diff --git a/src/Microsoft.ML.Data/Data/Conversion.cs b/src/Microsoft.ML.Data/Data/Conversion.cs index 1f08d63fc3..e28eae003a 100644 --- a/src/Microsoft.ML.Data/Data/Conversion.cs +++ b/src/Microsoft.ML.Data/Data/Conversion.cs @@ -1170,7 +1170,7 @@ private bool IsStdMissing(ref ReadOnlySpan span) public bool TryParseKey(ref TX src, U8 min, U8 max, out U8 dst) { var span = src.Span; - Contracts.Check(!IsStdMissing(ref span), "Missing text value cannot be converted to unsigned integer type."); + Contracts.Check(span.IsEmpty || !IsStdMissing(ref span), "Missing text value cannot be converted to unsigned integer type."); Contracts.Assert(min <= max); // This simply ensures we don't have min == 0 and max == U8.MaxValue. This is illegal since @@ -1530,7 +1530,7 @@ public bool TryParse(ref TX src, out BL dst) { var span = src.Span; - Contracts.Check(!IsStdMissing(ref span), "Missing text values cannot be converted to bool value."); + Contracts.Check(span.IsEmpty || !IsStdMissing(ref span), "Missing text value cannot be converted to bool type."); char ch; switch (src.Length) diff --git a/src/Microsoft.ML.Data/Transforms/ConcatTransform.cs b/src/Microsoft.ML.Data/Transforms/ConcatTransform.cs index 3c70da1ee4..7c5531b248 100644 --- a/src/Microsoft.ML.Data/Transforms/ConcatTransform.cs +++ b/src/Microsoft.ML.Data/Transforms/ConcatTransform.cs @@ -384,7 +384,7 @@ public static IDataTransform Create(IHostEnvironment env, TaggedArguments args, env.CheckUserArg(Utils.Size(args.Column[i].Source) > 0, nameof(args.Column)); var cols = args.Column - .Select(c => new ColumnInfo(c.Name, c.Source.Select(kvp => (kvp.Value, kvp.Key)))) + .Select(c => new ColumnInfo(c.Name, c.Source.Select(kvp => (kvp.Value, kvp.Key != "" ? kvp.Key : null)))) .ToArray(); var transformer = new ConcatTransform(env, cols); return transformer.MakeDataTransform(input); diff --git a/src/Microsoft.ML.Data/Transforms/TermEstimator.cs b/src/Microsoft.ML.Data/Transforms/TermEstimator.cs index 56210a0e0e..b9a5fd9728 100644 --- a/src/Microsoft.ML.Data/Transforms/TermEstimator.cs +++ b/src/Microsoft.ML.Data/Transforms/TermEstimator.cs @@ -21,6 +21,9 @@ public static class Defaults private readonly IHost _host; private readonly TermTransform.ColumnInfo[] _columns; + private readonly string _file; + private readonly string _termsColumn; + private readonly IComponentFactory _loaderFactory; /// /// Convenience constructor for public facing API. @@ -32,18 +35,23 @@ public static class Defaults /// How items should be ordered when vectorized. By default, they will be in the order encountered. /// If by value items are sorted according to their default comparison, for example, text sorting will be case sensitive (for example, 'A' then 'Z' then 'a'). public TermEstimator(IHostEnvironment env, string inputColumn, string outputColumn = null, int maxNumTerms = Defaults.MaxNumTerms, TermTransform.SortOrder sort = Defaults.Sort) : - this(env, new TermTransform.ColumnInfo(inputColumn, outputColumn ?? inputColumn, maxNumTerms, sort)) + this(env, new[] { new TermTransform.ColumnInfo(inputColumn, outputColumn ?? inputColumn, maxNumTerms, sort) }) { } - public TermEstimator(IHostEnvironment env, params TermTransform.ColumnInfo[] columns) + public TermEstimator(IHostEnvironment env, TermTransform.ColumnInfo[] columns, + string file = null, string termsColumn = null, + IComponentFactory loaderFactory = null) { Contracts.CheckValue(env, nameof(env)); _host = env.Register(nameof(TermEstimator)); _columns = columns; + _file = file; + _termsColumn = termsColumn; + _loaderFactory = loaderFactory; } - public TermTransform Fit(IDataView input) => new TermTransform(_host, input, _columns); + public TermTransform Fit(IDataView input) => new TermTransform(_host, input, _columns, _file, _termsColumn, _loaderFactory); public SchemaShape GetOutputSchema(SchemaShape inputSchema) { diff --git a/src/Microsoft.ML.Data/Transforms/TermTransform.cs b/src/Microsoft.ML.Data/Transforms/TermTransform.cs index a2095c32cb..adf1efdc48 100644 --- a/src/Microsoft.ML.Data/Transforms/TermTransform.cs +++ b/src/Microsoft.ML.Data/Transforms/TermTransform.cs @@ -268,7 +268,7 @@ public TermTransform(IHostEnvironment env, IDataView input, this(env, input, columns, null, null, null) { } - private TermTransform(IHostEnvironment env, IDataView input, + internal TermTransform(IHostEnvironment env, IDataView input, ColumnInfo[] columns, string file = null, string termsColumn = null, IComponentFactory loaderFactory = null) @@ -314,13 +314,13 @@ public static IDataTransform Create(IHostEnvironment env, Arguments args, IDataV if (!Enum.IsDefined(typeof(SortOrder), sortOrder)) throw env.ExceptUserArg(nameof(args.Sort), "Undefined sorting criteria '{0}' detected for column '{1}'", sortOrder, item.Name); - cols[i] = new ColumnInfo(item.Source, + cols[i] = new ColumnInfo(item.Source ?? item.Name, item.Name, item.MaxNumTerms ?? args.MaxNumTerms, sortOrder, item.Term, item.TextKeyValues ?? args.TextKeyValues); - cols[i].Terms = item.Terms; + cols[i].Terms = item.Terms ?? args.Terms; }; } return new TermTransform(env, input, cols, args.DataFile, args.TermsColumn, args.Loader).MakeDataTransform(input); diff --git a/src/Microsoft.ML.ResultProcessor/ResultProcessor.cs b/src/Microsoft.ML.ResultProcessor/ResultProcessor.cs index b142cea0ba..b896e37bf6 100644 --- a/src/Microsoft.ML.ResultProcessor/ResultProcessor.cs +++ b/src/Microsoft.ML.ResultProcessor/ResultProcessor.cs @@ -1063,10 +1063,10 @@ private static Experiment CreateVisualizationExperiment(ExperimentItemResult res var experiment = new ML.Runtime.ExperimentVisualization.Experiment { Key = index.ToString(), - CompareGroup = string.IsNullOrEmpty(result.CustomizedTag) ? result.Trainer.Kind : result.CustomizedTag, + CompareGroup = string.IsNullOrEmpty(result.CustomizedTag) ? result.TrainerKind : result.CustomizedTag, Trainer = new ML.Runtime.ExperimentVisualization.Trainer { - Name = result.Trainer.Kind, + Name = result.TrainerKind, ParameterSets = new List() }, DataSet = new ML.Runtime.ExperimentVisualization.DataSet { File = result.Datafile }, @@ -1152,7 +1152,10 @@ private static object Load(Stream stream) public static int Main(string[] args) { - return Main(new ConsoleEnvironment(42), args); + string currentDirectory = Path.GetDirectoryName(typeof(ResultProcessor).Module.FullyQualifiedName); + using (var env = new ConsoleEnvironment(42)) + using (AssemblyLoadingUtils.CreateAssemblyRegistrar(env, currentDirectory)) + return Main(env, args); } public static int Main(IHostEnvironment env, string[] args) diff --git a/src/Microsoft.ML.StandardLearners/Standard/LogisticRegression/LogisticRegression.cs b/src/Microsoft.ML.StandardLearners/Standard/LogisticRegression/LogisticRegression.cs index 5969c396a7..48757b347a 100644 --- a/src/Microsoft.ML.StandardLearners/Standard/LogisticRegression/LogisticRegression.cs +++ b/src/Microsoft.ML.StandardLearners/Standard/LogisticRegression/LogisticRegression.cs @@ -373,7 +373,7 @@ protected override ParameterMixingCalibratedPredictor CreatePredictor() CurrentWeights.GetItemOrDefault(0, ref bias); CurrentWeights.CopyTo(ref weights, 1, CurrentWeights.Length - 1); return new ParameterMixingCalibratedPredictor(Host, - new LinearBinaryPredictor(Host, ref weights, bias), + new LinearBinaryPredictor(Host, ref weights, bias, _stats), new PlattCalibrator(Host, -1, 0)); } diff --git a/src/Microsoft.ML.Sweeper/Algorithms/NelderMead.cs b/src/Microsoft.ML.Sweeper/Algorithms/NelderMead.cs index 0b43d1d3a8..9e9700f38f 100644 --- a/src/Microsoft.ML.Sweeper/Algorithms/NelderMead.cs +++ b/src/Microsoft.ML.Sweeper/Algorithms/NelderMead.cs @@ -26,7 +26,7 @@ public sealed class Arguments public IComponentFactory[] SweptParameters; [Argument(ArgumentType.LastOccurenceWins, HelpText = "The sweeper used to get the initial results.", ShortName = "init", SignatureType = typeof(SignatureSweeperFromParameterList))] - public IComponentFactory FirstBatchSweeper; + public IComponentFactory FirstBatchSweeper = ComponentFactoryUtils.CreateFromFunction((host, array) => new UniformRandomSweeper(host, new SweeperBase.ArgumentsBase(), array)); [Argument(ArgumentType.AtMostOnce, HelpText = "Seed for the random number generator for the first batch sweeper", ShortName = "seed")] public int RandomSeed; diff --git a/src/Microsoft.ML.Sweeper/ConfigRunner.cs b/src/Microsoft.ML.Sweeper/ConfigRunner.cs index 04aecb99bf..3219d691b1 100644 --- a/src/Microsoft.ML.Sweeper/ConfigRunner.cs +++ b/src/Microsoft.ML.Sweeper/ConfigRunner.cs @@ -107,7 +107,10 @@ public virtual void Finish() if (Exe == null || Exe.EndsWith("maml", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) || Exe.EndsWith("maml.exe", StringComparison.OrdinalIgnoreCase)) { + string currentDirectory = Path.GetDirectoryName(typeof(ExeConfigRunnerBase).Module.FullyQualifiedName); + using (var ch = Host.Start("Finish")) + using (AssemblyLoadingUtils.CreateAssemblyRegistrar(Host, currentDirectory)) { var runs = RunNums.ToArray(); var args = Utils.BuildArray(RunNums.Count + 2, @@ -120,7 +123,7 @@ public virtual void Finish() return string.Format("{{{0}}}", GetFilePath(runs[i], "out")); }); - ResultProcessorInternal.ResultProcessor.Main (args); + ResultProcessorInternal.ResultProcessor.Main(args); ch.Info(@"The summary of the run results has been saved to the file {0}\{1}.summary.txt", OutputFolder, Prefix); } diff --git a/src/Microsoft.ML.Sweeper/Microsoft.ML.Sweeper.csproj b/src/Microsoft.ML.Sweeper/Microsoft.ML.Sweeper.csproj index 250cedf40c..d48a762104 100644 --- a/src/Microsoft.ML.Sweeper/Microsoft.ML.Sweeper.csproj +++ b/src/Microsoft.ML.Sweeper/Microsoft.ML.Sweeper.csproj @@ -16,4 +16,8 @@ + + + + diff --git a/src/Microsoft.ML.Transforms/CategoricalTransform.cs b/src/Microsoft.ML.Transforms/CategoricalTransform.cs index 880a258be3..5bf6c070f5 100644 --- a/src/Microsoft.ML.Transforms/CategoricalTransform.cs +++ b/src/Microsoft.ML.Transforms/CategoricalTransform.cs @@ -135,18 +135,20 @@ public static IDataTransform Create(IHostEnvironment env, Arguments args, IDataV column.MaxNumTerms ?? args.MaxNumTerms, column.Sort ?? args.Sort, column.Term ?? args.Term); - col.SetTerms(column.Terms); + col.SetTerms(column.Terms ?? args.Terms); columns.Add(col); } - return new CategoricalEstimator(env, columns.ToArray()).Fit(input).Transform(input) as IDataTransform; + return new CategoricalEstimator(env, columns.ToArray(), args.DataFile, args.TermsColumn, args.Loader).Fit(input).Transform(input) as IDataTransform; } private readonly TransformerChain _transformer; public CategoricalTransform(TermEstimator term, IEstimator toVector, IDataView input) { - var chain = term.Append(toVector); - _transformer = chain.Fit(input); + if (toVector != null) + _transformer = term.Append(toVector).Fit(input); + else + _transformer = new TransformerChain(term.Fit(input)); } public Schema GetOutputSchema(Schema inputSchema) => _transformer.GetOutputSchema(inputSchema); @@ -198,15 +200,17 @@ internal void SetTerms(string terms) /// The type of output expected. public CategoricalEstimator(IHostEnvironment env, string input, string output = null, CategoricalTransform.OutputKind outputKind = Defaults.OutKind) - : this(env, new ColumnInfo(input, output ?? input, outputKind)) + : this(env, new[] { new ColumnInfo(input, output ?? input, outputKind) }) { } - public CategoricalEstimator(IHostEnvironment env, params ColumnInfo[] columns) + public CategoricalEstimator(IHostEnvironment env, ColumnInfo[] columns, + string file = null, string termsColumn = null, + IComponentFactory loaderFactory = null) { Contracts.CheckValue(env, nameof(env)); _host = env.Register(nameof(TermEstimator)); - _term = new TermEstimator(_host, columns); + _term = new TermEstimator(_host, columns, file, termsColumn, loaderFactory); var binaryCols = new List<(string input, string output)>(); var cols = new List<(string input, string output, bool bag)>(); for (int i = 0; i < columns.Length; i++) diff --git a/test/BaselineOutput/Common/Command/CommandTrainMlrWithStats-1-out.txt b/test/BaselineOutput/Common/Command/CommandTrainMlrWithStats-1-out.txt new file mode 100644 index 0000000000..09df0d1081 --- /dev/null +++ b/test/BaselineOutput/Common/Command/CommandTrainMlrWithStats-1-out.txt @@ -0,0 +1 @@ +Saving predictor summary diff --git a/test/BaselineOutput/Common/Command/CommandTrainMlrWithStats-out.txt b/test/BaselineOutput/Common/Command/CommandTrainMlrWithStats-out.txt new file mode 100644 index 0000000000..67919fb61e --- /dev/null +++ b/test/BaselineOutput/Common/Command/CommandTrainMlrWithStats-out.txt @@ -0,0 +1,15 @@ +maml.exe Train tr=MultiClassLogisticRegression{maxiter=100 t=- stat=+} loader=TextLoader{col=Label:TX:4 col=Features:R4:0-3 sep=,} data=%Data% out=%Output% seed=1 xf=Term{col=Label} +Automatically adding a MinMax normalization transform, use 'norm=Warn' or 'norm=No' to turn this behavior off. +Beginning optimization +num vars: 15 +improvement criterion: Mean Improvement +L1 regularization selected 11 of 15 weights. +Model trained with 150 training examples. +Residual Deviance: 132.0122 +Null Deviance: 329.5837 +AIC: 154.0122 +Not training a calibrator because it is not needed. +Physical memory usage(MB): %Number% +Virtual memory usage(MB): %Number% +%DateTime% Time elapsed(s): %Number% + diff --git a/test/BaselineOutput/Common/Command/CommandTrainMlrWithStats-summary.txt b/test/BaselineOutput/Common/Command/CommandTrainMlrWithStats-summary.txt new file mode 100644 index 0000000000..f8e0fadf34 --- /dev/null +++ b/test/BaselineOutput/Common/Command/CommandTrainMlrWithStats-summary.txt @@ -0,0 +1,18 @@ +MulticlassLogisticRegression bias and non-zero weights + Iris-setosa+(Bias) 2.265129 + Iris-versicolor+(Bias) 0.7695086 + Iris-virginica+(Bias) -3.034663 + Iris-setosa+f3 -3.180634 + Iris-setosa+f2 -2.88663 + Iris-setosa+f1 0.5392878 + Iris-setosa+f0 -0.03958065 + Iris-versicolor+f1 -0.7073272 + Iris-virginica+f3 3.158146 + Iris-virginica+f2 1.907791 + Iris-virginica+f0 0.01793481 + +*** MODEL STATISTICS SUMMARY *** +Count of training examples: 150 +Residual Deviance: 132.0122 +Null Deviance: 329.5837 +AIC: 154.0122 diff --git a/test/BaselineOutput/Common/Command/CommandTrainingLrWithStats-1-out.txt b/test/BaselineOutput/Common/Command/CommandTrainingLrWithStats-1-out.txt new file mode 100644 index 0000000000..09df0d1081 --- /dev/null +++ b/test/BaselineOutput/Common/Command/CommandTrainingLrWithStats-1-out.txt @@ -0,0 +1 @@ +Saving predictor summary diff --git a/test/BaselineOutput/Common/Command/CommandTrainingLrWithStats-out.txt b/test/BaselineOutput/Common/Command/CommandTrainingLrWithStats-out.txt new file mode 100644 index 0000000000..2a228a3c44 --- /dev/null +++ b/test/BaselineOutput/Common/Command/CommandTrainingLrWithStats-out.txt @@ -0,0 +1,15 @@ +maml.exe Train feat=Num lab=Lab tr=lr{t=- stat=+} loader=text{header+ sep=comma col=Lab:14 col=Num:0,2,4,10-12} data=%Data% out=%Output% +Automatically adding a MinMax normalization transform, use 'norm=Warn' or 'norm=No' to turn this behavior off. +Beginning optimization +num vars: 7 +improvement criterion: Mean Improvement +L1 regularization selected 7 of 7 weights. +Model trained with 32561 training examples. +Residual Deviance: 26705.74 (on 32554 degrees of freedom) +Null Deviance: 35948.08 (on 32560 degrees of freedom) +AIC: 26719.74 +Not training a calibrator because it is not needed. +Physical memory usage(MB): %Number% +Virtual memory usage(MB): %Number% +%DateTime% Time elapsed(s): %Number% + diff --git a/test/BaselineOutput/Common/Command/CommandTrainingLrWithStats-summary.txt b/test/BaselineOutput/Common/Command/CommandTrainingLrWithStats-summary.txt new file mode 100644 index 0000000000..6d58cb8d2d --- /dev/null +++ b/test/BaselineOutput/Common/Command/CommandTrainingLrWithStats-summary.txt @@ -0,0 +1,15 @@ +Linear Binary Classification Predictor non-zero weights + +(Bias) -8.228298 +capital-gain 18.58347 +education-num 5.066041 +hours-per-week 3.946534 +age 3.86064 +capital-loss 2.81616 +fnlwgt 0.7489593 + +*** MODEL STATISTICS SUMMARY *** +Count of training examples: 32561 +Residual Deviance: 26705.74 +Null Deviance: 35948.08 +AIC: 26719.74 diff --git a/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-model0-stats.txt b/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-model0-stats.txt new file mode 100644 index 0000000000..5c5d36e4b6 --- /dev/null +++ b/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-model0-stats.txt @@ -0,0 +1,10 @@ +#@ TextLoader{ +#@ header+ +#@ sep=tab +#@ col={name={Count of training examples} type=I8 src=0} +#@ col={name={Residual Deviance} type=R4 src=1} +#@ col={name={Null Deviance} type=R4 src=2} +#@ col=AIC:R4:3 +#@ } +Count of training examples Residual Deviance Null Deviance AIC +521 98.29433 669.0935 118.294327 diff --git a/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-model0-summary.txt b/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-model0-summary.txt new file mode 100644 index 0000000000..ba22530ce7 --- /dev/null +++ b/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-model0-summary.txt @@ -0,0 +1,8 @@ +#@ TextLoader{ +#@ header+ +#@ sep=tab +#@ col=Bias:R4:0 +#@ col=Weights:R4:1-17 +#@ } +Bias Features.thickness Features.uniform_size Features.uniform_shape Features.adhesion Features.epit_size Features.bare_nuclei Features.bland_chromatin Features.normal_nucleoli Cat.1 Cat.5 Cat.4 Cat.3 Cat.2 Cat.7 Cat.10 Cat.8 Cat.6 +-5.120674 2.353567 1.78653753 1.9442488 1.38072 1.0831089 2.43588924 1.61141682 1.34575915 -0.7715381 0 0 0 0 0 0 0 0 diff --git a/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-model1-summary.txt b/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-model1-summary.txt new file mode 100644 index 0000000000..c2b010213d --- /dev/null +++ b/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-model1-summary.txt @@ -0,0 +1,7 @@ +#@ TextLoader{ +#@ header+ +#@ sep=tab +#@ col=Gains:R4:0-16 +#@ } +Cat.1 Cat.4 Cat.2 Cat.5 Cat.10 Cat.3 Cat.7 Cat.8 Cat.6 Features.thickness Features.uniform_size Features.uniform_shape Features.adhesion Features.epit_size Features.bare_nuclei Features.bland_chromatin Features.normal_nucleoli +0.0607880056 0 0.0249023773 0 0 4.10026857E-09 0 0 0 0.190965369 1 0.7112387 0.14315024 0.222178861 0.413435966 0.254190356 0.2604484 diff --git a/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-model2-stats.txt b/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-model2-stats.txt new file mode 100644 index 0000000000..152e94f64d --- /dev/null +++ b/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-model2-stats.txt @@ -0,0 +1,10 @@ +#@ TextLoader{ +#@ header+ +#@ sep=tab +#@ col={name={Count of training examples} type=I8 src=0} +#@ col={name={Residual Deviance} type=R4 src=1} +#@ col={name={Null Deviance} type=R4 src=2} +#@ col=AIC:R4:3 +#@ } +Count of training examples Residual Deviance Null Deviance AIC +520 94.1969452 673.3445 114.196945 diff --git a/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-model2-summary.txt b/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-model2-summary.txt new file mode 100644 index 0000000000..b482a388b9 --- /dev/null +++ b/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-model2-summary.txt @@ -0,0 +1,8 @@ +#@ TextLoader{ +#@ header+ +#@ sep=tab +#@ col=Bias:R4:0 +#@ col=Weights:R4:1-17 +#@ } +Bias Features.thickness Features.uniform_size Features.uniform_shape Features.adhesion Features.epit_size Features.bare_nuclei Features.bland_chromatin Features.normal_nucleoli Cat.1 Cat.5 Cat.4 Cat.2 Cat.3 Cat.7 Cat.10 Cat.8 Cat.6 +-4.860323 2.143086 1.49418533 1.71121442 1.38318741 0.883200347 3.16845965 1.38684654 1.51904845 -0.8226236 0 0 0 0 0 0 0 0 diff --git a/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-model3-summary.txt b/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-model3-summary.txt new file mode 100644 index 0000000000..b8a21ad39b --- /dev/null +++ b/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-model3-summary.txt @@ -0,0 +1,7 @@ +#@ TextLoader{ +#@ header+ +#@ sep=tab +#@ col=Gains:R4:0-16 +#@ } +Cat.1 Cat.5 Cat.2 Cat.4 Cat.3 Cat.7 Cat.10 Cat.8 Cat.6 Features.thickness Features.uniform_size Features.uniform_shape Features.adhesion Features.epit_size Features.bare_nuclei Features.bland_chromatin Features.normal_nucleoli +0.009761757 0 0.0203766879 0 0.000928933 0 0 0 0 0.308038682 1 0.5590685 0.125412315 0.118880585 0.488731444 0.308761537 0.132577017 diff --git a/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-summary-key-value-pairs.txt b/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-summary-key-value-pairs.txt new file mode 100644 index 0000000000..beeec64d77 --- /dev/null +++ b/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-summary-key-value-pairs.txt @@ -0,0 +1,58 @@ +Partition model 0 summary: +Linear Binary Classification Predictor non-zero weights +(Bias): -5.120674 +Features.bare_nuclei: 2.435889 +Features.thickness: 2.353567 +Features.uniform_shape: 1.944249 +Features.uniform_size: 1.786538 +Features.bland_chromatin: 1.611417 +Features.adhesion: 1.38072 +Features.normal_nucleoli: 1.345759 +Features.epit_size: 1.083109 +Cat.1: -0.7715381 +Count of training examples: 521 +Residual Deviance: 98.29433 +Null Deviance: 669.0935 +AIC: 118.2943 +Partition model 1 summary: +Per-feature gain summary for the boosted tree ensemble: +Features.uniform_size: 1 +Features.uniform_shape: 0.711238682354263 +Features.bare_nuclei: 0.413435971399054 +Features.normal_nucleoli: 0.260448393604327 +Features.bland_chromatin: 0.254190368593018 +Features.epit_size: 0.222178863469679 +Features.thickness: 0.190965373645692 +Features.adhesion: 0.143150245168852 +Cat.1: 0.0607880054395048 +Cat.2: 0.0249023775790133 +Cat.3: 4.10026871732935E-09 +Partition model 2 summary: +Linear Binary Classification Predictor non-zero weights +(Bias): -4.860323 +Features.bare_nuclei: 3.16846 +Features.thickness: 2.143086 +Features.uniform_shape: 1.711214 +Features.normal_nucleoli: 1.519048 +Features.uniform_size: 1.494185 +Features.bland_chromatin: 1.386847 +Features.adhesion: 1.383187 +Features.epit_size: 0.8832003 +Cat.1: -0.8226236 +Count of training examples: 520 +Residual Deviance: 94.19695 +Null Deviance: 673.3445 +AIC: 114.1969 +Partition model 3 summary: +Per-feature gain summary for the boosted tree ensemble: +Features.uniform_size: 1 +Features.uniform_shape: 0.559068504082849 +Features.bare_nuclei: 0.488731457203164 +Features.bland_chromatin: 0.308761540884501 +Features.thickness: 0.308038677882308 +Features.normal_nucleoli: 0.132577017456797 +Features.adhesion: 0.125412316945858 +Features.epit_size: 0.118880587537871 +Cat.2: 0.0203766881332348 +Cat.1: 0.00976175711400017 +Cat.3: 0.000928932959407758 diff --git a/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-summary.txt b/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-summary.txt new file mode 100644 index 0000000000..50abe9df54 --- /dev/null +++ b/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/ensemble-summary.txt @@ -0,0 +1,66 @@ +Partition model 0 summary: +Linear Binary Classification Predictor non-zero weights + +(Bias) -5.120674 +Features.bare_nuclei 2.435889 +Features.thickness 2.353567 +Features.uniform_shape 1.944249 +Features.uniform_size 1.786538 +Features.bland_chromatin 1.611417 +Features.adhesion 1.38072 +Features.normal_nucleoli 1.345759 +Features.epit_size 1.083109 +Cat.1 -0.7715381 + +*** MODEL STATISTICS SUMMARY *** +Count of training examples: 521 +Residual Deviance: 98.29433 +Null Deviance: 669.0935 +AIC: 118.2943 +Partition model 1 summary: + +Per-feature gain summary for the boosted tree ensemble: + Features.uniform_size 1 + Features.uniform_shape 0.711238682354263 + Features.bare_nuclei 0.413435971399054 + Features.normal_nucleoli 0.260448393604327 + Features.bland_chromatin 0.254190368593018 + Features.epit_size 0.222178863469679 + Features.thickness 0.190965373645692 + Features.adhesion 0.143150245168852 + Cat.1 0.0607880054395048 + Cat.2 0.0249023775790133 + Cat.3 4.10026871732935E-09 +Partition model 2 summary: +Linear Binary Classification Predictor non-zero weights + +(Bias) -4.860323 +Features.bare_nuclei 3.16846 +Features.thickness 2.143086 +Features.uniform_shape 1.711214 +Features.normal_nucleoli 1.519048 +Features.uniform_size 1.494185 +Features.bland_chromatin 1.386847 +Features.adhesion 1.383187 +Features.epit_size 0.8832003 +Cat.1 -0.8226236 + +*** MODEL STATISTICS SUMMARY *** +Count of training examples: 520 +Residual Deviance: 94.19695 +Null Deviance: 673.3445 +AIC: 114.1969 +Partition model 3 summary: + +Per-feature gain summary for the boosted tree ensemble: + Features.uniform_size 1 + Features.uniform_shape 0.559068504082849 + Features.bare_nuclei 0.488731457203164 + Features.bland_chromatin 0.308761540884501 + Features.thickness 0.308038677882308 + Features.normal_nucleoli 0.132577017456797 + Features.adhesion 0.125412316945858 + Features.epit_size 0.118880587537871 + Cat.2 0.0203766881332348 + Cat.1 0.00976175711400017 + Cat.3 0.000928932959407758 diff --git a/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/lr-stats.txt b/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/lr-stats.txt new file mode 100644 index 0000000000..8e04238c73 --- /dev/null +++ b/test/BaselineOutput/Common/EntryPoints/lr-stats.txt @@ -0,0 +1,10 @@ +#@ TextLoader{ +#@ header+ +#@ sep=tab +#@ col={name={Count of training examples} type=I8 src=0} +#@ col={name={Residual Deviance} type=R4 src=1} +#@ col={name={Null Deviance} type=R4 src=2} +#@ col=AIC:R4:3 +#@ } +Count of training examples Residual 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Please refer to https://aka.ms/MLNetIssue if you need assistance. +--- Progress log --- diff --git a/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-CV-MSM-sparse-sample-rp.txt b/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-CV-MSM-sparse-sample-rp.txt new file mode 100644 index 0000000000..e69de29bb2 diff --git a/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-CV-breast-cancer-out.txt b/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-CV-breast-cancer-out.txt new file mode 100644 index 0000000000..854cbbd76a --- /dev/null +++ b/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-CV-breast-cancer-out.txt @@ -0,0 +1,83 @@ +maml.exe CV tr=FastRank{nl=5 mil=5 lr=0.25 iter=20} threads=- dout=%Output% data=%Data% seed=1 +Not adding a normalizer. +Making per-feature arrays +Changing data from row-wise to column-wise +Warning: Skipped 8 instances with missing features during training +Processed 329 instances +Binning and forming Feature objects +Reserved memory for tree learner: 3852 bytes +Starting to train ... +Not training a calibrator because it is not needed. +Not adding a normalizer. +Making per-feature arrays +Changing data from row-wise to column-wise +Warning: Skipped 8 instances with missing features during training +Processed 354 instances +Binning and forming Feature objects +Reserved memory for tree learner: 3816 bytes +Starting to train ... +Not training a calibrator because it is not needed. +TEST POSITIVE RATIO: 0.3702 (134.0/(134.0+228.0)) +Confusion table + ||====================== +PREDICTED || positive | negative | Recall +TRUTH ||====================== + positive || 131 | 3 | 0.9776 + negative || 10 | 218 | 0.9561 + ||====================== +Precision || 0.9291 | 0.9864 | +OVERALL 0/1 ACCURACY: 0.964088 +LOG LOSS/instance: 0.211336 +Test-set entropy (prior Log-Loss/instance): 0.950799 +LOG-LOSS REDUCTION (RIG): 77.772765 +AUC: 0.983225 +TEST POSITIVE RATIO: 0.3175 (107.0/(107.0+230.0)) +Confusion table + ||====================== +PREDICTED || positive | negative | Recall +TRUTH ||====================== + positive || 98 | 9 | 0.9159 + negative || 5 | 225 | 0.9783 + ||====================== +Precision || 0.9515 | 0.9615 | +OVERALL 0/1 ACCURACY: 0.958457 +LOG LOSS/instance: 0.137700 +Test-set entropy (prior Log-Loss/instance): 0.901650 +LOG-LOSS REDUCTION (RIG): 84.727964 +AUC: 0.993681 + +OVERALL RESULTS +--------------------------------------- +AUC: 0.988453 (0.0052) +Accuracy: 0.961273 (0.0028) +Positive precision: 0.940267 (0.0112) +Positive recall: 0.946750 (0.0309) +Negative precision: 0.973982 (0.0124) +Negative recall: 0.967201 (0.0111) +Log-loss: 0.174518 (0.0368) +Log-loss reduction: 81.250364 (3.4776) +F1 Score: 0.943030 (0.0097) +AUPRC: 0.962986 (0.0211) + +--------------------------------------- +Physical memory usage(MB): %Number% +Virtual memory usage(MB): %Number% +%DateTime% Time elapsed(s): %Number% + +--- Progress log --- +[1] 'FastTree data preparation' started. +[1] 'FastTree data preparation' finished in %Time%. +[2] 'FastTree in-memory bins initialization' started. +[2] 'FastTree in-memory bins initialization' finished in %Time%. +[3] 'FastTree feature conversion' started. +[3] 'FastTree feature conversion' finished in %Time%. +[4] 'FastTree training' started. +[4] 'FastTree training' finished in %Time%. +[5] 'FastTree data preparation #2' started. +[5] 'FastTree data preparation #2' finished in %Time%. +[6] 'FastTree in-memory bins initialization #2' started. +[6] 'FastTree in-memory bins initialization #2' finished in %Time%. +[7] 'FastTree feature conversion #2' started. +[7] 'FastTree feature conversion #2' finished in %Time%. +[8] 'FastTree training #2' started. +[8] 'FastTree training #2' finished in %Time%. diff --git a/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-CV-breast-cancer-rp.txt b/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-CV-breast-cancer-rp.txt new file mode 100644 index 0000000000..0e460cc98f --- /dev/null +++ b/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-CV-breast-cancer-rp.txt @@ -0,0 +1,4 @@ +FastRank +AUC Accuracy Positive precision Positive recall Negative precision Negative recall Log-loss Log-loss reduction F1 Score AUPRC /lr /nl /mil /iter Learner Name Train Dataset Test Dataset Results File Run Time Physical Memory Virtual Memory Command Line Settings +0.988453 0.961273 0.940267 0.94675 0.973982 0.967201 0.174518 81.25037 0.94303 0.962986 0.25 5 5 20 FastRank %Data% %Output% 99 0 0 maml.exe CV tr=FastRank{nl=5 mil=5 lr=0.25 iter=20} threads=- dout=%Output% data=%Data% seed=1 /lr:0.25;/nl:5;/mil:5;/iter:20 + diff --git a/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-CV-breast-cancer.txt b/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-CV-breast-cancer.txt new file mode 100644 index 0000000000..d061b80da3 --- /dev/null +++ b/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-CV-breast-cancer.txt @@ -0,0 +1,700 @@ +Instance Label Score Probability Log-loss Assigned +5 1 9.390569 0.9909445 0.013123829585892973 1 +6 0 -0.514048338 0.4360954 0.82647694932039273 0 +8 0 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seed=1 xf=Expr{col=Name expr={x=>right(x, 1)}} +Physical memory usage(MB): %Number% +Virtual memory usage(MB): %Number% +%DateTime% Time elapsed(s): %Number% + +Could not find file '%Data% +Error log has been saved to '%Temp%\%ErrorLog%'. Please refer to https://aka.ms/MLNetIssue if you need assistance. +--- Progress log --- diff --git a/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-TrainTest-MSM-sparse-sample-rp.txt b/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-TrainTest-MSM-sparse-sample-rp.txt new file mode 100644 index 0000000000..e69de29bb2 diff --git a/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-TrainTest-MSM-sparse-sample-test-out.txt b/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-TrainTest-MSM-sparse-sample-test-out.txt new file mode 100644 index 0000000000..d956b48792 --- /dev/null +++ b/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-TrainTest-MSM-sparse-sample-test-out.txt @@ -0,0 +1,20 @@ +maml.exe Test dout=%Output% data=%Data% in=%Output% seed=1 +Physical memory usage(MB): %Number% +Virtual memory usage(MB): %Number% +%DateTime% Time elapsed(s): %Number% + +***** Unexpected failure. Please refer to https://aka.ms/MLNetIssue to file an issue with details ***** +***** Error log has been saved to '%Temp%\%ErrorLog%', please refer to https://aka.ms/MLNetIssue to file an issue with details ***** +===== Begin detailed dump ===== +(1) Unexpected exception: Could not find file '%Output% 'System.IO.FileNotFoundException' + at System.IO.FileStream.ValidateFileHandle(SafeFileHandle fileHandle) + at System.IO.FileStream.CreateFileOpenHandle(FileMode mode, FileShare share, FileOptions options) + at System.IO.FileStream..ctor(String path, FileMode mode, FileAccess access, FileShare share, Int32 bufferSize, FileOptions options) + at System.IO.FileStream..ctor(String path, FileMode mode, FileAccess access) + at Microsoft.ML.Runtime.SimpleFileHandle.OpenReadStream() in C:\DotNet\machinelearning\src\Microsoft.ML.Core\Data\IFileHandle.cs:line 197 + at Microsoft.ML.Runtime.Data.DataCommand.ImplBase`1.LoadModelObjects(IChannel ch, Nullable`1 wantPredictor, IPredictor& predictor, Boolean wantTrainSchema, RoleMappedSchema& trainSchema, IDataLoader& pipe) in C:\DotNet\machinelearning\src\Microsoft.ML.Data\Commands\DataCommand.cs:line 257 + at Microsoft.ML.Runtime.Data.TestCommand.RunCore(IChannel ch) in C:\DotNet\machinelearning\src\Microsoft.ML.Data\Commands\TestCommand.cs:line 87 + at Microsoft.ML.Runtime.Data.TestCommand.Run() in C:\DotNet\machinelearning\src\Microsoft.ML.Data\Commands\TestCommand.cs:line 76 + at Microsoft.ML.Runtime.Tools.Maml.MainCore(ConsoleEnvironment env, String args, Boolean alwaysPrintStacktrace) in C:\DotNet\machinelearning\src\Microsoft.ML.Maml\MAML.cs:line 139 +====== End detailed dump ===== +--- Progress log --- diff --git a/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-TrainTest-breast-cancer-out.txt b/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-TrainTest-breast-cancer-out.txt new file mode 100644 index 0000000000..5e8cb6c6d9 --- /dev/null +++ b/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-TrainTest-breast-cancer-out.txt @@ -0,0 +1,54 @@ +maml.exe TrainTest test=%Data% tr=FastRank{nl=5 mil=5 lr=0.25 iter=20} eval=Binary{pr={%Output% }} dout=%Output% data=%Data% out=%Output% seed=1 +Not adding a normalizer. +Making per-feature arrays +Changing data from row-wise to column-wise +Warning: Skipped 16 instances with missing features during training +Processed 683 instances +Binning and forming Feature objects +Reserved memory for tree learner: 3852 bytes +Starting to train ... +Not training a calibrator because it is not needed. +TEST POSITIVE RATIO: 0.3448 (241.0/(241.0+458.0)) +Confusion table + ||====================== +PREDICTED || positive | negative | Recall +TRUTH ||====================== + positive || 240 | 1 | 0.9959 + negative || 13 | 445 | 0.9716 + ||====================== +Precision || 0.9486 | 0.9978 | +OVERALL 0/1 ACCURACY: 0.979971 +LOG LOSS/instance: 0.092572 +Test-set entropy (prior Log-Loss/instance): 0.929318 +LOG-LOSS REDUCTION (RIG): 90.038683 +AUC: 0.995370 + +OVERALL RESULTS 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%Time%. diff --git a/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-TrainTest-breast-cancer-rp.txt b/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-TrainTest-breast-cancer-rp.txt new file mode 100644 index 0000000000..6245ca51ec --- /dev/null +++ b/test/BaselineOutput/Common/FastRank/FastRank-TrainTest-breast-cancer-rp.txt @@ -0,0 +1,4 @@ +FastRank +AUC Accuracy Positive precision Positive recall Negative precision Negative recall Log-loss Log-loss reduction F1 Score AUPRC /lr /nl /mil /iter Learner Name Train Dataset Test Dataset Results File Run Time Physical Memory Virtual Memory Command Line Settings +0.99537 0.979971 0.948617 0.995851 0.997758 0.971616 0.092572 90.03868 0.97166 0.970606 0.25 5 5 20 FastRank %Data% %Data% %Output% 99 0 0 maml.exe TrainTest test=%Data% tr=FastRank{nl=5 mil=5 lr=0.25 iter=20} eval=Binary{pr={%Output% }} dout=%Output% data=%Data% out=%Output% seed=1 /lr:0.25;/nl:5;/mil:5;/iter:20 + diff --git 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'native-country' +---- RowToRowMapperTransform ---- +8 columns: + Label: R4 + Age: R4 + Gender: Text + Mar: Text + Race: Text + Num: Vec + Metadata 'SlotNames': Vec: Length=5, Count=5 + [0] 'fnlwgt', [1] 'education-num', [2] 'capital-gain', [3] 'capital-loss', [4] 'hours-per-week' + Txt: Vec + Metadata 'SlotNames': Vec: Length=5, Count=5 + [0] 'workclass', [1] 'education', [2] 'occupation', [3] 'relationship', [4] 'native-country' + Race2: Key + Metadata 'KeyValues': Vec: Length=4, Count=4 + [0] 'Amer-Indian-Eskimo', [1] 'Black', [2] 'Asian-Pac-Islander', [3] 'White' +---- RowToRowMapperTransform ---- +9 columns: + Label: R4 + Age: R4 + Gender: Text + Mar: Text + Race: Text + Num: Vec + Metadata 'SlotNames': Vec: Length=5, Count=5 + [0] 'fnlwgt', [1] 'education-num', [2] 'capital-gain', [3] 'capital-loss', [4] 'hours-per-week' + Txt: Vec + Metadata 'SlotNames': Vec: Length=5, Count=5 + [0] 'workclass', [1] 'education', [2] 'occupation', [3] 'relationship', [4] 'native-country' + Race2: Key + Metadata 'KeyValues': Vec: Length=4, Count=4 + [0] 'Amer-Indian-Eskimo', [1] 'Black', [2] 'Asian-Pac-Islander', [3] 'White' + Gender2: Key + Metadata 'KeyValues': Vec: Length=2, Count=2 + [0] 'Male', [1] 'Female' +---- RowToRowMapperTransform ---- +10 columns: + Label: R4 + Age: R4 + Gender: Text + Mar: Text + Race: Text + Num: Vec + Metadata 'SlotNames': Vec: Length=5, Count=5 + [0] 'fnlwgt', [1] 'education-num', [2] 'capital-gain', [3] 'capital-loss', [4] 'hours-per-week' + Txt: Vec + Metadata 'SlotNames': Vec: Length=5, Count=5 + [0] 'workclass', [1] 'education', [2] 'occupation', [3] 'relationship', [4] 'native-country' + Race2: Key + Metadata 'KeyValues': Vec: Length=4, Count=4 + [0] 'Amer-Indian-Eskimo', [1] 'Black', [2] 'Asian-Pac-Islander', [3] 'White' + Gender2: Key + Metadata 'KeyValues': Vec: Length=2, Count=2 + [0] 'Male', [1] 'Female' + Gender2: Vec + Metadata 'CategoricalSlotRanges': Vec: Length=2, Count=2 + [0] '0', [1] '1' + Metadata 'IsNormalized': Bool: '1' + 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Microsoft.ML.Runtime.LightGBM; @@ -1355,6 +1357,141 @@ public void EntryPointMulticlassPipelineEnsemble() } } + [Fact] + public void EntryPointPipelineEnsembleGetSummary() + { + var dataPath = GetDataPath("breast-cancer-withheader.txt"); + var inputFile = new SimpleFileHandle(Env, dataPath, false, false); + var dataView = + ImportTextData.TextLoader(Env, + new ImportTextData.LoaderInput + { + InputFile = inputFile, + Arguments = + { + Column = new[] + { + new TextLoader.Column("Label", DataKind.R4, 0), + new TextLoader.Column("Features", DataKind.R4, new[] { new TextLoader.Range(1, 8) }), + new TextLoader.Column("Cat", DataKind.TX, 9) + }, + HasHeader = true, + } + }) + .Data; + + const int nModels = 4; + var splitOutput = CVSplit.Split(Env, new CVSplit.Input { Data = dataView, NumFolds = nModels }); + var predictorModels = new IPredictorModel[nModels]; + for (int i = 0; i < nModels; i++) + { + var data = splitOutput.TrainData[i]; + data = CategoricalTransform.Create(Env, + new CategoricalTransform.Arguments() + { + Column = new[] { new CategoricalTransform.Column() { Name = "Cat", Source = "Cat" } } + }, data); + data = new ConcatTransform(Env, new ConcatTransform.ColumnInfo("Features", i % 2 == 0 ? new[] { "Features", "Cat" } : new[] { "Cat", "Features" })).Transform(data); + if (i % 2 == 0) + { + var lrInput = new LogisticRegression.Arguments + { + TrainingData = data, + NormalizeFeatures = NormalizeOption.Yes, + NumThreads = 1, + ShowTrainingStats = true + }; + predictorModels[i] = LogisticRegression.TrainBinary(Env, lrInput).PredictorModel; + var transformModel = new TransformModel(Env, data, splitOutput.TrainData[i]); + + predictorModels[i] = ModelOperations.CombineTwoModels(Env, + new ModelOperations.SimplePredictorModelInput() + { PredictorModel = predictorModels[i], TransformModel = transformModel }).PredictorModel; + } + else if (i % 2 == 1) + { + var trainer = new FastTreeBinaryClassificationTrainer(Env, "Label", "Features"); + var rmd = new RoleMappedData(data, false, + RoleMappedSchema.CreatePair(RoleMappedSchema.ColumnRole.Feature, "Features"), + RoleMappedSchema.CreatePair(RoleMappedSchema.ColumnRole.Label, "Label")); + var predictor = trainer.Train(rmd); + predictorModels[i] = new PredictorModel(Env, rmd, splitOutput.TrainData[i], predictor); + } + } + + var binaryEnsembleModel = EnsembleCreator.CreateBinaryPipelineEnsemble(Env, + new EnsembleCreator.PipelineClassifierInput() + { + ModelCombiner = EnsembleCreator.ClassifierCombiner.Average, + Models = predictorModels + }).PredictorModel; + var binaryEnsembleCalibrated = Calibrate.Platt(Env, + new Calibrate.NoArgumentsInput() + { + Data = splitOutput.TestData[0], + UncalibratedPredictorModel = binaryEnsembleModel + }).PredictorModel; + + var summaryDataViews = PipelineEnsemble.Summarize(Env, + new SummarizePredictor.Input() { PredictorModel = binaryEnsembleCalibrated }); + + var summarizable = binaryEnsembleCalibrated.Predictor as ICanSaveSummary; + Assert.NotNull(summarizable); + + using (var ch = Env.Register("LinearPredictorSummary").Start("Save Data Views")) + { + for (int i = 0; i < summaryDataViews.Summaries.Length; i++) + { + var summary = DeleteOutputPath(@"../Common/EntryPoints", $"ensemble-model{i}-summary.txt"); + var saver = Env.CreateSaver("Text"); + using (var file = Env.CreateOutputFile(summary)) + DataSaverUtils.SaveDataView(ch, saver, summaryDataViews.Summaries[i], file); + CheckEquality(@"../Common/EntryPoints", $"ensemble-model{i}-summary.txt"); + + if (summaryDataViews.Stats[i] != null) + { + var stats = DeleteOutputPath(@"../Common/EntryPoints", $"ensemble-model{i}-stats.txt"); + using (var file = Env.CreateOutputFile(stats)) + DataSaverUtils.SaveDataView(ch, saver, summaryDataViews.Stats[i], file); + CheckEquality(@"../Common/EntryPoints", $"ensemble-model{i}-stats.txt"); + } + } + } + + var summaryPath = DeleteOutputPath(@"../Common/EntryPoints", "ensemble-summary.txt"); + using (var file = File.OpenWrite(summaryPath)) + using (var writer = Utils.OpenWriter(file)) + summarizable.SaveSummary(writer, null); + + CheckEquality(@"../Common/EntryPoints", "ensemble-summary.txt"); + + var summaryKvps = binaryEnsembleCalibrated.Predictor as ICanGetSummaryInKeyValuePairs; + Assert.NotNull(summaryKvps); + + var summaryKvpPath = DeleteOutputPath(@"../Common/EntryPoints", "ensemble-summary-key-value-pairs.txt"); + using (var file = File.OpenWrite(summaryKvpPath)) + using (var writer = Utils.OpenWriter(file)) + { + var kvps = summaryKvps.GetSummaryInKeyValuePairs(null); + for (int i = 0; i < kvps.Count; i++) + { + var kvp = kvps[i]; + var list = kvp.Value as IList>; + Assert.NotNull(list); + + writer.WriteLine(kvp.Key); + for (int j = 0; j < list.Count; j++) + { + kvp = list[j]; + writer.WriteLine("{0}: {1}", kvp.Key, kvp.Value); + } + } + } + CheckEquality(@"../Common/EntryPoints", "ensemble-summary-key-value-pairs.txt"); + + Done(); + } + private static bool CompareVBuffers(ref VBuffer v1, ref VBuffer v2, ref VBuffer dense1, ref VBuffer dense2) { if (v1.Length != v2.Length) @@ -3453,8 +3590,8 @@ public void EntryPointLinearPredictorSummary() TrainingData = dataView, NormalizeFeatures = NormalizeOption.Yes, NumThreads = 1, - // REVIEW: this depends on MKL library which is not available - ShowTrainingStats = false + // REVIEW: this depends on MKL library which is not available. Only a subset of training stats are reported. + ShowTrainingStats = true }; var model = LogisticRegression.TrainBinary(Env, lrInput).PredictorModel; @@ -3480,22 +3617,21 @@ public void EntryPointLinearPredictorSummary() using (var file = Env.CreateOutputFile(weights)) DataSaverUtils.SaveDataView(ch, saver, output.Summary, file); - // REVIEW: enable this once MKL library is available - // var stats = DeleteOutputPath(@"../Common/EntryPoints", "lr-stats.txt"); - // using (var file = Env.CreateOutputFile(stats)) - // DataSaverUtils.SaveDataView(ch, saver, output.Stats, file); + var stats = DeleteOutputPath(@"../Common/EntryPoints", "lr-stats.txt"); + using (var file = Env.CreateOutputFile(stats)) + DataSaverUtils.SaveDataView(ch, saver, output.Stats, file); weights = DeleteOutputPath(@"../Common/EntryPoints", "mc-lr-weights.txt"); using (var file = Env.CreateOutputFile(weights)) DataSaverUtils.SaveDataView(ch, saver, mcOutput.Summary, file); - var stats = DeleteOutputPath(@"../Common/EntryPoints", "mc-lr-stats.txt"); + stats = DeleteOutputPath(@"../Common/EntryPoints", "mc-lr-stats.txt"); using (var file = Env.CreateOutputFile(stats)) DataSaverUtils.SaveDataView(ch, saver, mcOutput.Stats, file); } CheckEquality(@"../Common/EntryPoints", "lr-weights.txt"); - // CheckEquality(@"../Common/EntryPoints", "lr-stats.txt"); + CheckEquality(@"../Common/EntryPoints", "lr-stats.txt"); CheckEquality(@"../Common/EntryPoints", "mc-lr-weights.txt"); CheckEquality(@"../Common/EntryPoints", "mc-lr-stats.txt"); Done(); diff --git a/test/Microsoft.ML.Predictor.Tests/TestPredictors.cs b/test/Microsoft.ML.Predictor.Tests/TestPredictors.cs index 8e8f9d5436..b2ea240e7f 100644 --- a/test/Microsoft.ML.Predictor.Tests/TestPredictors.cs +++ b/test/Microsoft.ML.Predictor.Tests/TestPredictors.cs @@ -347,7 +347,7 @@ public void BinaryClassifierLogisticRegressionGaussianNormTest() /// ///A test for binary classifiers /// - [Fact(Skip = "Need CoreTLC specific baseline update")] + [Fact] [TestCategory("Binary")] [TestCategory("FastRank")] public void BinaryClassifierFastRankClassificationTest() @@ -359,13 +359,11 @@ public void BinaryClassifierFastRankClassificationTest() string dir = learner.Trainer.Kind; string prName = "prcurve-breast-cancer-prcurve.txt"; string prPath = DeleteOutputPath(dir, prName); - string eval = string.Format("eval=Binary{{pr={{{0}}}}}", prPath); + string eval = $"eval=Binary{{pr={{{prPath} }}}}"; Run_TrainTest(learner, data, new[] { eval }); - CheckEqualityNormalized(dir, prName); + if (RuntimeInformation.IsOSPlatform(OSPlatform.Windows)) // PR curves are only generated on Windows. + CheckEqualityNormalized(dir, prName); Run_CV(learner, data); - - Run_CV(TestLearners.fastRankClassification, TestDatasets.breastCancer); - RunOneAllTests(TestLearners.fastRankClassification, TestDatasets.msm); }); Done(); } @@ -1413,7 +1411,8 @@ public void WeightingClassificationFastRankPredictorsTest() string prPath = DeleteOutputPath(dir, prName); string eval = string.Format("eval=Binary{{pr={{{0}}}}}", prPath); Run_TrainTest(learner, data, new[] { eval }); - CheckEqualityNormalized(dir, prName); + if (RuntimeInformation.IsOSPlatform(OSPlatform.Windows)) // PR curves are only generated on Windows. + CheckEqualityNormalized(dir, prName); Run_CV(learner, data); }); Done(); diff --git a/test/Microsoft.ML.Sweeper.Tests/TestSweeper.cs b/test/Microsoft.ML.Sweeper.Tests/TestSweeper.cs index 99bbff2401..9aa18dc30a 100644 --- a/test/Microsoft.ML.Sweeper.Tests/TestSweeper.cs +++ b/test/Microsoft.ML.Sweeper.Tests/TestSweeper.cs @@ -6,6 +6,7 @@ using Microsoft.ML.Runtime.CommandLine; using Microsoft.ML.Runtime.Data; using Microsoft.ML.Runtime.EntryPoints; +using Microsoft.ML.Runtime.Internal.Utilities; using Microsoft.ML.Runtime.RunTests; using Microsoft.ML.Runtime.Sweeper; using Microsoft.ML.Runtime.Sweeper.Algorithms; @@ -606,6 +607,56 @@ public void TestNelderMeadSweeper() } } + [Fact] + public void TestNelderMeadSweeperWithDefaultFirstBatchSweeper() + { + var random = new Random(42); + using (var env = new ConsoleEnvironment(42)) + { + var param = new IComponentFactory[] { + ComponentFactoryUtils.CreateFromFunction( + environ => new FloatValueGenerator(new FloatParamArguments() { Name = "foo", Min = 1, Max = 5})), + ComponentFactoryUtils.CreateFromFunction( + environ => new LongValueGenerator(new LongParamArguments() { Name = "bar", Min = 1, Max = 1000, LogBase = true })) + }; + + var args = new NelderMeadSweeper.Arguments(); + args.SweptParameters = param; + var sweeper = new NelderMeadSweeper(env, args); + var sweeps = sweeper.ProposeSweeps(5, new List()); + Assert.Equal(3, sweeps.Length); + + var results = new List(); + for (int i = 1; i < 10; i++) + { + foreach (var parameterSet in sweeps) + { + foreach (var parameterValue in parameterSet) + { + if (parameterValue.Name == "foo") + { + var val = float.Parse(parameterValue.ValueText, CultureInfo.InvariantCulture); + Assert.InRange(val, 1, 5); + } + else if (parameterValue.Name == "bar") + { + var val = long.Parse(parameterValue.ValueText); + Assert.InRange(val, 1, 1000); + } + else + { + Assert.True(false, "Wrong parameter"); + } + } + results.Add(new RunResult(parameterSet, random.NextDouble(), true)); + } + + sweeps = sweeper.ProposeSweeps(5, results); + } + Assert.True(Utils.Size(sweeps) <= 5); + } + } + [Fact] public void TestSmacSweeper() { diff --git a/test/Microsoft.ML.TestFramework/BaseTestBaseline.cs b/test/Microsoft.ML.TestFramework/BaseTestBaseline.cs index 49bd19f081..4b14152011 100644 --- a/test/Microsoft.ML.TestFramework/BaseTestBaseline.cs +++ b/test/Microsoft.ML.TestFramework/BaseTestBaseline.cs @@ -504,18 +504,19 @@ protected bool CheckEqualityFromPathsCore(string relPath, string basePath, strin } } - private static void GetNumbersFromFile(ref string firstString, ref string secondString, int digitsOfPrecision) + private void GetNumbersFromFile(ref string firstString, ref string secondString, int digitsOfPrecision) { Regex _matchNumer = new Regex(@"\b[0-9]+\.?[0-9]*(E-[0-9]*)?\b", RegexOptions.IgnoreCase | RegexOptions.Compiled); MatchCollection firstCollection = _matchNumer.Matches(firstString); MatchCollection secondCollection = _matchNumer.Matches(secondString); - MatchNumberWithTolerance(firstCollection, secondCollection, digitsOfPrecision); + if (firstCollection.Count == secondCollection.Count) + MatchNumberWithTolerance(firstCollection, secondCollection, digitsOfPrecision); firstString = _matchNumer.Replace(firstString, "%Number%"); secondString = _matchNumer.Replace(secondString, "%Number%"); } - private static void MatchNumberWithTolerance(MatchCollection firstCollection, MatchCollection secondCollection, int digitsOfPrecision) + private void MatchNumberWithTolerance(MatchCollection firstCollection, MatchCollection secondCollection, int digitsOfPrecision) { for (int i = 0; i < firstCollection.Count; i++) { diff --git a/test/Microsoft.ML.TestFramework/DataPipe/TestDataPipe.cs b/test/Microsoft.ML.TestFramework/DataPipe/TestDataPipe.cs index e8bc11143e..8d40fac33f 100644 --- a/test/Microsoft.ML.TestFramework/DataPipe/TestDataPipe.cs +++ b/test/Microsoft.ML.TestFramework/DataPipe/TestDataPipe.cs @@ -3,9 +3,11 @@ // See the LICENSE file in the project root for more information. using Microsoft.ML.Runtime.Data; +using Microsoft.ML.Runtime.Internal.Utilities; using Microsoft.ML.Runtime.TextAnalytics; using Microsoft.ML.Transforms; using System; +using System.IO; using Xunit; using Float = System.Single; @@ -27,6 +29,424 @@ public sealed partial class TestDataPipe : TestDataPipeBase private static VBuffer dataDoubleSparse = new VBuffer(5, 3, new double[] { -0.0, 0, 1 }, new[] { 0, 3, 4 }); private static uint[] resultsDoubleSparse = new uint[] { 21, 21, 21, 21, 31 }; + [Fact] + public void SavePipeLabelParsers() + { + string pathData = GetDataPath(@"lm.sample.txt"); + string mappingPathData = GetDataPath(@"lm.labels.txt"); + + TestCore(pathData, true, + new[] { + "loader=Text{col=RawLabel:TXT:0 col=Names:TXT:1-2 col=Features:TXT:3-4 header+}", + "xf=AutoLabel{col=AutoLabel:RawLabel}", + "xf=Term{col=StringLabel:RawLabel terms={Wirtschaft,Gesundheit,Deutschland,Ausland,Unterhaltung,Sport,Technik & Wissen}}", + string.Format("xf=TermLookup{{col=FileLabel:RawLabel data={{{0}}}}}", mappingPathData), + "xf=ChooseColumns{col=RawLabel col=AutoLabel col=StringLabel col=FileLabel}" + }); + + mappingPathData = DeleteOutputPath("SavePipe", "Mapping.txt"); + File.WriteAllLines(mappingPathData, + new[] { + "Wirtschaft\t0", + "Gesundheit\t0", + "Deutschland\t0", + "Ausland\t0", + "Unterhaltung\t0", + "Sport\t4294967299", + "Technik & Wissen\t0" + }); + + // test unbounded U8 key range + TestCore(pathData, true, + new[] { + "loader=Text{col=RawLabel:TXT:0 col=Names:TXT:1-2 col=Features:TXT:3-4 header+}", + string.Format("xf=TermLookup{{col=FileLabel:RawLabel data={{{0}}}}}", mappingPathData), + "xf=ChooseColumns{col=RawLabel col=FileLabel}" + }, suffix: "1"); + + mappingPathData = DeleteOutputPath("SavePipe", "Mapping.txt"); + File.WriteAllLines(mappingPathData, + new[] { + "Wirtschaft\t100", + "Gesundheit\t100", + "Deutschland\t100", + "Ausland\t100", + "Unterhaltung\t100", + "Sport\t2147483758", + "Technik & Wissen\t100" + }); + + // test unbounded U4 key range + TestCore(pathData, true, + new[] { + "loader=Text{col=RawLabel:TXT:0 col=Names:TXT:1-2 col=Features:TXT:3-4 header+}", + string.Format("xf=TermLookup{{col=FileLabel:RawLabel data={{{0}}}}}", mappingPathData), + "xf=ChooseColumns{col=RawLabel col=FileLabel}" + }, suffix: "2"); + + mappingPathData = DeleteOutputPath("SavePipe", "Mapping.txt"); + File.WriteAllLines(mappingPathData, + new[] { + "Wirtschaft\t1", + "Gesundheit\t0", + "Deutschland\t1.5", + "Ausland\t0.5", + "Unterhaltung\t1", + "Sport\t1", + "Technik & Wissen\t1" + }); + + // test numeric type + TestCore(pathData, true, + new[] { + "loader=Text{col=RawLabel:TXT:0 col=Names:TXT:1-2 col=Features:TXT:3-4 header+}", + string.Format("xf=TermLookup{{key=- col=FileLabel:RawLabel data={{{0}}}}}", mappingPathData), + "xf=ChooseColumns{col=RawLabel col=FileLabel}" + }, suffix: "3"); + + mappingPathData = DeleteOutputPath("SavePipe", "Mapping.txt"); + File.WriteAllLines(mappingPathData, + new[] { + "Wirtschaft\t3.14", + "Gesundheit\t0.1", + "Deutschland\t1.5", + "Ausland\t0.5", + "Unterhaltung\t1a", + "Sport\t2.71", + "Technik & Wissen\t0.01" + }); + + // test key type with all invalid entries, and numeric type (should have missing value for every non-numeric label) + string name = TestName + "4-out.txt"; + string pathOut = DeleteOutputPath("SavePipe", name); + using (var writer = OpenWriter(pathOut)) + using (Env.RedirectChannelOutput(writer, writer)) + { + TestCore(pathData, true, + new[] { + "loader=Text{col=RawLabel:TXT:0 col=Names:TXT:1-2 col=Features:TXT:3-4 header+}", + string.Format("xf=TermLookup{{key=- col=FileLabelNum:RawLabel data={{{0}}}}}", mappingPathData), + string.Format("xf=TermLookup{{col=FileLabelKey:RawLabel data={{{0}}}}}", mappingPathData), + "xf=ChooseColumns{col=RawLabel col=FileLabelNum col=FileLabelKey}" + }, suffix: "4"); + writer.WriteLine(ProgressLogLine); + Env.PrintProgress(); + } + + CheckEqualityNormalized("SavePipe", name); + + mappingPathData = DeleteOutputPath("SavePipe", "Mapping.txt"); + File.WriteAllLines(mappingPathData, + new[] { + "Wirtschaft\t10000000000", + "Gesundheit\t10000000001", + "Deutschland\t10000000002", + "Ausland\t10000000003", + "Unterhaltung\t10000000004", + "Sport\t10000000005", + "Technik & Wissen\t10000000006" + }); + + // test key type with all invalid entries, and numeric type (should have missing value for every non-numeric label) + TestCore(pathData, true, + new[] { + "loader=Text{col=RawLabel:TXT:0 col=Names:TXT:1-2 col=Features:TXT:3-4 header+}", + string.Format("xf=TermLookup{{col=FileLabel:RawLabel data={{{0}}}}}", mappingPathData), + "xf=ChooseColumns{col=RawLabel col=FileLabel}" + }, suffix: "5"); + + Done(); + } + + [Fact] + public void SavePipeWithHeader() + { + string pathTerms = DeleteOutputPath("SavePipe", "Terms.txt"); + File.WriteAllLines(pathTerms, new string[] { + "Amer-Indian-Eskimo", + "Black", + "Asian-Pac-Islander", + "White", + }); + + string pathData = GetDataPath("adult.train"); + TestCore(pathData, false, + new[] { + "loader=Text{header+ sep=comma col=Label:14 col=Age:0 col=Gender:TX:9 col=Mar:TX:5 col=Race:TX:8 col=Num:2,4,10-12 col=Txt:TX:~}", + "xf=Cat{col=Race2:Key:Race data={" + pathTerms + "} termCol=Whatever}", + "xf=Cat{col=Gender2:Gender terms=Male,Female}", + "xf=Cat{col=Mar2:Mar col={name=Race3 src=Race terms=Other,White,Black,Asian-Pac-Islander,Amer-Indian-Eskimo}}", + }); + + Done(); + } + + [Fact] + public void SavePipeKeyToVec() + { + string pathTerms = DeleteOutputPath("SavePipe", "Terms.txt"); + File.WriteAllLines(pathTerms, new string[] { + "Black", + "White", + "Male", + "Female" + }); + + string pathData = GetDataPath("adult.test"); + TestCore(pathData, true, + new[] { + "loader=Text{header+ sep=comma col=Mar:TX:5 col=Race:TX:8 col=Gen:TX:8~9}", + "xf=Concat{col=Comb:Race,Gen,Race}", + "xf=Cat{kind=Key col=MarKey:Mar}", + "xf=Cat{kind=Key col={name=CombKey src=Comb} data={" + pathTerms + "}}", + "xf=Convert{col=MarKeyU8:U8:MarKey col=CombKeyU1:U1:CombKey}", + "xf=KeyToVector{col={name=CombBagVec src=CombKey bag+} col={name=CombIndVec src=CombKey} col=MarVec:MarKey}", + "xf=KeyToVector{col={name=CombBagVecU1 src=CombKeyU1 bag+} col={name=CombIndVecU1 src=CombKeyU1} col=MarVecU8:MarKeyU8}", + "xf=ChooseColumns{col=MarKey col=CombKey col=MarVec col=MarVecU8 col=CombBagVec col=CombBagVecU1 col=CombIndVec col=CombIndVecU1 col=Mar col=Comb}", + }, + + pipe => + { + // Verify that the Vec columns match the corresponding VecXX columns. This verifies that conversion + // happened correctly in KeyToVector. + using (var c = pipe.GetRowCursor(col => true)) + { + var cols = new[] { "MarVec", "MarVecU8", "CombBagVec", "CombBagVecU1", "CombIndVec", "CombIndVecU1" }; + var getters = new ValueGetter>[cols.Length]; + for (int i = 0; i < cols.Length; i++) + { + int col; + if (!Check(c.Schema.TryGetColumnIndex(cols[i], out col), "{0} not found!", cols[i])) + return; + getters[i] = c.GetGetter>(col); + } + + Func fn = (x, y) => FloatUtils.GetBits(x) == FloatUtils.GetBits(y); + var v1 = default(VBuffer); + var v2 = default(VBuffer); + while (c.MoveNext()) + { + for (int i = 0; i < cols.Length; i += 2) + { + getters[i](ref v1); + getters[i + 1](ref v2); + Check(CompareVec(ref v1, ref v2, v1.Length, fn), "Mismatch"); + } + } + } + }); + + Done(); + } + + [Fact] + public void SavePipeConcatUnknownLength() + { + string pathData = DeleteOutputPath("SavePipe", "ConcatUnknownLength.txt"); + File.WriteAllLines(pathData, new string[] { + "10,11,12,20,a b c,1,2,3", + "13,14,15,21,d e,4,5", + "16,17,18,22,f,6" + }); + + TestCore(pathData, true, + new[] { + "loader=Text{col=Known:I4:0-2 col=Single:I4:3 col=Text:TX:4 col=Unknown:I4:~** sep=comma}", + // Tokenize Text, then run it through Categorical to get key values, then through KeyToVector. + // Then convert everything to R8 and concatenate it all. + "xf=WordToken{col=Tokens:Text}", + "xf=Cat{col=Keys:Tokens kind=Key}", + "xf=KeyToVector{col=Indicators:Keys bag-}", + "xf=Convert{col=Indicators type=R8}", + "xf=Convert{col=Known col=Single col=Unknown type=R8}", + "xf=Concat{col=All:Indicators,Known,Single,Unknown}", + "xf=ChooseColumns{col=All}" + }); + + Done(); + } + + [Fact] + public void SavePipeNgram() + { + TestCore(null, true, + new[] { + "loader=Text{col=Label:Num:0 col=Text:TX:1-9}", + "xf=Cat{max=5 col={name=Key src=Text kind=key}}", + "xf=Ngram{ngram=3 skips=1 col={name=Ngrams1 src=Key max=10}}", + "xf=Ngram{skips=2 col={name=Ngrams2 src=Key ngram=4 max=10:20:30} col={name=Ngrams3 src=Key ngram=3 max=10:15}}", + "xf=Ngram{ngram=3 col={name=Ngrams4 src=Key max=7}}", + "xf=Convert{col=KeyU4:U4:Key}", + "xf=Ngram{ngram=3 col={name=Ngrams5 src=KeyU4 max=8}}", + "xf=Ngram{ngram=2 col={name=Ngrams6 src=Key}}", + "xf=Ngram{ngram=3 col={name=Ngrams7 src=Key all=- max=5}}", + }); + + Done(); + } + + [Fact] + public void SavePipeNgramSparse() + { + string pathData = DeleteOutputPath("SavePipe", "NgramSparse.txt"); + File.WriteAllLines(pathData, + new[] { + "21\t10:a\t12:b\t15:c", + "21\t4:a\t10:b\t11:c\t17:a", + "21\t2:b\t10:c\t20:d", + }); + + TestCore(pathData, true, + new[] { + "loader=Text{col=Text:TX:0-20}", + "xf=Cat{col={name=Key src=Text kind=key}}", + "xf=Ngram{ngram=3 skips=2 col={name=Ngrams src=Key max=100}}", + }); + + Done(); + } + + [Fact] + public void SavePipeConcatWithAliases() + { + string pathData = GetDataPath("breast-cancer-withheader.txt"); + TestCore(pathData, true, + new[] + { + "loader=Text{header+ col=A:0 col=B:1-9}", + "xf=Concat{col={name=All source[First]=A src=A source[Rest]=B}}", + "xf=Concat{col={name=All2 source=A source=B source[B]=B source[Vector]=B}}", + "xf=DropColumns{col=A col=B}" + }); + Done(); + } + + private static string[] _small20NewsGroupSample = + { + "SPORT.BASEBALL\tWhen does Fred McGriff of the Padres become a free agent?", + "SCI.MED\tIs erythromycin effective in treating pneumonia?" + }; + + private static string[] _small20NewsGroupDict = + { + "sport", "baseball", "fred", "mcgriff", "padres", "free", "agent", "med", "erythromycin", "treating", + "pneumonia" + }; + + [Fact(Skip = "Possible bug in HashTransform, needs some more investigation.")] + public void SavePipeTermDictionary() + { + string dataFile = DeleteOutputPath("SavePipe", "TermDictionary-SampleText.txt"); + File.WriteAllLines(dataFile, _small20NewsGroupSample); + + string dictFile = DeleteOutputPath("SavePipe", "TermDictionary-SampleDict.txt"); + File.WriteAllLines(dictFile, _small20NewsGroupDict); + + string textSettings = + "xf=Text{{col=Features:T1,T2 num- punc- dict={{data={0}}} norm=None charExtractor={{}} wordExtractor=Ngram{{ngram=2}}}}"; + TestCore(dataFile, true, + new[] { + "loader=Text{col=T1:TX:0 col=T2:TX:1}", + string.Format(textSettings, dictFile), + "xf=ChooseColumns{col=Features}" + }, suffix: "Ngram"); + + textSettings = + "xf=Text{{col=Features:T1,T2 num- punc- dict={{data={0}}} norm=None charExtractor={{}} wordExtractor=NgramHash{{bits=5}}}}"; + TestCore(dataFile, true, + new[] { + "loader=Text{col=T1:TX:0 col=T2:TX:1}", + string.Format(textSettings, dictFile), + "xf=ChooseColumns{col=Features}" + }, suffix: "NgramHash"); + + + string terms = "sport,baseball,mcgriff,padres,agent,med,erythromycin,pneumonia"; + textSettings = + "xf=Text{{col=Features:T1,T2 num- punc- dict={{terms={0}}} norm=None charExtractor={{}} wordExtractor=Ngram{{ngram=2}}}}"; + TestCore(dataFile, true, + new[] { + "loader=Text{col=T1:TX:0 col=T2:TX:1}", + string.Format(textSettings, terms), + "xf=ChooseColumns{col=Features}" + }, suffix: "NgramTerms"); + + terms = "sport,baseball,padres,med,erythromycin"; + textSettings = + "xf=Text{{col=Features:T1,T2 num- punc- dict={{terms={0} dropna+}} norm=None charExtractor={{}} wordExtractor=NgramHash{{ih=3 bits=4}}}}"; + TestCore(dataFile, true, + new[] { + "loader=Text{col=T1:TX:0 col=T2:TX:1}", + string.Format(textSettings, terms), + "xf=ChooseColumns{col=Features}" + }, suffix: "NgramHashTermsDropNA"); + + terms = "sport,baseball,mcgriff,med,erythromycin"; + textSettings = + "xf=Text{{col=Features:T1,T2 num- punc- dict={{terms={0} dropna+}} norm=linf charExtractor={{}} wordExtractor=Ngram{{ngram=2}}}}"; + TestCore(dataFile, true, + new[] { + "loader=Text{col=T1:TX:0 col=T2:TX:1}", + string.Format(textSettings, terms), + "xf=ChooseColumns{col=Features}" + }, suffix: "NgramTermsDropNA"); + + terms = "hello"; + textSettings = + "xf=Text{{col=Features:T1,T2 num- punc- dict={{terms={0} dropna+}} norm=linf charExtractor={{}} wordExtractor=Ngram{{ngram=2}}}}"; + TestCore(dataFile, true, + new[] { + "loader=Text{col=T1:TX:0 col=T2:TX:1}", + string.Format(textSettings, terms), + "xf=ChooseColumns{col=T1 col=T2 col=Features}" + }, suffix: "EmptyNgramTermsDropNA"); + + Done(); + } + + [Fact] + public void SavePipeCat() + { + TestCore(null, false, + new[] { + "loader=Text{col=Text:TX:1-9 col=OneText:TX:1 col=Label:0}", + "xf=Cat{max=5 col={name=Bag src=Text kind=bag} col=One:ind:OneText}", + "xf=Cat{max=7 col=Hot:Text}", + "xf=Cat{max=8 col=Key:kEY:Text col=KeyOne:KeY:OneText}", + }); + + Done(); + } + + [Fact] + public void SavePipeHash() + { + string pathData = DeleteOutputPath("SavePipe", "HashTransform.txt"); + File.WriteAllLines(pathData, + new[] { + "1\t2\t3\t4\t3\t5", + "2\t3\t2\t4\t7\t10\t11", + "1\t1\t2\t3", + "10\t2:1\t7:2\t9:3" + }); + + TestCore(pathData, true, + new[] { + "loader=Text{col=Text:TX:0-2 col=CatU1:U1[0-2]:0-2 col=CatU2:U2[2-4]:0-2 col=CatU8:U8[0-*]:0-2 col=OneU1:U1[0-*]:0 col=OneU2:U2[0-*]:1 col=OneU4:U4[0-*]:1 col=OneU8:U8[0-*]:2 col=Single:TX:0 col=VarU1:U1[0-*]:3-** col=VarU2:U2[0-*]:3-** col=VarU4:U4[0-*]:3-** col=VarU8:U8[0-*]:3-** col=Variable:TX:3-**}", + "xf=Cat{col=Cat:Key:Text col=VarCat:Key:Variable}", + "xf=Hash{bits=6 ordered+ col={name=Hash0 src=Text bits=4} col={name=Hash1 src=Text ord- bits=4} col={name=Hash2 src=Cat} col=Hash3:CatU8}", + "xf=Hash{col={name=Hash4 bits=5 src=CatU1} col={name=Hash5 src=CatU2 bits=6 ord+} col={name=Hash6 src=CatU2 bits=6} col={name=Hash7 src=CatU8 bits=6} col={name=Hash8 src=Cat bits=6}}", + "xf=Hash{col={name=Hash9 bits=5 src=OneU1} col={name=Hash10 bits=8 src=OneU2} col={name=Hash11 bits=3 src=OneU4} col={name=Hash12 bits=3 src=OneU8}}", + "xf=Hash{bits=7 ordered+ col={name=VarHash1 src=Variable} col={name=VarHash2 src=VarCat ordered-}}", + "xf=Hash{bits=7 ordered+ col={name=VarHash3 src=VarU1} col={name=VarHash4 src=VarU2} col={name=VarHash5 src=VarU4} col={name=VarHash6 src=VarU8}}", + "xf=Hash{bits=4 col={name=SingleHash src=Single ordered+}}", + "xf=Concat{col=VarComb:VarHash1,VarHash2,VarHash3,VarHash4,VarHash5,VarHash6}", + "xf=ChooseColumns{col=SingleHash col=Hash0 col=Hash1 col=Hash2 col=Hash3 col=Hash4 col=Hash5 col=Hash6 col=Hash7 col=Hash8 col=Hash9 col=Hash10 col=Hash11 col=Hash12 col=VarComb}", + }, logCurs: true); + + Done(); + } + [Fact] public void TestHashTransformFloat() { diff --git a/test/Microsoft.ML.TestFramework/TestCommandBase.cs b/test/Microsoft.ML.TestFramework/TestCommandBase.cs index 14539c40c8..ceb21bda43 100644 --- a/test/Microsoft.ML.TestFramework/TestCommandBase.cs +++ b/test/Microsoft.ML.TestFramework/TestCommandBase.cs @@ -1079,13 +1079,13 @@ private void CommandTrainingLinearLearnerTest(string trArg) public void CommandTrainingOgdWithInitialization() => CommandTrainingLinearLearnerTest("ogd{}"); [TestCategory(Cat), TestCategory("Logistic Regression")] - [Fact(Skip = "Need CoreTLC specific baseline update")] + [Fact] public void CommandTrainingLrWithStats() { const string loaderArgs = "loader=text{header+ sep=comma col=Lab:14 col=Num:0,2,4,10-12}"; const string extraArgs = "tr=lr{t=- stat=+} lab=Lab feat=Num"; - string trainData = GetDataPath(@"..\UCI", "adult.train"); + string trainData = GetDataPath("adult.train"); OutputPath trainModel = ModelPath(); TestCore("train", trainData, loaderArgs, extraArgs); @@ -1176,13 +1176,13 @@ public void CommandTrainMlrWithLabelNames() Done(); } - [Fact(Skip = "Need CoreTLC specific baseline update")] + [Fact] [TestCategory(Cat), TestCategory("Multiclass"), TestCategory("Logistic Regression")] public void CommandTrainMlrWithStats() { // Train MultiLR model. - const string loaderCmdline = @"loader=TextLoader{col=Label:TX:0 col=Features:R4:1-4 header=+}"; - string pathTrain = GetDataPath("iris-label-name.txt"); + const string loaderCmdline = @"loader=TextLoader{col=Label:TX:4 col=Features:R4:0-3 sep=,}"; + string pathTrain = GetDataPath("iris.data"); OutputPath trainModel = ModelPath(); const string trainArgs = "tr=MultiClassLogisticRegression{maxiter=100 t=- stat=+} xf=Term{col=Label} seed=1"; TestCore("train", pathTrain, loaderCmdline, trainArgs); diff --git a/test/Microsoft.ML.Tests/Transformers/CategoricalTests.cs b/test/Microsoft.ML.Tests/Transformers/CategoricalTests.cs index 5824e48551..87fef69c45 100644 --- a/test/Microsoft.ML.Tests/Transformers/CategoricalTests.cs +++ b/test/Microsoft.ML.Tests/Transformers/CategoricalTests.cs @@ -108,7 +108,7 @@ public void TestMetadataPropagation() var dataView = ComponentCreation.CreateDataView(Env, data); - var pipe = new CategoricalEstimator(Env, + var pipe = new CategoricalEstimator(Env, new[] { new CategoricalEstimator.ColumnInfo("A", "CatA", CategoricalTransform.OutputKind.Bag), new CategoricalEstimator.ColumnInfo("B", "CatB", CategoricalTransform.OutputKind.Bag), new CategoricalEstimator.ColumnInfo("C", "CatC", CategoricalTransform.OutputKind.Bag), @@ -120,7 +120,7 @@ public void TestMetadataPropagation() new CategoricalEstimator.ColumnInfo("A", "CatI", CategoricalTransform.OutputKind.Bin), new CategoricalEstimator.ColumnInfo("B", "CatJ", CategoricalTransform.OutputKind.Bin), new CategoricalEstimator.ColumnInfo("C", "CatK", CategoricalTransform.OutputKind.Bin), - new CategoricalEstimator.ColumnInfo("D", "CatL", CategoricalTransform.OutputKind.Bin)); + new CategoricalEstimator.ColumnInfo("D", "CatL", CategoricalTransform.OutputKind.Bin) }); var result = pipe.Fit(dataView).Transform(dataView); diff --git a/test/Microsoft.ML.Tests/Transformers/KeyToBinaryVectorEstimatorTest.cs b/test/Microsoft.ML.Tests/Transformers/KeyToBinaryVectorEstimatorTest.cs index 64a0caf2e0..316c481dd3 100644 --- a/test/Microsoft.ML.Tests/Transformers/KeyToBinaryVectorEstimatorTest.cs +++ b/test/Microsoft.ML.Tests/Transformers/KeyToBinaryVectorEstimatorTest.cs @@ -69,9 +69,9 @@ public void KeyToBinaryVectorStatic() var data = reader.Read(new MultiFileSource(dataPath)); // Non-pigsty Term. - var dynamicData = new TermEstimator(Env, + var dynamicData = new TermEstimator(Env, new[] { new TermTransform.ColumnInfo("ScalarString", "A"), - new TermTransform.ColumnInfo("VectorString", "B")) + new TermTransform.ColumnInfo("VectorString", "B") }) .Fit(data.AsDynamic).Transform(data.AsDynamic); var data2 = dynamicData.AssertStatic(Env, ctx => ( @@ -98,11 +98,11 @@ public void TestMetadataPropagation() var dataView = ComponentCreation.CreateDataView(Env, data); - var termEst = new TermEstimator(Env, + var termEst = new TermEstimator(Env, new[] { new TermTransform.ColumnInfo("A", "TA", textKeyValues: true), new TermTransform.ColumnInfo("B", "TB", textKeyValues: true), new TermTransform.ColumnInfo("C", "TC"), - new TermTransform.ColumnInfo("D", "TD")); + new TermTransform.ColumnInfo("D", "TD") }); var termTransformer = termEst.Fit(dataView); dataView = termTransformer.Transform(dataView); diff --git a/test/Microsoft.ML.Tests/Transformers/KeyToValueTests.cs b/test/Microsoft.ML.Tests/Transformers/KeyToValueTests.cs index 6bcaa211a1..6d9a922a9f 100644 --- a/test/Microsoft.ML.Tests/Transformers/KeyToValueTests.cs +++ b/test/Microsoft.ML.Tests/Transformers/KeyToValueTests.cs @@ -42,9 +42,9 @@ public void KeyToValueWorkout() var data = reader.Read(new MultiFileSource(dataPath)); - data = new TermEstimator(Env, + data = new TermEstimator(Env, new[] { new TermTransform.ColumnInfo("ScalarString", "A"), - new TermTransform.ColumnInfo("VectorString", "B")).Fit(data).Transform(data); + new TermTransform.ColumnInfo("VectorString", "B") }).Fit(data).Transform(data); var badData1 = new CopyColumnsTransform(Env, ("BareKey", "A")).Transform(data); var badData2 = new CopyColumnsTransform(Env, ("VectorString", "B")).Transform(data); @@ -79,9 +79,9 @@ public void KeyToValuePigsty() var data = reader.Read(new MultiFileSource(dataPath)); // Non-pigsty Term. - var dynamicData = new TermEstimator(Env, + var dynamicData = new TermEstimator(Env, new[] { new TermTransform.ColumnInfo("ScalarString", "A"), - new TermTransform.ColumnInfo("VectorString", "B")) + new TermTransform.ColumnInfo("VectorString", "B") }) .Fit(data.AsDynamic).Transform(data.AsDynamic); var data2 = dynamicData.AssertStatic(Env, ctx => ( diff --git a/test/Microsoft.ML.Tests/Transformers/KeyToVectorEstimatorTests.cs b/test/Microsoft.ML.Tests/Transformers/KeyToVectorEstimatorTests.cs index 09f74162d4..81b9ea2b1e 100644 --- a/test/Microsoft.ML.Tests/Transformers/KeyToVectorEstimatorTests.cs +++ b/test/Microsoft.ML.Tests/Transformers/KeyToVectorEstimatorTests.cs @@ -77,9 +77,9 @@ public void KeyToVectorStatic() var data = reader.Read(new MultiFileSource(dataPath)); // Non-pigsty Term. - var dynamicData = new TermEstimator(Env, + var dynamicData = new TermEstimator(Env, new[] { new TermTransform.ColumnInfo("ScalarString", "A"), - new TermTransform.ColumnInfo("VectorString", "B")) + new TermTransform.ColumnInfo("VectorString", "B") }) .Fit(data.AsDynamic).Transform(data.AsDynamic); var data2 = dynamicData.AssertStatic(Env, ctx => ( @@ -108,7 +108,7 @@ public void TestMetadataPropagation() var dataView = ComponentCreation.CreateDataView(Env, data); - var termEst = new TermEstimator(Env, + var termEst = new TermEstimator(Env, new[] { new TermTransform.ColumnInfo("A", "TA", textKeyValues: true), new TermTransform.ColumnInfo("B", "TB"), new TermTransform.ColumnInfo("C", "TC", textKeyValues: true), @@ -116,7 +116,7 @@ public void TestMetadataPropagation() new TermTransform.ColumnInfo("E", "TE"), new TermTransform.ColumnInfo("F", "TF"), new TermTransform.ColumnInfo("G", "TG"), - new TermTransform.ColumnInfo("H", "TH", textKeyValues: true)); + new TermTransform.ColumnInfo("H", "TH", textKeyValues: true) }); var termTransformer = termEst.Fit(dataView); dataView = termTransformer.Transform(dataView); diff --git a/test/data/lm.labels.txt b/test/data/lm.labels.txt new file mode 100644 index 0000000000..098b41dbb5 --- /dev/null +++ b/test/data/lm.labels.txt @@ -0,0 +1,7 @@ +Wirtschaft 0 +Gesundheit 0 +Deutschland 0 +Ausland 0 +Unterhaltung 0 +Sport 1 +Technik & Wissen 0