不确定树实验:具有不确定性的在线树的实验脚本 源码
针对不确定性的在线树进行实验脚本。 这是我们在在线随机森林的预测间隔期间使用的脚本的集合。 它旨在用作更大的可重复性回购的一部分,可。 我们分别描述每个文件。 实验自动化 是使实验自动化的python脚本。 moa_experiments.py 用于运行在线保形预测和OnlineQRF方法的MOA实验。 它需要基于包含这些类的MOA访问已编译的JAR。 预期的数据格式为arff。 参数help包含所有相关选项,请使用python moa_experiments.py -h检查 用法示例: python moa_experiments.py --moajar /path/to/moa
文件列表
uncertain-trees-experiments-master.zip
(预估有个18文件)
uncertain-trees-experiments-master
interval_metrics.py
17KB
confidence_utility_calculation.py
3KB
generate_violin_plots.py
2KB
plot_mer_ris.py
2KB
measurement_aggregations.py
2KB
adjusted_utility.py
4KB
generate_figures.py
18KB
moa_experiments.py
7KB
requirements.txt
109B
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