);
/* Guardo el mínimo error de validación junto con el K que lo
produjo */
if (valid_error < min_valid_error && valid_error != 0.0) {
K_BEST = i;
min_valid_error = valid_error;
}
/* Interrumpo el proceso de validación en caso de que el error
aumente cosiderablemente */
if (100*(valid_error - min_valid_error) >= 20.0) {
printf("Se interrumpio la validación por el aumento del error en un 20%% sobre el mínimo encontrado.\n");
break;
}
}
N_K = K_BEST;
printf("Como no se especificó K, a través de validacion se eligió: K=%d",K_BEST);
}
/*calcular error de entrenamiento*/
train_error=propagar(data,0,PTOT,1);
/*calcular error de test (si hay)*/
if (PTEST>0) test_error =propagar(test,0,PTEST,0);
else test_error =0.;
/*mostrar errores*/
printf("\nFin del entrenamiento.\n\n");
printf("Errores:\nEntrenamiento:%f%%\n",train_error*100.);
if(min_valid_error != 100.0)
printf("Validacion:%f%%\n",min_valid_error*100.);
else
printf("Validacion: No se realizó.\n");
printf("Test:%f%%\n",test_error*100.);
if(CONTROL) fflush(NULL);
/* archivo de predicciones */
sprintf(filepat,"%s.predic",filename);
fpredic=fopen(filepat,"w");
error=(fpredic==NULL);
if(error){
printf("Error al abrir archivo para guardar predicciones\n");
return 1;
}
for(k=0; k < PTEST ; k++){
for( i = 0 ;i< N_IN;i++) fprintf(fpredic,"%f\t",test[k][i]);
fprintf(fpredic,"%d\n",pred[k]);
}
fclose(fpredic);
return 0;
}
