From 54f6d3eaf6edb2ad85424018218c6a297a68e4e6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Tatiana Dembelova Date: Tue, 29 Aug 2017 13:07:06 +0200 Subject: [PATCH] added new synthetic cases with gaussian blobs added final discretization vizualization --- data_generation.py | 28 +- experiments_logging.py | 5 +- main.py | 38 +- run.sh | 921 +--- run_orig_prop_algos.sh | 914 ++++ synthetic_cases/2d_2_blobs_aligned.csv | 4000 ++++++++++++++++++ synthetic_cases/2d_2_blobs_xor.csv | 4000 ++++++++++++++++++ synthetic_cases/2d_3_blobs_aligned_xor.csv | 3999 +++++++++++++++++ synthetic_cases/3d_2_blobs_aligned.csv | 4000 ++++++++++++++++++ synthetic_cases/3d_2_blobs_xor.csv | 4000 ++++++++++++++++++ synthetic_cases/3d_3_blobs_aligned.csv | 3999 +++++++++++++++++ synthetic_cases/3d_3_blobs_aligned_xor.csv | 3999 +++++++++++++++++ synthetic_cases/3d_3_blobs_xor.csv | 3999 +++++++++++++++++ synthetic_cases/3d_4_blobs_1_aligned_xor.csv | 4000 ++++++++++++++++++ synthetic_cases/3d_4_blobs_2_aligned.csv | 4000 ++++++++++++++++++ synthetic_cases/3d_4_blobs_xor.csv | 4000 ++++++++++++++++++ 16 files changed, 44968 insertions(+), 934 deletions(-) create mode 100644 run_orig_prop_algos.sh create mode 100644 synthetic_cases/2d_2_blobs_aligned.csv create mode 100644 synthetic_cases/2d_2_blobs_xor.csv create mode 100644 synthetic_cases/2d_3_blobs_aligned_xor.csv create mode 100644 synthetic_cases/3d_2_blobs_aligned.csv create mode 100644 synthetic_cases/3d_2_blobs_xor.csv create mode 100644 synthetic_cases/3d_3_blobs_aligned.csv create mode 100644 synthetic_cases/3d_3_blobs_aligned_xor.csv create mode 100644 synthetic_cases/3d_3_blobs_xor.csv create mode 100644 synthetic_cases/3d_4_blobs_1_aligned_xor.csv create mode 100644 synthetic_cases/3d_4_blobs_2_aligned.csv create mode 100644 synthetic_cases/3d_4_blobs_xor.csv diff --git a/data_generation.py b/data_generation.py index b4c6751..95e6100 100644 --- a/data_generation.py +++ b/data_generation.py @@ -111,15 +111,17 @@ def synthetic_cjs(): np.concatenate((np.random.normal(4, 1, (100, 1)), np.random.normal(5, 1, (100, 1))), axis=1)), axis=0) -def blobs(): - # 2d - n = 4000 - l = int(n/2) - blob1 = np.random.normal(0, 1, (l, 2)) - np.concatenate((np.ones((l, 1)), np.zeros((l, 1))), axis=1) +def blobs(rows): + # 3d + blobs_number = 4 + dims = 3 + l = int(rows/blobs_number) + blob1 = np.random.normal(0, 1, (l, dims)) + np.concatenate((np.ones((l, 1)) * -6, np.ones((l, 1)) * -0, np.ones((l, 1)) * -0), axis=1) + blob3 = np.random.normal(0, 1, (l, dims)) + np.concatenate((np.ones((l, 1)) * 3, np.ones((l, 1)) * 3, np.ones((l, 1)) * -3), axis=1) + blob4 = np.random.normal(0, 1, (l, dims)) + np.concatenate((np.ones((l, 1)) * -0, np.ones((l, 1)) * -0, np.ones((l, 1)) * -0), axis=1) + blob2 = np.random.normal(0, 1, (l, dims)) + np.concatenate((np.ones((l, 1)) * 3, np.ones((l, 1)) * 3, np.ones((l, 1)) * 3), axis=1) - blob2 = np.random.normal(0, 1, (l, 2)) + np.concatenate((np.ones((l, 1)), np.zeros((l, 1))), axis=1) - - return np.concatenate((blob1, blob2), axis=0) + return np.concatenate((blob1, blob2, blob3, blob4), axis=0) def append_irrelevant_features(file, n): @@ -137,10 +139,10 @@ def generate(): # -------generating dataset # data = synthetic_cube_in_cube(rows, rel_features, irrel_features, 'l') # data__ = synthetic_cjs() - data = correlated_data(rows, rel_features + irrel_features, 1, func1) - # + # data = correlated_data(rows, rel_features + irrel_features, 1, func1) + data = blobs(rows) # # add zeroes as default class - data = np.concatenate((data, np.zeros((rows, 1))), axis=1) + data = np.concatenate((data, np.zeros((data.shape[0], 1))), axis=1) # -------appending irrelevant features to existing dataset # data = append_irrelevant_features(source, irrel_features) # storing to disk @@ -163,7 +165,7 @@ def generate(): # irrel_features = i # # generate() - file = 'synthetic_cases/uds_test_4.csv' + file = 'synthetic_cases/3d_4_blobs_2_aligned_xor.csv' if os.path.isfile(file): raise ValueError(file + " already exists!") @@ -171,6 +173,6 @@ def generate(): # parameters rows = 4000 rel_features = 2 - irrel_features = 2 + irrel_features = 0 generate() \ No newline at end of file diff --git a/experiments_logging.py b/experiments_logging.py index b758ac1..e6aaf90 100644 --- a/experiments_logging.py +++ b/experiments_logging.py @@ -2,7 +2,7 @@ import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import pandas as pd - +import data_generation as dg from data_generation import synthetic_cube_in_cube @@ -65,5 +65,6 @@ def write_cut_file(name, disc_intervals): if __name__ == '__main__': # rows = 20000 # data = np.concatenate((synthetic_cube_in_cube(rows, 2, 0), np.zeros((rows, 1))), axis=1) - data = pd.read_csv("synthetic_cases/synthetic_cube_in_sparse_cube_3_0.csv", delimiter=";", header=None, na_values='?') + # data = pd.read_csv("synthetic_cases/synthetic_cube_in_sparse_cube_3_0.csv", delimiter=";", header=None, na_values='?') + data = pd.read_csv("synthetic_cases/3d_4_blobs_1_aligned_xor.csv", delimiter=";", header=None, na_values='?') plot_data_3d(data) \ No newline at end of file diff --git a/main.py b/main.py index 36c17d6..359846f 100644 --- a/main.py +++ b/main.py @@ -42,7 +42,7 @@ def write(log, *args): log.write('\n') -def plot_distances(dir, distances): +def plot_distances(dir, distances, disc_intervals): dim_count = len(distances) plt.figure(1) @@ -58,6 +58,9 @@ def plot_distances(dir, distances): # ax1.hist(distances, bins=100, color='c') ax1.plot(dist[0], dist[1]) ax1.axhline(ID_threshold, color='b', linestyle='dashed', linewidth=1) + curr_macro_intervals = disc_intervals[curr] + for macro_id in range(1, len(curr_macro_intervals)): + ax1.axvline(curr_macro_intervals[macro_id][0], color='r') ax1.set_title('dimension ' + str(curr)) plt.subplots_adjust(top=0.92, bottom=0.08, left=0.10, right=0.95, hspace=0.25, wspace=0.35) @@ -230,7 +233,7 @@ def get_discretized_points(curr, data, discretizations, dist_bins, min_id, rank_ if len(sys.argv) == 1: print( 'Usage: main.py -f= -d= -c= -m=<[original|greedy_topk]> -cor=<[uds]> ' - '-dist=<[id, cjs]>') + '-dist=<[id, cjs]> -t=') command = '-f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem.csv -d=; -dist=ID' print('Running default: ', command) command_list = command.split(' ') @@ -246,19 +249,34 @@ def get_discretized_points(curr, data, discretizations, dist_bins, min_id, rank_ method_arg = list(filter(lambda x: x.startswith("-m="), command_list)) corr_measure_arg = list(filter(lambda x: x.startswith("-cor="), command_list)) distance_measure_arg = list(filter(lambda x: x.startswith("-dist="), command_list)) + threshold_arg = list(filter(lambda x: x.startswith("-t="), command_list)) data_file = file_arg[0].replace('-f=', '') - delimiter = delim_arg[0].replace('-d=', '') if delim_arg else ';' + if delim_arg: + delimiter = delim_arg[0].replace('-d=', '') + else: + print('using default delimiter ;') + delimiter = ';' columns = int(columns_arg[0].replace('-c=', '')) if columns_arg else None rows = int(rows_arg[0].replace('-r=', '')) if rows_arg else None - method = cst.Method[method_arg[0].replace('-m=', '').upper()] if method_arg else cst.Method.ORIGINAL + if method_arg: + method = cst.Method[method_arg[0].replace('-m=', '').upper()] + else: + print('using default method ORIGINAL') + method = cst.Method.ORIGINAL cor_measure = cst.CorrelationMeasure[corr_measure_arg[0].replace('-cor=', '').upper()] if corr_measure_arg \ else None if method is not cst.Method.ORIGINAL and cor_measure is None: raise ValueError('A correlation measure should be given!') - distance_measure = cst.DistanceMeasure[ - distance_measure_arg[0].replace('-dist=', '').upper()] if distance_measure_arg \ - else cst.DistanceMeasure.ID + if distance_measure_arg: + distance_measure = cst.DistanceMeasure[distance_measure_arg[0].replace('-dist=', '').upper()] + else: + print('using default distance measure ID') + distance_measure = cst.DistanceMeasure.ID + if threshold_arg: + cst.ID_THRESHOLD_QUANTILE = float(threshold_arg[0].replace('-t=', '')) + else: + print('using default ID_THRESHOLD_QUANTILE = ', str(cst.ID_THRESHOLD_QUANTILE)) # reading data from the file with delimiter and NaN values as "?" data = pd.read_csv(data_file, delimiter=delimiter, header=None, na_values='?') @@ -276,9 +294,11 @@ def get_discretized_points(curr, data, discretizations, dist_bins, min_id, rank_ + "_" + distance_measure.name \ + ("_" + cor_measure.name if cor_measure else "") \ + "_" + method.name \ + + "_" + str(cst.ID_THRESHOLD_QUANTILE) \ + "_" + data_file_name \ + ("_" + str(columns) if columns else "") \ - + ("_" + str(rows) if rows else "") + "/" + + ("_" + str(rows) if rows else "") \ + + "/" os.makedirs(dir) print('output files are:', dir + '*') @@ -290,7 +310,7 @@ def get_discretized_points(curr, data, discretizations, dist_bins, min_id, rank_ cor_measure, distance_measure, log) - plot_distances(dir, distances) + plot_distances(dir, distances, disc_intervals) write_out_file(dir + cst.FILE_DATA_OUTPUT, disc_intervals, disc_points, class_labels) diff --git a/run.sh b/run.sh index 24d534b..9c79552 100644 --- a/run.sh +++ b/run.sh @@ -1,914 +1,15 @@ #!/usr/bin/env bash -#storing the output files into logs3 directory -#======================GREEDY_TOPK====================== - -# -------------ID experiments------------- - -# ----original synthetic cases---- -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_4d_parity_problem.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_5d_parity_problem.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_10d_parity_problem.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -# -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_2.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_3.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_4.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_5.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_10.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -# -## ----with added irrelevant features---- -# -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem_1.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem_2.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem_3.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem_4.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem_5.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem_10.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -# -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem_1.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem_2.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem_3.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem_4.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem_5.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem_10.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -# -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_4d_parity_problem_1.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_4d_parity_problem_2.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_4d_parity_problem_3.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_4d_parity_problem_4.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_4d_parity_problem_5.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_4d_parity_problem_10.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -# -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_5d_parity_problem_1.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_5d_parity_problem_2.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_5d_parity_problem_3.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_5d_parity_problem_4.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_5d_parity_problem_5.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_5d_parity_problem_10.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -# -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_10d_parity_problem_1.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_10d_parity_problem_2.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_10d_parity_problem_3.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_10d_parity_problem_4.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_10d_parity_problem_5.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_10d_parity_problem_10.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -# -# -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_2_1.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_2_2.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_2_3.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_2_4.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_2_5.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_2_10.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -# -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_3_1.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_3_2.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_3_3.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_3_4.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_3_5.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_3_10.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -# -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_4_1.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_4_2.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_4_3.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_4_4.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_4_5.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_4_10.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -# -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_5_1.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_5_2.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_5_3.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_5_4.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_5_5.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_5_10.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -# -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_10_1.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_10_2.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_10_3.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_10_4.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_10_5.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_10_10.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & - -# ----with added irrelevant features and proposed algorithms---- - - - -# -------------CJS experiments------------- - -# ----original synthetic cases---- -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_4d_parity_problem.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_5d_parity_problem.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_10d_parity_problem.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & - -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_2.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_3.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_4.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_5.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_10.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & - -# ----with added irrelevant features---- - -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem_1.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem_2.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem_3.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem_4.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem_5.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem_10.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & - -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem_1.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem_2.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem_3.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem_4.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem_5.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem_10.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & - -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_4d_parity_problem_1.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & -python main.py 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experiments------------- - -## ----original synthetic cases---- -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_4d_parity_problem.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_5d_parity_problem.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_10d_parity_problem.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & -# -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_2.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_3.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_4.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_5.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & -#python main.py 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-python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem_1.csv -dist=CJS -m=HET_BEAM_SEARCH -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem_2.csv -dist=CJS -m=HET_BEAM_SEARCH -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem_3.csv -dist=CJS -m=HET_BEAM_SEARCH -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem_4.csv -dist=CJS -m=HET_BEAM_SEARCH -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem_5.csv -dist=CJS -m=HET_BEAM_SEARCH -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem_10.csv -dist=CJS -m=HET_BEAM_SEARCH -cor=uds & - -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_4d_parity_problem_1.csv -dist=CJS -m=HET_BEAM_SEARCH -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_4d_parity_problem_2.csv -dist=CJS -m=HET_BEAM_SEARCH -cor=uds & -python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_4d_parity_problem_3.csv -dist=CJS -m=HET_BEAM_SEARCH -cor=uds & -python main.py 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into logs3 directory + +#======================GREEDY_TOPK====================== + +# -------------ID experiments------------- + +# ----original synthetic cases---- +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_4d_parity_problem.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_5d_parity_problem.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_10d_parity_problem.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & +# +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_2.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_3.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_4.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_5.csv -m=GREEDY_TOPK -cor=uds 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-------------CJS experiments------------- + +# ----original synthetic cases---- +python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & +python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & +python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_4d_parity_problem.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & +python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_5d_parity_problem.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & +python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_10d_parity_problem.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & + +python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_2.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & +python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_3.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & +python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_4.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & +python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_5.csv -dist=CJS -m=GREEDY_TOPK -cor=uds & 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+#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_2_3.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_2_4.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_2_5.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_2_10.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +# +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_3_1.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_3_2.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_3_3.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_3_4.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_3_5.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_3_10.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +# +#python main.py 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-f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_5_5.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_5_10.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +# +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_10_1.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_10_2.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_10_3.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_10_4.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_10_5.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +#python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_cube_in_cube_10_10.csv -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & + +# ----with added irrelevant features and proposed algorithms---- + + + +# -------------CJS experiments------------- + +# ----original synthetic cases---- +python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem.csv 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----with added irrelevant features---- + +python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem_1.csv -dist=CJS -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem_2.csv -dist=CJS -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem_3.csv -dist=CJS -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem_4.csv -dist=CJS -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem_5.csv -dist=CJS -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_2d_parity_problem_10.csv -dist=CJS -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & + +python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem_1.csv -dist=CJS -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem_2.csv -dist=CJS -m=HET_GREEDY_TOPK -cor=uds & +python main.py -f=synthetic_cases/synthetic_3d_parity_problem_3.csv -dist=CJS 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