QuAcc/TODO.md

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Markdown

- [x] aggiungere media tabelle
- [x] plot; 3 tipi (appunti + email + garg)
- [x] sistemare kfcv baseline
- [x] aggiungere metodo con CC oltre SLD
- [x] prendere classe più popolosa di rcv1, togliere negativi fino a raggiungere 50/50; poi fare subsampling con 9 training prvalences (da 0.1-0.9 a 0.9-0.1)
- [x] variare parametro recalibration in SLD
- [x] fix grafico diagonal
- seaborn example gallery
- [x] varianti recalib: bcts, SLD (provare exact_train_prev=False)
- [x] vedere cosa usa garg di validation size
- [x] per model selection testare il parametro c del classificatore, si esplora in np.logscale(-3,3, 7) oppure np.logscale(-4, 4, 9), parametro class_weight si esplora in None oppure "balanced"; va usato qp.model_selection.GridSearchQ in funzione di mae come errore, UPP come protocollo
- qp.train_test_split per avere v_train e v_val
- GridSearchQ(
model: BaseQuantifier,
param_grid: {
'classifier__C': np.logspace(-3,3,7),
'classifier__class_weight': [None, 'balanced'],
'recalib': [None, 'bcts']
},
protocol: UPP(V_val, repeats=1000),
error = qp.error.mae,
refit=True,
timeout=-1,
n_jobs=-2,
verbose=True).fit(V_tr)
- [x] plot collettivo, con sulla x lo shift e prenda in considerazione tutti i training set, facendo la media sui 9 casi (ogni line è un metodo), risultati non ottimizzati e ottimizzati
- [x] salvare il best score ottenuto da ogni applicazione di GridSearchQ
- nel caso di bin fare media dei due best score
- [x] import baselines
- [ ] importare mandoline
- mandoline può essere importato, ma richiedere uno slicing delle features a priori che devere essere realizzato ad hoc
- [ ] sistemare vecchie iw baselines
- non possono essere fixate perché dipendono da numpy
- [x] plot avg con train prevalence sull'asse x e media su test prevalecne
- [x] realizzare grid search per task specifico partendo da GridSearchQ
- [x] provare PACC come quantificatore
- [x] aggiungere etichette in shift plot
- [x] sistemare exact_train quapy
- [ ] testare anche su imbd