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authoralex-sh <alex-sh@yandex-team.ru>2022-02-10 16:50:03 +0300
committerDaniil Cherednik <dcherednik@yandex-team.ru>2022-02-10 16:50:03 +0300
commit3196904c9f5bf7aff7374eeadcb0671589581f61 (patch)
treed13114a178799aeb203a4b3b43dd7fb0c4f6975f /library/cpp
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Restoring authorship annotation for <alex-sh@yandex-team.ru>. Commit 1 of 2.
Diffstat (limited to 'library/cpp')
-rw-r--r--library/cpp/accurate_accumulate/accurate_accumulate.cpp2
-rw-r--r--library/cpp/accurate_accumulate/accurate_accumulate.h234
-rw-r--r--library/cpp/accurate_accumulate/ya.make18
-rw-r--r--library/cpp/getopt/small/last_getopt.h6
-rw-r--r--library/cpp/getopt/small/modchooser.cpp2
-rw-r--r--library/cpp/getopt/ut/last_getopt_ut.cpp20
-rw-r--r--library/cpp/linear_regression/benchmark/cpu_act.features16384
-rw-r--r--library/cpp/linear_regression/benchmark/delta_ailerons.features14258
-rw-r--r--library/cpp/linear_regression/benchmark/kin8nm.features16384
-rw-r--r--library/cpp/linear_regression/benchmark/machine_cpu.features418
-rw-r--r--library/cpp/linear_regression/benchmark/main.cpp224
-rw-r--r--library/cpp/linear_regression/benchmark/pool.cpp198
-rw-r--r--library/cpp/linear_regression/benchmark/pool.h104
-rw-r--r--library/cpp/linear_regression/benchmark/puma32H.features16384
-rw-r--r--library/cpp/linear_regression/benchmark/ya.make26
-rw-r--r--library/cpp/linear_regression/linear_model.h24
-rw-r--r--library/cpp/linear_regression/linear_regression.cpp714
-rw-r--r--library/cpp/linear_regression/linear_regression.h576
-rw-r--r--library/cpp/linear_regression/linear_regression_ut.cpp522
-rw-r--r--library/cpp/linear_regression/unimodal.cpp222
-rw-r--r--library/cpp/linear_regression/unimodal.h104
-rw-r--r--library/cpp/linear_regression/ut/ya.make24
-rw-r--r--library/cpp/linear_regression/welford.cpp186
-rw-r--r--library/cpp/linear_regression/welford.h132
-rw-r--r--library/cpp/linear_regression/ya.make26
-rw-r--r--library/cpp/scheme/scheme.h2
-rw-r--r--library/cpp/scheme/scimpl.h18
27 files changed, 33606 insertions, 33606 deletions
diff --git a/library/cpp/accurate_accumulate/accurate_accumulate.cpp b/library/cpp/accurate_accumulate/accurate_accumulate.cpp
index 20928f81f4..41ea8fb3bf 100644
--- a/library/cpp/accurate_accumulate/accurate_accumulate.cpp
+++ b/library/cpp/accurate_accumulate/accurate_accumulate.cpp
@@ -1 +1 @@
-#include "accurate_accumulate.h"
+#include "accurate_accumulate.h"
diff --git a/library/cpp/accurate_accumulate/accurate_accumulate.h b/library/cpp/accurate_accumulate/accurate_accumulate.h
index dacced17e9..8dd34b57d3 100644
--- a/library/cpp/accurate_accumulate/accurate_accumulate.h
+++ b/library/cpp/accurate_accumulate/accurate_accumulate.h
@@ -1,15 +1,15 @@
-#pragma once
-
+#pragma once
+
#include <util/ysaveload.h>
-#include <util/generic/vector.h>
-#include <util/system/yassert.h>
-
+#include <util/generic/vector.h>
+#include <util/system/yassert.h>
+
//! See more details here http://en.wikipedia.org/wiki/Kahan_summation_algorithm
-template <typename TAccumulateType>
-class TKahanAccumulator {
-public:
- using TValueType = TAccumulateType;
-
+template <typename TAccumulateType>
+class TKahanAccumulator {
+public:
+ using TValueType = TAccumulateType;
+
template <typename TFloatType>
explicit TKahanAccumulator(const TFloatType x)
: Sum_(x)
@@ -17,31 +17,31 @@ public:
{
}
- TKahanAccumulator()
+ TKahanAccumulator()
: Sum_()
, Compensation_()
- {
- }
-
- template <typename TFloatType>
+ {
+ }
+
+ template <typename TFloatType>
TKahanAccumulator& operator=(const TFloatType& rhs) {
Sum_ = TValueType(rhs);
Compensation_ = TValueType();
- return *this;
- }
-
+ return *this;
+ }
+
TValueType Get() const {
return Sum_ + Compensation_;
- }
-
- template <typename TFloatType>
+ }
+
+ template <typename TFloatType>
inline operator TFloatType() const {
- return Get();
- }
-
- template <typename TFloatType>
+ return Get();
+ }
+
+ template <typename TFloatType>
inline bool operator<(const TKahanAccumulator<TFloatType>& other) const {
- return Get() < other.Get();
+ return Get() < other.Get();
}
template <typename TFloatType>
@@ -65,90 +65,90 @@ public:
const TValueType t = Sum_ + y;
Compensation_ = (t - Sum_) - y;
Sum_ = t;
- return *this;
- }
-
- template <typename TFloatType>
+ return *this;
+ }
+
+ template <typename TFloatType>
inline TKahanAccumulator& operator-=(const TFloatType x) {
return *this += -TValueType(x);
- }
-
- template <typename TFloatType>
+ }
+
+ template <typename TFloatType>
inline TKahanAccumulator& operator*=(const TFloatType x) {
return *this = TValueType(*this) * TValueType(x);
- }
-
- template <typename TFloatType>
+ }
+
+ template <typename TFloatType>
inline TKahanAccumulator& operator/=(const TFloatType x) {
return *this = TValueType(*this) / TValueType(x);
- }
+ }
Y_SAVELOAD_DEFINE(Sum_, Compensation_)
-private:
+private:
TValueType Sum_;
TValueType Compensation_;
-};
-
-template <typename TAccumulateType, typename TFloatType>
+};
+
+template <typename TAccumulateType, typename TFloatType>
inline const TKahanAccumulator<TAccumulateType>
operator+(TKahanAccumulator<TAccumulateType> lhs, const TFloatType rhs) {
return lhs += rhs;
}
-template <typename TAccumulateType, typename TFloatType>
+template <typename TAccumulateType, typename TFloatType>
inline const TKahanAccumulator<TAccumulateType>
operator-(TKahanAccumulator<TAccumulateType> lhs, const TFloatType rhs) {
return lhs -= rhs;
}
-template <typename TAccumulateType, typename TFloatType>
+template <typename TAccumulateType, typename TFloatType>
inline const TKahanAccumulator<TAccumulateType>
operator*(TKahanAccumulator<TAccumulateType> lhs, const TFloatType rhs) {
- return lhs *= rhs;
-}
-
-template <typename TAccumulateType, typename TFloatType>
+ return lhs *= rhs;
+}
+
+template <typename TAccumulateType, typename TFloatType>
inline const TKahanAccumulator<TAccumulateType>
operator/(TKahanAccumulator<TAccumulateType> lhs, const TFloatType rhs) {
- return lhs /= rhs;
-}
-
-template <typename TAccumulatorType, typename It>
+ return lhs /= rhs;
+}
+
+template <typename TAccumulatorType, typename It>
static inline TAccumulatorType TypedFastAccumulate(It begin, It end) {
- TAccumulatorType accumulator = TAccumulatorType();
-
- for (; begin + 15 < end; begin += 16) {
- accumulator += *(begin + 0) +
- *(begin + 1) +
- *(begin + 2) +
- *(begin + 3) +
- *(begin + 4) +
- *(begin + 5) +
- *(begin + 6) +
- *(begin + 7) +
- *(begin + 8) +
- *(begin + 9) +
- *(begin + 10) +
- *(begin + 11) +
- *(begin + 12) +
- *(begin + 13) +
- *(begin + 14) +
- *(begin + 15);
- }
- for (; begin != end; ++begin) {
- accumulator += *begin;
- }
-
- return accumulator;
-}
-
+ TAccumulatorType accumulator = TAccumulatorType();
+
+ for (; begin + 15 < end; begin += 16) {
+ accumulator += *(begin + 0) +
+ *(begin + 1) +
+ *(begin + 2) +
+ *(begin + 3) +
+ *(begin + 4) +
+ *(begin + 5) +
+ *(begin + 6) +
+ *(begin + 7) +
+ *(begin + 8) +
+ *(begin + 9) +
+ *(begin + 10) +
+ *(begin + 11) +
+ *(begin + 12) +
+ *(begin + 13) +
+ *(begin + 14) +
+ *(begin + 15);
+ }
+ for (; begin != end; ++begin) {
+ accumulator += *begin;
+ }
+
+ return accumulator;
+}
+
template <class TOperation, typename TAccumulatorType, typename It1, typename It2>
static inline TAccumulatorType TypedFastInnerOperation(It1 begin1, It1 end1, It2 begin2) {
- TAccumulatorType accumulator = TAccumulatorType();
-
+ TAccumulatorType accumulator = TAccumulatorType();
+
const TOperation op;
- for (; begin1 + 15 < end1; begin1 += 16, begin2 += 16) {
+ for (; begin1 + 15 < end1; begin1 += 16, begin2 += 16) {
accumulator += op(*(begin1 + 0), *(begin2 + 0)) +
op(*(begin1 + 1), *(begin2 + 1)) +
op(*(begin1 + 2), *(begin2 + 2)) +
@@ -165,57 +165,57 @@ static inline TAccumulatorType TypedFastInnerOperation(It1 begin1, It1 end1, It2
op(*(begin1 + 13), *(begin2 + 13)) +
op(*(begin1 + 14), *(begin2 + 14)) +
op(*(begin1 + 15), *(begin2 + 15));
- }
- for (; begin1 != end1; ++begin1, ++begin2) {
+ }
+ for (; begin1 != end1; ++begin1, ++begin2) {
accumulator += op(*begin1, *begin2);
- }
-
- return accumulator;
-}
-
+ }
+
+ return accumulator;
+}
+
template <typename TAccumulatorType, typename It1, typename It2>
static inline TAccumulatorType TypedFastInnerProduct(It1 begin1, It1 end1, It2 begin2) {
return TypedFastInnerOperation<std::multiplies<>, TAccumulatorType>(begin1, end1, begin2);
}
-template <typename It>
+template <typename It>
static inline double FastAccumulate(It begin, It end) {
- return TypedFastAccumulate<double>(begin, end);
-}
-
-template <typename T>
+ return TypedFastAccumulate<double>(begin, end);
+}
+
+template <typename T>
static inline double FastAccumulate(const TVector<T>& sequence) {
- return FastAccumulate(sequence.begin(), sequence.end());
-}
-
-template <typename It>
+ return FastAccumulate(sequence.begin(), sequence.end());
+}
+
+template <typename It>
static inline double FastKahanAccumulate(It begin, It end) {
return TypedFastAccumulate<TKahanAccumulator<double>>(begin, end);
-}
-
-template <typename T>
+}
+
+template <typename T>
static inline double FastKahanAccumulate(const TVector<T>& sequence) {
- return FastKahanAccumulate(sequence.begin(), sequence.end());
-}
-
-template <typename It1, typename It2>
+ return FastKahanAccumulate(sequence.begin(), sequence.end());
+}
+
+template <typename It1, typename It2>
static inline double FastInnerProduct(It1 begin1, It1 end1, It2 begin2) {
- return TypedFastInnerProduct<double>(begin1, end1, begin2);
-}
-
-template <typename T>
+ return TypedFastInnerProduct<double>(begin1, end1, begin2);
+}
+
+template <typename T>
static inline double FastInnerProduct(const TVector<T>& lhs, const TVector<T>& rhs) {
Y_ASSERT(lhs.size() == rhs.size());
- return FastInnerProduct(lhs.begin(), lhs.end(), rhs.begin());
-}
-
-template <typename It1, typename It2>
+ return FastInnerProduct(lhs.begin(), lhs.end(), rhs.begin());
+}
+
+template <typename It1, typename It2>
static inline double FastKahanInnerProduct(It1 begin1, It1 end1, It2 begin2) {
return TypedFastInnerProduct<TKahanAccumulator<double>>(begin1, end1, begin2);
-}
-
-template <typename T>
+}
+
+template <typename T>
static inline double FastKahanInnerProduct(const TVector<T>& lhs, const TVector<T>& rhs) {
Y_ASSERT(lhs.size() == rhs.size());
- return FastKahanInnerProduct(lhs.begin(), lhs.end(), rhs.begin());
-}
+ return FastKahanInnerProduct(lhs.begin(), lhs.end(), rhs.begin());
+}
diff --git a/library/cpp/accurate_accumulate/ya.make b/library/cpp/accurate_accumulate/ya.make
index 82630d19be..4a1a12d872 100644
--- a/library/cpp/accurate_accumulate/ya.make
+++ b/library/cpp/accurate_accumulate/ya.make
@@ -1,10 +1,10 @@
-LIBRARY()
-
+LIBRARY()
+
OWNER(alex-sh)
-
-SRCS(
- accurate_accumulate.h
- accurate_accumulate.cpp
-)
-
-END()
+
+SRCS(
+ accurate_accumulate.h
+ accurate_accumulate.cpp
+)
+
+END()
diff --git a/library/cpp/getopt/small/last_getopt.h b/library/cpp/getopt/small/last_getopt.h
index 07687bc914..48c394a546 100644
--- a/library/cpp/getopt/small/last_getopt.h
+++ b/library/cpp/getopt/small/last_getopt.h
@@ -75,12 +75,12 @@ namespace NLastGetopt {
Target->insert(Target->end(), NPrivate::OptFromString<TValue>(val, parser->CurOpt()));
});
}
- }
-
+ }
+
private:
TContainer* Target;
char Delim;
- };
+ };
template <class TpFunc>
struct TOptKVHandler: public IOptHandler {
diff --git a/library/cpp/getopt/small/modchooser.cpp b/library/cpp/getopt/small/modchooser.cpp
index 2fa5cfd070..136830c4d2 100644
--- a/library/cpp/getopt/small/modchooser.cpp
+++ b/library/cpp/getopt/small/modchooser.cpp
@@ -72,7 +72,7 @@ TModChooser::TMode::TMode(const TString& name, TMainClass* main, const TString&
TModChooser::TModChooser()
: ModesHelpOption("-?") // Default help option in last_getopt
, VersionHandler(nullptr)
- , ShowSeparated(true)
+ , ShowSeparated(true)
, SvnRevisionOptionDisabled(false)
, PrintShortCommandInUsage(false)
{
diff --git a/library/cpp/getopt/ut/last_getopt_ut.cpp b/library/cpp/getopt/ut/last_getopt_ut.cpp
index c99a1d053d..25dd7db82c 100644
--- a/library/cpp/getopt/ut/last_getopt_ut.cpp
+++ b/library/cpp/getopt/ut/last_getopt_ut.cpp
@@ -493,20 +493,20 @@ Y_UNIT_TEST_SUITE(TLastGetoptTests) {
}
Y_UNIT_TEST(TestRangeSplitValue) {
- TOptsNoDefault opts;
+ TOptsNoDefault opts;
TVector<ui32> vals;
opts.AddLongOption('s', "split").RangeSplitHandler(&vals, ',', '-');
TOptsParseResultTestWrapper r(&opts, V({"prog", "--split=1,8-10", "--split=12-14"}));
UNIT_ASSERT_EQUAL(vals.size(), 7);
- UNIT_ASSERT_EQUAL(vals[0], 1);
- UNIT_ASSERT_EQUAL(vals[1], 8);
- UNIT_ASSERT_EQUAL(vals[2], 9);
- UNIT_ASSERT_EQUAL(vals[3], 10);
- UNIT_ASSERT_EQUAL(vals[4], 12);
- UNIT_ASSERT_EQUAL(vals[5], 13);
- UNIT_ASSERT_EQUAL(vals[6], 14);
- }
-
+ UNIT_ASSERT_EQUAL(vals[0], 1);
+ UNIT_ASSERT_EQUAL(vals[1], 8);
+ UNIT_ASSERT_EQUAL(vals[2], 9);
+ UNIT_ASSERT_EQUAL(vals[3], 10);
+ UNIT_ASSERT_EQUAL(vals[4], 12);
+ UNIT_ASSERT_EQUAL(vals[5], 13);
+ UNIT_ASSERT_EQUAL(vals[6], 14);
+ }
+
Y_UNIT_TEST(TestParseArgs) {
TOptsNoDefault o("AbCx:y:z::");
UNIT_ASSERT_EQUAL(o.GetCharOption('A').HasArg_, NO_ARGUMENT);
diff --git a/library/cpp/linear_regression/benchmark/cpu_act.features b/library/cpp/linear_regression/benchmark/cpu_act.features
index b3bc8e340c..35321436dd 100644
--- a/library/cpp/linear_regression/benchmark/cpu_act.features
+++ b/library/cpp/linear_regression/benchmark/cpu_act.features
@@ -1,8192 +1,8192 @@
-1 90 1 1 6 2 1036 103 114 1.00 1.00 172076 355965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2.00 4.00 73.60 89.00 2.0 6527 1851864
-1 88 1 1 1 0 2165 205 101 0.40 1.20 43107 44139 4.80 42.20 75.80 181.40 0.20 85.40 88.20 19.40 161.80 3.0 130 1131931
-1 85 1 1 62 77 3806 258 166 1.40 1.40 492142 268706 4.80 19.40 44.00 79.20 2.20 7.60 12.20 68.00 218.80 5.2 256 1314590
-1 81 1 1 5 0 4721 256 177 0.99 2.58 524787 174964 14.51 51.49 88.47 189.86 1.99 4.17 24.85 95.63 248.91 1.0 233 972606
-1 79 1 1 42 55 3949 249 244 2.60 4.60 197289 529200 4.20 6.80 6.60 0.00 1.40 1.80 2.20 219.60 297.20 3.4 331 1013805
-1 92 1 1 5 1 1692 132 87 0.40 1.80 220194 107031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 3.81 4.01 23.65 42.08 2.2 2291 1010703
-1 82 1 1 3 0 635 65 47 3.00 3.00 87465 40740 8.60 8.80 8.80 0.00 0.00 1.60 2.20 227.60 226.40 1.0 289 1806587
-1 90 1 1 7 5 1341 240 120 0.40 0.60 718437 672290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 7.60 15.00 42.80 52.80 4.8 2532 1037078
-1 87 1 1 159 40 2443 299 262 1.00 1.00 240375 209450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.20 18.20 34.00 80.40 154.60 2.8 536 1069565
-1 86 1 1 1 0 3322 271 170 1.00 3.20 399277 128680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 6.40 9.20 32.80 93.60 1.0 579 1120168
-1 87 1 1 9 3 1626 106 100 1.20 1.20 261018 111663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.20 10.20 10.20 72.60 134.00 1.0 615 1073621
-1 93 1 1 11 2 1687 76 115 0.40 0.40 76103 93789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.60 9.22 9.22 42.89 83.57 1.0 631 1068366
-1 84 1 1 2 1 5402 406 274 0.20 0.20 22609 155154 2.20 3.60 6.60 8.00 0.40 7.40 7.40 33.00 54.20 2.5 152 1015040
-1 92 1 1 6 2 2040 121 112 0.60 0.60 38688 60507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 11.58 14.57 43.91 74.85 1.0 1201 1111232
-1 0 1 1 172 113 1427 171 134 0.60 3.39 261636 103649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.80 4.99 5.39 62.28 152.10 744 92 8
-1 94 1 1 82 44 2342 156 323 0.60 0.60 97904 75368 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 8.00 12.60 114.80 85.60 3.2 487 1320070
-1 81 1 1 37 49 4667 673 457 2.60 0.80 262181 220110 0.20 4.00 6.60 9.20 0.20 3.40 3.40 130.80 212.80 1.4 287 1073834
-1 91 1 1 13 12 2859 459 215 0.60 2.00 652144 585464 0.60 0.60 0.60 0.00 1.00 5.00 5.40 28.60 89.40 3.2 220 1043795
-1 83 1 1 24 32 419 41 27 2.00 2.00 91694 34919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2.20 3.40 181.20 160.40 1.2 3733 1819309
-1 90 1 1 67 90 1850 131 61 1.20 2.20 40316 23559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 3.20 5.20 78.60 116.80 1.3 694 1020261
-1 88 1 1 15 5 1795 343 209 1.00 1.00 91247 93705 4.20 24.20 74.80 145.20 1.60 11.20 18.40 69.60 119.80 2.0 112 1527192
-1 89 1 1 4 0 1969 209 200 2.40 0.80 131479 48942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.20 0.80 1.40 125.05 179.36 1.3 1126 1053153
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-1 88 1 1 15 5 1751 182 142 0.60 0.80 47141 28599 8.18 8.18 8.18 0.00 2.59 2.40 3.79 61.08 168.66 1.8 269 1059291
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-1 91 1 1 3 0 1284 107 95 3.20 9.60 72827 24856 1.60 4.60 41.00 59.80 0.80 4.20 5.80 108.80 191.40 2.8 132 1753125
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-1 86 1 1 5 0 2014 171 95 4.00 3.60 127863 8310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.60 0.80 219.00 332.80 2.2 1512 1747224
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+1 87 1 1 159 40 2443 299 262 1.00 1.00 240375 209450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.20 18.20 34.00 80.40 154.60 2.8 536 1069565
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+1 88 1 1 20 7 1878 151 75 2.40 2.40 245550 72088 6.60 18.60 85.80 200.40 1.20 3.40 3.80 87.20 228.00 3.2 171 1635587
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+1 94 1 1 6 2 2029 93 83 0.60 0.60 93053 46509 1.60 3.20 3.20 0.00 0.80 0.80 1.20 40.80 89.40 5.0 363 1521069
+1 77 1 1 78 78 3726 204 189 6.40 5.00 163664 109771 6.40 16.40 91.40 142.60 0.40 4.40 5.00 270.60 503.40 1.0 158 1072146
+1 80 1 1 27 18 3714 220 99 2.80 7.00 460247 29730 2.00 17.60 44.00 96.20 0.00 50.80 84.80 175.80 274.20 3.7 265 1021035
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+1 97 1 1 7 1 606 58 77 0.20 0.20 5240 61640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 4.80 4.80 17.40 38.40 2.0 594 1059555
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+1 76 1 1 17 6 5966 274 171 2.59 6.79 27941 42226 5.19 6.99 12.57 9.58 2.99 9.58 9.58 180.64 255.89 4.6 154 1311112
+1 87 1 1 8 0 2454 310 267 3.20 1.00 139403 62658 0.80 0.80 1.20 2.00 0.20 1.00 1.00 160.00 242.40 1.8 208 1110645
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+1 0 1 1 23 0 4831 734 622 10.60 3.40 839067 549586 6.60 9.20 9.20 0.00 4.40 14.60 25.20 521.60 809.60 335 64 36
+1 82 1 1 13 5 2269 280 187 1.00 1.00 198481 65015 9.98 37.92 86.43 129.54 2.99 21.76 27.94 115.57 313.37 1.0 243 1090707
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+1 90 1 1 18 21 594 48 53 1.00 1.40 121246 133013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 8.40 16.00 79.60 120.20 1.4 6478 1846885
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+1 93 1 1 3 0 972 36 21 1.80 3.19 72137 7678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.20 0.40 146.31 180.64 1.4 7534 1865183
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+1 71 1 1 33 26 4041 424 285 6.60 7.60 367275 193169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 27.80 46.40 319.80 604.60 2.2 2954 1030811
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+1 94 1 1 27 39 898 87 90 0.20 0.20 5233 37131 0.00 0.00 1.80 2.80 0.00 1.60 1.60 18.80 38.40 1.0 128 1128165
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+1 75 1 1 80 100 3318 199 183 1.40 2.59 52460 176733 2.79 4.79 4.79 0.00 0.00 12.18 45.91 139.12 325.15 2.6 385 988584
+1 87 1 1 1 0 454 38 39 0.80 1.20 102227 8211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.60 1.60 72.40 171.20 1.6 1454 1753898
+1 91 1 1 5 0 2235 241 104 1.60 0.60 55435 35095 1.80 1.80 15.20 34.40 0.20 4.00 5.60 79.60 134.60 2.6 133 1711675
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+1 82 1 1 3 1 1996 150 83 1.00 1.60 440788 73466 6.21 13.63 39.68 95.39 12.02 26.85 48.90 95.59 134.47 2.0 133 1120213
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+1 97 1 1 0 0 485 235 67 0.20 0.20 270912 270042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.20 0.40 0.40 15.60 18.80 2.4 1254 1745602
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+1 89 1 1 2 0 5105 269 190 0.60 0.60 25145 68203 0.00 0.00 0.00 0.00 0.20 0.20 0.20 26.55 53.69 2.7 501 1074799
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+1 84 1 1 12 4 2128 269 206 3.00 1.20 94070 21569 2.00 5.00 18.40 27.20 0.20 1.00 1.00 148.20 252.80 2.6 173 959533
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+1 88 1 1 18 16 5396 303 149 0.80 2.20 986318 36593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.20 2.00 4.60 44.00 72.00 2.5 608 1009339
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+1 98 1 1 0 0 138 9 19 0.20 0.20 425 12721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 15.60 16.80 1.0 6027 1855560
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+1 91 1 1 1 0 3162 262 164 1.00 0.40 263084 234498 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.80 0.80 52.60 71.80 4.8 1358 1616242
+1 91 1 1 31 45 1372 125 53 0.60 0.60 146667 40853 0.00 0.00 0.00 0.00 1.60 9.80 18.40 37.40 45.80 1.2 663 1759590
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+1 92 1 1 47 67 1061 122 80 0.40 0.60 138370 33738 0.60 0.80 0.80 0.00 1.00 1.40 1.80 39.92 109.18 3.0 550 1009661
+1 79 1 1 63 63 2254 283 232 7.40 3.60 141409 30567 13.60 35.40 88.00 230.00 0.80 0.80 0.80 305.20 539.80 1.8 184 966634
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+1 97 1 1 26 37 1360 69 55 0.20 0.20 10060 16581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.20 0.20 12.77 16.97 1.4 8953 1869190
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+1 0 1 1 47 41 1241 123 81 1.80 2.80 224930 43021 4.20 5.80 5.80 0.00 5.40 10.20 13.40 137.20 239.20 364 88 12
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+1 95 1 1 2 0 1510 178 138 0.40 0.60 17912 30669 2.40 4.40 4.40 0.00 0.20 1.20 2.00 33.20 66.60 2.7 203 1003520
+1 64 1 1 23 9 5404 618 116 3.40 14.60 420330 347477 27.60 52.60 52.60 0.00 2.20 2.00 2.60 265.40 304.00 3.8 323 1546792
+1 78 1 1 12 4 1128 129 107 6.99 19.76 43742 25080 2.79 3.19 3.19 0.00 0.80 8.98 12.97 235.53 454.09 1.0 181 1103166
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+1 96 1 1 6 5 787 61 51 0.20 0.20 3195 15728 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.60 3.20 15.60 17.00 1.2 1606 1081952
+1 84 1 1 14 6 4229 148 75 1.80 7.00 40707 8863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.80 0.80 153.80 177.40 2.4 10833 1382525
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+1 95 1 1 19 28 328 59 40 0.20 0.80 174891 18230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 20.36 39.32 21.76 29.54 1.6 2006 1759344
+1 86 1 1 23 1 1576 198 127 0.80 0.80 184039 37931 7.80 34.60 82.00 234.40 1.80 64.40 74.60 47.00 254.00 1.0 130 968042
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+1 95 1 1 5 4 386 77 76 0.20 0.20 23370 32312 2.40 4.80 3.20 0.00 0.00 0.00 0.00 20.80 17.00 2.0 387 1708888
+1 87 1 1 72 35 3623 252 166 0.40 0.40 228362 86602 2.40 3.80 9.00 12.40 2.20 7.00 10.60 41.40 84.20 1.0 422 978666
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+1 79 1 1 4 1 4182 770 659 2.40 1.60 522993 475727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.20 0.20 143.60 200.00 1.0 842 1130637
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+1 83 1 1 7 1 2697 552 496 0.20 0.20 581228 478856 14.43 40.28 74.35 89.78 6.21 25.25 71.34 15.63 39.68 1.5 134 1051256
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+1 89 1 1 1 0 4921 202 147 0.60 1.40 71952 49607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2.40 4.20 45.80 65.40 1.8 1875 1710853
+1 95 1 1 1 0 1279 76 60 0.40 0.40 5187 21909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.20 0.40 0.60 26.75 29.74 2.0 760 1039144
+1 86 1 1 2 0 1484 257 364 1.40 1.60 191652 98350 3.20 8.80 25.80 45.80 0.20 10.40 15.80 72.60 121.00 4.2 177 1703526
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+1 79 1 1 8 6 2263 481 171 2.60 5.40 399854 284917 8.40 16.80 49.80 99.80 0.80 3.80 3.80 383.40 309.80 5.0 144 1122085
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+1 87 1 1 15 9 1852 174 153 0.40 0.40 31744 45354 18.16 41.12 65.07 71.06 0.00 19.56 33.33 94.41 163.47 1.3 282 963205
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+1 93 1 1 16 12 650 240 70 2.00 2.00 344785 290625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 77.00 133.00 2.6 5670 1832144
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+1 89 1 1 2 0 2186 281 120 0.80 1.00 169234 41731 1.80 7.00 11.00 10.20 1.00 8.40 14.60 66.20 120.80 1.5 188 1127333
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+1 86 1 1 45 59 2875 238 128 1.60 6.40 184912 159603 0.00 0.00 0.00 0.00 0.40 13.00 14.40 167.00 375.80 3.2 890 1545994
+1 96 1 1 21 13 1258 92 64 0.40 0.40 27604 35912 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.20 0.20 31.00 44.20 2.2 1143 1714018
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+1 75 1 1 4 3 4571 441 362 0.60 1.99 469603 479822 0.99 1.99 1.99 0.00 0.00 48.91 90.66 63.22 162.82 2.0 586 1012072
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diff --git a/library/cpp/linear_regression/benchmark/delta_ailerons.features b/library/cpp/linear_regression/benchmark/delta_ailerons.features
index f6f049686d..c3751ecb3b 100644
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+1 27 1 1 320 256 5000 4 1 6
+1 274 1 1 25 1310 2620 131 12 24
+1 368 1 1 25 1310 2620 131 12 24
+1 32 1 1 50 2620 10480 30 12 24
+1 63 1 1 50 2620 10480 30 12 24
+1 106 1 1 56 5240 20970 30 12 24
+1 208 1 1 64 5240 20970 30 12 24
+1 20 1 1 50 500 2000 8 1 4
+1 29 1 1 50 1000 4000 8 1 5
+1 71 1 1 50 2000 8000 8 1 5
+1 26 1 1 50 1000 4000 8 3 5
+1 36 1 1 50 1000 8000 8 3 5
+1 40 1 1 50 2000 16000 8 3 5
+1 52 1 1 50 2000 16000 8 3 6
+1 60 1 1 50 2000 16000 8 3 6
+1 72 1 1 133 1000 12000 9 3 12
+1 72 1 1 133 1000 8000 9 3 12
+1 18 1 1 810 512 512 8 1 1
+1 20 1 1 810 1000 5000 0 1 1
+1 40 1 1 320 512 8000 4 1 5
+1 62 1 1 200 512 8000 8 1 8
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+1 24 1 1 700 256 2000 0 1 1
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+1 26 1 1 110 1000 4000 16 1 2
+1 60 1 1 110 1000 12000 16 1 2
+1 71 1 1 220 1000 8000 16 1 2
+1 12 1 1 800 256 8000 0 1 4
+1 14 1 1 800 256 8000 0 1 4
+1 20 1 1 800 256 8000 0 1 4
+1 16 1 1 800 256 8000 0 1 4
+1 22 1 1 800 256 8000 0 1 4
+1 36 1 1 125 512 1000 0 8 20
+1 144 1 1 75 2000 8000 64 1 38
+1 144 1 1 75 2000 16000 64 1 38
+1 259 1 1 75 2000 16000 128 1 38
+1 17 1 1 90 256 1000 0 3 10
+1 26 1 1 105 256 2000 0 3 10
+1 32 1 1 105 1000 4000 0 3 24
+1 32 1 1 105 2000 4000 8 3 19
+1 62 1 1 75 2000 8000 8 3 24
+1 64 1 1 75 3000 8000 8 3 48
+1 22 1 1 175 256 2000 0 3 24
+1 36 1 1 300 768 3000 0 6 24
+1 44 1 1 300 768 3000 6 6 24
+1 50 1 1 300 768 12000 6 6 24
+1 45 1 1 300 768 4500 0 1 24
+1 53 1 1 300 384 12000 6 1 24
+1 36 1 1 300 192 768 6 6 24
+1 84 1 1 180 768 12000 6 1 31
+1 16 1 1 330 1000 3000 0 2 4
+1 38 1 1 300 1000 4000 8 3 64
+1 38 1 1 300 1000 16000 8 2 112
+1 16 1 1 330 1000 2000 0 1 2
+1 22 1 1 330 1000 4000 0 3 6
+1 29 1 1 140 2000 4000 0 3 6
+1 40 1 1 140 2000 4000 0 4 8
+1 35 1 1 140 2000 4000 8 1 20
+1 134 1 1 140 2000 32000 32 1 20
+1 66 1 1 140 2000 8000 32 1 54
+1 141 1 1 140 2000 32000 32 1 54
+1 189 1 1 140 2000 32000 32 1 54
+1 22 1 1 140 2000 4000 8 1 20
+1 132 1 1 57 4000 16000 1 6 12
+1 237 1 1 57 4000 24000 64 12 16
+1 465 1 1 26 16000 32000 64 16 24
+1 465 1 1 26 16000 32000 64 8 24
+1 277 1 1 26 8000 32000 0 8 24
+1 185 1 1 26 8000 16000 0 8 16
+1 6 1 1 480 96 512 0 1 1
+1 24 1 1 203 1000 2000 0 1 5
+1 45 1 1 115 512 6000 16 1 6
+1 7 1 1 1100 512 1500 0 1 1
+1 13 1 1 1100 768 2000 0 1 1
+1 16 1 1 600 768 2000 0 1 1
+1 32 1 1 400 2000 4000 0 1 1
+1 32 1 1 400 4000 8000 0 1 1
+1 11 1 1 900 1000 1000 0 1 2
+1 11 1 1 900 512 1000 0 1 2
+1 18 1 1 900 1000 4000 4 1 2
+1 22 1 1 900 1000 4000 8 1 2
+1 37 1 1 900 2000 4000 0 3 6
+1 40 1 1 225 2000 4000 8 3 6
+1 34 1 1 225 2000 4000 8 3 6
+1 50 1 1 180 2000 8000 8 1 6
+1 76 1 1 185 2000 16000 16 1 6
+1 66 1 1 180 2000 16000 16 1 6
+1 24 1 1 225 1000 4000 2 3 6
+1 49 1 1 25 2000 12000 8 1 4
+1 66 1 1 25 2000 12000 16 3 5
+1 100 1 1 17 4000 16000 8 6 12
+1 133 1 1 17 4000 16000 32 6 12
+1 12 1 1 1500 768 1000 0 0 0
+1 18 1 1 1500 768 2000 0 0 0
+1 20 1 1 800 768 2000 0 0 0
+1 27 1 1 50 2000 4000 0 3 6
+1 45 1 1 50 2000 8000 8 3 6
+1 56 1 1 50 2000 8000 8 1 6
+1 70 1 1 50 2000 16000 24 1 6
+1 80 1 1 50 2000 16000 24 1 6
+1 136 1 1 50 8000 16000 48 1 10
+1 16 1 1 100 1000 8000 0 2 6
+1 26 1 1 100 1000 8000 24 2 6
+1 32 1 1 100 1000 8000 24 3 6
+1 45 1 1 50 2000 16000 12 3 16
+1 54 1 1 50 2000 16000 24 6 16
+1 65 1 1 50 2000 16000 24 6 16
+1 30 1 1 150 512 4000 0 8 128
+1 50 1 1 115 2000 8000 16 1 3
+1 40 1 1 115 2000 4000 2 1 5
+1 62 1 1 92 2000 8000 32 1 6
+1 60 1 1 92 2000 8000 32 1 6
+1 50 1 1 92 2000 8000 4 1 6
+1 66 1 1 75 4000 16000 16 1 6
+1 86 1 1 60 4000 16000 32 1 6
+1 74 1 1 60 2000 16000 64 5 8
+1 93 1 1 60 4000 16000 64 5 8
+1 111 1 1 50 4000 16000 64 5 10
+1 143 1 1 72 4000 16000 64 8 16
+1 105 1 1 72 2000 8000 16 6 8
+1 214 1 1 40 8000 16000 32 8 16
+1 277 1 1 40 8000 32000 64 8 24
+1 370 1 1 35 8000 32000 64 8 24
+1 510 1 1 38 16000 32000 128 16 32
+1 214 1 1 48 4000 24000 32 8 24
+1 326 1 1 38 8000 32000 64 8 24
+1 510 1 1 30 16000 32000 256 16 24
+1 8 1 1 112 1000 1000 0 1 4
+1 12 1 1 84 1000 2000 0 1 6
+1 17 1 1 56 1000 4000 0 1 6
+1 21 1 1 56 2000 6000 0 1 8
+1 24 1 1 56 2000 8000 0 1 8
+1 34 1 1 56 4000 8000 0 1 8
+1 42 1 1 56 4000 12000 0 1 8
+1 46 1 1 56 4000 16000 0 1 8
+1 51 1 1 38 4000 8000 32 16 32
+1 116 1 1 38 4000 8000 32 16 32
+1 100 1 1 38 8000 16000 64 4 8
+1 140 1 1 38 8000 24000 160 4 8
+1 212 1 1 38 4000 16000 128 16 32
+1 25 1 1 200 1000 2000 0 1 2
+1 30 1 1 200 1000 4000 0 1 4
+1 41 1 1 200 2000 8000 64 1 5
+1 25 1 1 250 512 4000 0 1 7
+1 50 1 1 250 512 4000 0 4 7
+1 50 1 1 250 1000 16000 1 1 8
+1 30 1 1 160 512 4000 2 1 5
+1 32 1 1 160 512 2000 2 3 8
+1 38 1 1 160 1000 4000 8 1 14
+1 60 1 1 160 1000 8000 16 1 14
+1 109 1 1 160 2000 8000 32 1 13
+1 6 1 1 240 512 1000 8 1 3
+1 11 1 1 240 512 2000 8 1 5
+1 22 1 1 105 2000 4000 8 3 8
+1 33 1 1 105 2000 6000 16 6 16
+1 58 1 1 105 2000 8000 16 4 14
+1 130 1 1 52 4000 16000 32 4 12
+1 75 1 1 70 4000 12000 8 6 8
+1 113 1 1 59 4000 12000 32 6 12
+1 188 1 1 59 8000 16000 64 12 24
+1 173 1 1 26 8000 24000 32 8 16
+1 248 1 1 26 8000 32000 64 12 16
+1 405 1 1 26 8000 32000 128 24 32
+1 70 1 1 116 2000 8000 32 5 28
+1 114 1 1 50 2000 32000 24 6 26
+1 208 1 1 50 2000 32000 48 26 52
+1 307 1 1 50 2000 32000 112 52 104
+1 397 1 1 50 4000 32000 112 52 104
+1 915 1 1 30 8000 64000 96 12 176
+1 1150 1 1 30 8000 64000 128 12 176
+1 12 1 1 180 262 4000 0 1 3
+1 14 1 1 180 512 4000 0 1 3
+1 18 1 1 180 262 4000 0 1 3
+1 21 1 1 180 512 4000 0 1 3
+1 42 1 1 124 1000 8000 0 1 8
+1 46 1 1 98 1000 8000 32 2 8
+1 52 1 1 125 2000 8000 0 2 14
+1 67 1 1 480 512 8000 32 0 0
+1 45 1 1 480 1000 4000 0 0 0
diff --git a/library/cpp/linear_regression/benchmark/main.cpp b/library/cpp/linear_regression/benchmark/main.cpp
index 735d41e988..f68b365d4e 100644
--- a/library/cpp/linear_regression/benchmark/main.cpp
+++ b/library/cpp/linear_regression/benchmark/main.cpp
@@ -1,114 +1,114 @@
-#include "pool.h"
-
+#include "pool.h"
+
#include <library/cpp/linear_regression/linear_regression.h>
-
-#include <util/datetime/base.h>
-#include <util/datetime/cputimer.h>
-
+
+#include <util/datetime/base.h>
+#include <util/datetime/cputimer.h>
+
#include <util/system/type_name.h>
-
-#include <util/string/printf.h>
-
-template <typename TLRSolver>
-void QualityBenchmark(const TPool& originalPool) {
- auto measure = [&](const double injureFactor, const double injureOffset) {
- TPool injuredPool = originalPool.InjurePool(injureFactor, injureOffset);
-
- static const size_t runsCount = 10;
- static const size_t foldsCount = 10;
-
- TMeanCalculator determinationCoefficientCalculator;
-
- TPool::TCVIterator learnIterator = injuredPool.CrossValidationIterator(foldsCount, TPool::LearnIterator);
- TPool::TCVIterator testIterator = injuredPool.CrossValidationIterator(foldsCount, TPool::TestIterator);
-
- for (size_t runNumber = 0; runNumber < runsCount; ++runNumber) {
- for (size_t foldNumber = 0; foldNumber < foldsCount; ++foldNumber) {
- learnIterator.ResetShuffle();
- learnIterator.SetTestFold(foldNumber);
- testIterator.ResetShuffle();
- testIterator.SetTestFold(foldNumber);
-
- TLRSolver solver;
- for (; learnIterator.IsValid(); ++learnIterator) {
- solver.Add(learnIterator->Features, learnIterator->Goal, learnIterator->Weight);
- }
- TLinearModel model = solver.Solve();
-
- TDeviationCalculator goalsCalculator;
- TKahanAccumulator<double> errorsCalculator;
- for (; testIterator.IsValid(); ++testIterator) {
- const double prediction = model.Prediction(testIterator->Features);
- const double goal = testIterator->Goal;
- const double weight = testIterator->Weight;
- const double error = goal - prediction;
-
- goalsCalculator.Add(goal, weight);
- errorsCalculator += error * error * weight;
- }
-
- const double determinationCoefficient = 1 - errorsCalculator.Get() / goalsCalculator.GetDeviation();
- determinationCoefficientCalculator.Add(determinationCoefficient);
- }
- }
-
- return determinationCoefficientCalculator.GetMean();
- };
-
- Cout << TypeName<TLRSolver>() << ":\n";
- Cout << "\t" << Sprintf("base : %.10lf\n", measure(1., 0.));
- Cout << "\t" << Sprintf("injure1 : %.10lf\n", measure(1e-1, 1e+1));
- Cout << "\t" << Sprintf("injure2 : %.10lf\n", measure(1e-3, 1e+4));
- Cout << "\t" << Sprintf("injure3 : %.10lf\n", measure(1e-3, 1e+5));
- Cout << "\t" << Sprintf("injure4 : %.10lf\n", measure(1e-3, 1e+6));
- Cout << "\t" << Sprintf("injure5 : %.10lf\n", measure(1e-4, 1e+6));
- Cout << "\t" << Sprintf("injure6 : %.10lf\n", measure(1e-4, 1e+7));
- Cout << Endl;
-}
-
-template <typename TLRSolver>
-void SpeedBenchmark(const TPool& originalPool) {
- TDeviationCalculator speedTest;
-
- static const size_t runsCount = 1000;
- for (size_t runNumber = 0; runNumber < runsCount; ++runNumber) {
- TLRSolver solver;
- TLinearModel model;
- {
- TSimpleTimer timer;
- for (const TInstance& instance : originalPool) {
- solver.Add(instance.Features, instance.Goal, instance.Weight);
- }
- model = solver.Solve();
-
- speedTest.Add(timer.Get().MicroSeconds());
- }
- }
-
- const double multiplier = 1e-6;
- Cout << Sprintf("%.5lf +/- %.5lf: ", speedTest.GetMean() * multiplier, speedTest.GetStdDev() * multiplier) << TypeName<TLRSolver>() << Endl;
-}
-
-int main(int argc, const char** argv) {
- for (int taskNumber = 1; taskNumber < argc; ++taskNumber) {
- TPool pool;
- pool.ReadFromFeatures(argv[taskNumber]);
-
- Cout << argv[taskNumber] << ":" << Endl;
- QualityBenchmark<TFastBestSLRSolver>(pool);
- QualityBenchmark<TKahanBestSLRSolver>(pool);
- QualityBenchmark<TBestSLRSolver>(pool);
-
- QualityBenchmark<TLinearRegressionSolver>(pool);
- QualityBenchmark<TFastLinearRegressionSolver>(pool);
-
- SpeedBenchmark<TFastBestSLRSolver>(pool);
- SpeedBenchmark<TKahanBestSLRSolver>(pool);
- SpeedBenchmark<TBestSLRSolver>(pool);
-
- SpeedBenchmark<TLinearRegressionSolver>(pool);
- SpeedBenchmark<TFastLinearRegressionSolver>(pool);
- }
-
- return 0;
-}
+
+#include <util/string/printf.h>
+
+template <typename TLRSolver>
+void QualityBenchmark(const TPool& originalPool) {
+ auto measure = [&](const double injureFactor, const double injureOffset) {
+ TPool injuredPool = originalPool.InjurePool(injureFactor, injureOffset);
+
+ static const size_t runsCount = 10;
+ static const size_t foldsCount = 10;
+
+ TMeanCalculator determinationCoefficientCalculator;
+
+ TPool::TCVIterator learnIterator = injuredPool.CrossValidationIterator(foldsCount, TPool::LearnIterator);
+ TPool::TCVIterator testIterator = injuredPool.CrossValidationIterator(foldsCount, TPool::TestIterator);
+
+ for (size_t runNumber = 0; runNumber < runsCount; ++runNumber) {
+ for (size_t foldNumber = 0; foldNumber < foldsCount; ++foldNumber) {
+ learnIterator.ResetShuffle();
+ learnIterator.SetTestFold(foldNumber);
+ testIterator.ResetShuffle();
+ testIterator.SetTestFold(foldNumber);
+
+ TLRSolver solver;
+ for (; learnIterator.IsValid(); ++learnIterator) {
+ solver.Add(learnIterator->Features, learnIterator->Goal, learnIterator->Weight);
+ }
+ TLinearModel model = solver.Solve();
+
+ TDeviationCalculator goalsCalculator;
+ TKahanAccumulator<double> errorsCalculator;
+ for (; testIterator.IsValid(); ++testIterator) {
+ const double prediction = model.Prediction(testIterator->Features);
+ const double goal = testIterator->Goal;
+ const double weight = testIterator->Weight;
+ const double error = goal - prediction;
+
+ goalsCalculator.Add(goal, weight);
+ errorsCalculator += error * error * weight;
+ }
+
+ const double determinationCoefficient = 1 - errorsCalculator.Get() / goalsCalculator.GetDeviation();
+ determinationCoefficientCalculator.Add(determinationCoefficient);
+ }
+ }
+
+ return determinationCoefficientCalculator.GetMean();
+ };
+
+ Cout << TypeName<TLRSolver>() << ":\n";
+ Cout << "\t" << Sprintf("base : %.10lf\n", measure(1., 0.));
+ Cout << "\t" << Sprintf("injure1 : %.10lf\n", measure(1e-1, 1e+1));
+ Cout << "\t" << Sprintf("injure2 : %.10lf\n", measure(1e-3, 1e+4));
+ Cout << "\t" << Sprintf("injure3 : %.10lf\n", measure(1e-3, 1e+5));
+ Cout << "\t" << Sprintf("injure4 : %.10lf\n", measure(1e-3, 1e+6));
+ Cout << "\t" << Sprintf("injure5 : %.10lf\n", measure(1e-4, 1e+6));
+ Cout << "\t" << Sprintf("injure6 : %.10lf\n", measure(1e-4, 1e+7));
+ Cout << Endl;
+}
+
+template <typename TLRSolver>
+void SpeedBenchmark(const TPool& originalPool) {
+ TDeviationCalculator speedTest;
+
+ static const size_t runsCount = 1000;
+ for (size_t runNumber = 0; runNumber < runsCount; ++runNumber) {
+ TLRSolver solver;
+ TLinearModel model;
+ {
+ TSimpleTimer timer;
+ for (const TInstance& instance : originalPool) {
+ solver.Add(instance.Features, instance.Goal, instance.Weight);
+ }
+ model = solver.Solve();
+
+ speedTest.Add(timer.Get().MicroSeconds());
+ }
+ }
+
+ const double multiplier = 1e-6;
+ Cout << Sprintf("%.5lf +/- %.5lf: ", speedTest.GetMean() * multiplier, speedTest.GetStdDev() * multiplier) << TypeName<TLRSolver>() << Endl;
+}
+
+int main(int argc, const char** argv) {
+ for (int taskNumber = 1; taskNumber < argc; ++taskNumber) {
+ TPool pool;
+ pool.ReadFromFeatures(argv[taskNumber]);
+
+ Cout << argv[taskNumber] << ":" << Endl;
+ QualityBenchmark<TFastBestSLRSolver>(pool);
+ QualityBenchmark<TKahanBestSLRSolver>(pool);
+ QualityBenchmark<TBestSLRSolver>(pool);
+
+ QualityBenchmark<TLinearRegressionSolver>(pool);
+ QualityBenchmark<TFastLinearRegressionSolver>(pool);
+
+ SpeedBenchmark<TFastBestSLRSolver>(pool);
+ SpeedBenchmark<TKahanBestSLRSolver>(pool);
+ SpeedBenchmark<TBestSLRSolver>(pool);
+
+ SpeedBenchmark<TLinearRegressionSolver>(pool);
+ SpeedBenchmark<TFastLinearRegressionSolver>(pool);
+ }
+
+ return 0;
+}
diff --git a/library/cpp/linear_regression/benchmark/pool.cpp b/library/cpp/linear_regression/benchmark/pool.cpp
index 7f2c6a7004..2460b177ca 100644
--- a/library/cpp/linear_regression/benchmark/pool.cpp
+++ b/library/cpp/linear_regression/benchmark/pool.cpp
@@ -1,109 +1,109 @@
-#include "pool.h"
-
-#include <util/string/cast.h>
-#include <util/stream/file.h>
-
+#include "pool.h"
+
+#include <util/string/cast.h>
+#include <util/stream/file.h>
+
TInstance TInstance::FromFeaturesString(const TString& featuresString) {
- TInstance instance;
-
- TStringBuf featuresStringBuf(featuresString);
-
- featuresStringBuf.NextTok('\t'); // query id
- instance.Goal = FromString(featuresStringBuf.NextTok('\t'));
- featuresStringBuf.NextTok('\t'); // url
- instance.Weight = FromString(featuresStringBuf.NextTok('\t'));
-
- while (featuresStringBuf) {
- instance.Features.push_back(FromString(featuresStringBuf.NextTok('\t')));
- }
-
- return instance;
-}
-
-TPool::TCVIterator::TCVIterator(const TPool& parentPool, const size_t foldsCount, const EIteratorType iteratorType)
- : ParentPool(parentPool)
- , FoldsCount(foldsCount)
- , IteratorType(iteratorType)
- , InstanceFoldNumbers(ParentPool.size())
-{
-}
-
-void TPool::TCVIterator::ResetShuffle() {
+ TInstance instance;
+
+ TStringBuf featuresStringBuf(featuresString);
+
+ featuresStringBuf.NextTok('\t'); // query id
+ instance.Goal = FromString(featuresStringBuf.NextTok('\t'));
+ featuresStringBuf.NextTok('\t'); // url
+ instance.Weight = FromString(featuresStringBuf.NextTok('\t'));
+
+ while (featuresStringBuf) {
+ instance.Features.push_back(FromString(featuresStringBuf.NextTok('\t')));
+ }
+
+ return instance;
+}
+
+TPool::TCVIterator::TCVIterator(const TPool& parentPool, const size_t foldsCount, const EIteratorType iteratorType)
+ : ParentPool(parentPool)
+ , FoldsCount(foldsCount)
+ , IteratorType(iteratorType)
+ , InstanceFoldNumbers(ParentPool.size())
+{
+}
+
+void TPool::TCVIterator::ResetShuffle() {
TVector<size_t> instanceNumbers(ParentPool.size());
- for (size_t instanceNumber = 0; instanceNumber < ParentPool.size(); ++instanceNumber) {
- instanceNumbers[instanceNumber] = instanceNumber;
- }
- Shuffle(instanceNumbers.begin(), instanceNumbers.end(), RandomGenerator);
-
- for (size_t instancePosition = 0; instancePosition < ParentPool.size(); ++instancePosition) {
- InstanceFoldNumbers[instanceNumbers[instancePosition]] = instancePosition % FoldsCount;
- }
- Current = InstanceFoldNumbers.begin();
-}
-
-void TPool::TCVIterator::SetTestFold(const size_t testFoldNumber) {
- TestFoldNumber = testFoldNumber;
- Current = InstanceFoldNumbers.begin();
- Advance();
-}
-
-bool TPool::TCVIterator::IsValid() const {
- return Current != InstanceFoldNumbers.end();
-}
-
+ for (size_t instanceNumber = 0; instanceNumber < ParentPool.size(); ++instanceNumber) {
+ instanceNumbers[instanceNumber] = instanceNumber;
+ }
+ Shuffle(instanceNumbers.begin(), instanceNumbers.end(), RandomGenerator);
+
+ for (size_t instancePosition = 0; instancePosition < ParentPool.size(); ++instancePosition) {
+ InstanceFoldNumbers[instanceNumbers[instancePosition]] = instancePosition % FoldsCount;
+ }
+ Current = InstanceFoldNumbers.begin();
+}
+
+void TPool::TCVIterator::SetTestFold(const size_t testFoldNumber) {
+ TestFoldNumber = testFoldNumber;
+ Current = InstanceFoldNumbers.begin();
+ Advance();
+}
+
+bool TPool::TCVIterator::IsValid() const {
+ return Current != InstanceFoldNumbers.end();
+}
+
const TInstance& TPool::TCVIterator::operator*() const {
- return ParentPool[Current - InstanceFoldNumbers.begin()];
-}
-
-const TInstance* TPool::TCVIterator::operator->() const {
- return &ParentPool[Current - InstanceFoldNumbers.begin()];
-}
-
-TPool::TCVIterator& TPool::TCVIterator::operator++() {
- Advance();
- return *this;
-}
-
-void TPool::TCVIterator::Advance() {
- while (IsValid()) {
- ++Current;
- if (IsValid() && TakeCurrent()) {
- break;
- }
- }
-}
-
-bool TPool::TCVIterator::TakeCurrent() const {
- switch (IteratorType) {
+ return ParentPool[Current - InstanceFoldNumbers.begin()];
+}
+
+const TInstance* TPool::TCVIterator::operator->() const {
+ return &ParentPool[Current - InstanceFoldNumbers.begin()];
+}
+
+TPool::TCVIterator& TPool::TCVIterator::operator++() {
+ Advance();
+ return *this;
+}
+
+void TPool::TCVIterator::Advance() {
+ while (IsValid()) {
+ ++Current;
+ if (IsValid() && TakeCurrent()) {
+ break;
+ }
+ }
+}
+
+bool TPool::TCVIterator::TakeCurrent() const {
+ switch (IteratorType) {
case LearnIterator:
return *Current != TestFoldNumber;
case TestIterator:
return *Current == TestFoldNumber;
- }
- return false;
-}
-
+ }
+ return false;
+}
+
void TPool::ReadFromFeatures(const TString& featuresPath) {
TFileInput featuresIn(featuresPath);
TString featuresString;
- while (featuresIn.ReadLine(featuresString)) {
- this->push_back(TInstance::FromFeaturesString(featuresString));
- }
-}
-
-TPool::TCVIterator TPool::CrossValidationIterator(const size_t foldsCount, const EIteratorType iteratorType) const {
- return TPool::TCVIterator(*this, foldsCount, iteratorType);
-}
-
-TPool TPool::InjurePool(const double injureFactor, const double injureOffset) const {
- TPool injuredPool(*this);
-
- for (TInstance& instance : injuredPool) {
- for (double& feature : instance.Features) {
- feature = feature * injureFactor + injureOffset;
- }
- instance.Goal = instance.Goal * injureFactor + injureOffset;
- }
-
- return injuredPool;
-}
+ while (featuresIn.ReadLine(featuresString)) {
+ this->push_back(TInstance::FromFeaturesString(featuresString));
+ }
+}
+
+TPool::TCVIterator TPool::CrossValidationIterator(const size_t foldsCount, const EIteratorType iteratorType) const {
+ return TPool::TCVIterator(*this, foldsCount, iteratorType);
+}
+
+TPool TPool::InjurePool(const double injureFactor, const double injureOffset) const {
+ TPool injuredPool(*this);
+
+ for (TInstance& instance : injuredPool) {
+ for (double& feature : instance.Features) {
+ feature = feature * injureFactor + injureOffset;
+ }
+ instance.Goal = instance.Goal * injureFactor + injureOffset;
+ }
+
+ return injuredPool;
+}
diff --git a/library/cpp/linear_regression/benchmark/pool.h b/library/cpp/linear_regression/benchmark/pool.h
index 43288319c8..c1fd8027ff 100644
--- a/library/cpp/linear_regression/benchmark/pool.h
+++ b/library/cpp/linear_regression/benchmark/pool.h
@@ -1,61 +1,61 @@
-#pragma once
-
-#include <util/generic/vector.h>
+#pragma once
+
+#include <util/generic/vector.h>
#include <util/generic/string.h>
-
-#include <util/random/mersenne.h>
-#include <util/random/shuffle.h>
-
-struct TInstance {
+
+#include <util/random/mersenne.h>
+#include <util/random/shuffle.h>
+
+struct TInstance {
TVector<double> Features;
- double Goal;
- double Weight;
-
+ double Goal;
+ double Weight;
+
static TInstance FromFeaturesString(const TString& featuresString);
-};
-
+};
+
struct TPool: public TVector<TInstance> {
- enum EIteratorType {
- LearnIterator,
- TestIterator,
- };
-
- class TCVIterator {
- private:
- const TPool& ParentPool;
-
- size_t FoldsCount;
-
- EIteratorType IteratorType;
- size_t TestFoldNumber;
-
+ enum EIteratorType {
+ LearnIterator,
+ TestIterator,
+ };
+
+ class TCVIterator {
+ private:
+ const TPool& ParentPool;
+
+ size_t FoldsCount;
+
+ EIteratorType IteratorType;
+ size_t TestFoldNumber;
+
TVector<size_t> InstanceFoldNumbers;
- const size_t* Current;
-
- TMersenne<ui64> RandomGenerator;
-
- public:
- TCVIterator(const TPool& parentPool,
- const size_t foldsCount,
- const EIteratorType iteratorType);
-
- void ResetShuffle();
-
- void SetTestFold(const size_t testFoldNumber);
-
- bool IsValid() const;
-
+ const size_t* Current;
+
+ TMersenne<ui64> RandomGenerator;
+
+ public:
+ TCVIterator(const TPool& parentPool,
+ const size_t foldsCount,
+ const EIteratorType iteratorType);
+
+ void ResetShuffle();
+
+ void SetTestFold(const size_t testFoldNumber);
+
+ bool IsValid() const;
+
const TInstance& operator*() const;
const TInstance* operator->() const;
- TPool::TCVIterator& operator++();
-
- private:
- void Advance();
- bool TakeCurrent() const;
- };
+ TPool::TCVIterator& operator++();
+ private:
+ void Advance();
+ bool TakeCurrent() const;
+ };
+
void ReadFromFeatures(const TString& featuresPath);
- TCVIterator CrossValidationIterator(const size_t foldsCount, const EIteratorType iteratorType) const;
-
- TPool InjurePool(const double injureFactir, const double injureOffset) const;
-};
+ TCVIterator CrossValidationIterator(const size_t foldsCount, const EIteratorType iteratorType) const;
+
+ TPool InjurePool(const double injureFactir, const double injureOffset) const;
+};
diff --git a/library/cpp/linear_regression/benchmark/puma32H.features b/library/cpp/linear_regression/benchmark/puma32H.features
index 2a50f1a9a7..1e9ea8b767 100644
--- a/library/cpp/linear_regression/benchmark/puma32H.features
+++ b/library/cpp/linear_regression/benchmark/puma32H.features
@@ -1,8192 +1,8192 @@
-1 0.052627 1 1 0.736460 -1.761829 1.590594 -0.268853 0.572145 -1.941886 0.727704 1.869884 0.224501 -1.442215 1.222878 2.184147 -17.700874 -48.591059 -69.920646 -56.304775 35.642548 0.539676 2.083801 0.439963 2.451373 1.973873 2.381104 2.220872 2.440442 0.510303 1.157391 0.265448 1.141465 0.356314 0.568853 1.954376
-1 0.001308 1 1 -0.389711 0.342256 -1.522463 0.237098 -1.771509 -0.885488 -0.679111 -0.410219 -0.331288 2.092878 1.735358 1.185432 -13.448750 16.857753 -21.747815 34.470520 46.036460 1.896749 2.166890 1.924542 1.270063 1.697582 0.504973 1.580327 0.809171 2.235141 1.517466 1.795334 0.929355 1.663727 0.754457 0.650492
-1 0.003834 1 1 -0.269351 1.622452 -2.047811 1.720603 -1.749964 -1.618348 0.327188 -0.317671 0.046938 1.911881 -0.803160 2.281413 -31.820684 -60.239108 61.312743 -16.728557 -56.860861 1.217600 1.947443 1.424887 0.571197 0.853634 0.271240 1.723625 1.718983 2.438604 1.113059 2.180270 1.794781 0.627965 0.961728 1.258398
-1 -0.002010 1 1 0.256840 0.165040 -1.776401 1.723357 2.117348 -1.692605 1.077334 1.761624 -0.333281 1.573860 1.228959 0.708848 21.786179 10.305694 -42.206506 -14.753722 -15.809157 0.557422 1.096861 2.183588 1.308812 0.454540 2.206350 1.369922 1.528851 1.901706 2.222391 0.968513 0.546513 2.236340 1.412382 1.898374
-1 0.015778 1 1 0.968270 1.834561 0.299747 0.308144 0.064617 2.174855 -1.213028 -1.563548 -2.277270 -0.059009 -2.169927 -0.781419 3.957141 57.666741 54.922653 -14.973708 36.882913 0.491771 2.437949 1.362933 1.056741 0.646724 1.235894 1.171433 2.273871 2.199479 0.646400 0.302676 1.323917 2.324899 0.334220 0.491228
-1 0.045423 1 1 1.973219 -1.900328 1.755539 1.069326 -0.896503 -2.026054 -0.159037 -1.017832 -0.739092 -0.066928 1.403939 1.067098 -20.289144 -49.643000 -49.894246 -72.587127 -21.835739 2.225960 2.466990 1.196056 2.107127 0.989808 0.696371 0.906589 1.540755 1.722584 2.211768 2.437457 2.087463 1.235701 2.424325 1.883450
-1 0.020295 1 1 0.825565 2.000705 -1.759389 0.185671 0.969628 1.097870 -1.805552 1.879531 2.132396 1.460123 -1.826648 0.743513 -32.964663 62.907365 -65.911658 -27.237363 21.645967 2.181548 0.776967 0.981137 1.213539 1.197058 0.948815 2.477833 1.189986 1.349215 2.250026 1.944250 1.762353 2.363805 1.722101 0.849889
-1 -0.067276 1 1 0.734112 1.180068 -1.034351 -0.341260 -0.574536 -0.540296 0.018133 -1.545991 0.647626 -0.970310 1.576308 -0.039210 23.303159 6.200741 -34.151271 69.594734 -21.298284 0.471062 0.892202 0.487894 0.289095 0.325768 2.435523 1.090482 0.724301 2.331182 2.427710 0.269038 0.718057 0.878972 0.876069 1.594595
-1 -0.016086 1 1 0.805596 0.964388 -2.149934 0.664719 -1.144362 -2.030436 1.578742 -1.538290 -1.874612 0.435958 -0.624537 -2.103455 -13.362686 -36.667202 -65.666743 39.042332 -65.526356 1.353083 2.018219 0.708041 1.302717 1.506095 1.934665 0.416524 2.271327 2.189305 0.642488 2.047515 0.337190 0.898273 1.266921 0.634945
-1 -0.015369 1 1 0.104635 0.871885 -1.757680 0.638052 -1.665193 -0.016683 2.346091 2.186103 -0.671349 -1.900788 -1.250359 -2.239485 -37.447745 15.757451 -64.518820 -17.800315 -69.891474 1.134948 1.067419 2.355897 1.563933 2.023823 0.393097 2.281937 0.513909 1.016225 1.435360 1.093416 0.546241 2.168585 1.158092 0.802747
-1 -0.031368 1 1 -0.738308 -1.022457 1.650859 -0.564279 2.200874 -2.167051 0.419951 -1.039498 -2.018085 1.818563 0.037510 -1.029719 67.552069 -2.381588 22.647423 -64.760967 -37.579637 2.110736 0.898740 2.372549 2.427109 1.414839 0.448595 1.277976 1.937175 2.100187 1.340036 0.978518 2.199210 0.624324 0.518687 0.318753
-1 -0.002328 1 1 2.274685 -0.981603 0.275510 -1.786229 1.475403 0.510749 -1.821545 1.678368 -0.022703 0.136170 -1.604116 -0.807144 41.505545 -66.301838 15.011442 -2.689907 -59.262101 1.103040 0.297207 1.657771 1.906804 2.404041 0.720151 2.332524 2.489013 2.348398 1.531804 2.029784 1.574799 2.395579 0.253445 1.894690
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+1 -0.005360 1 1 0.853922 -2.066786 -1.457080 1.137902 1.851744 1.643418 1.616693 0.128513 1.649137 -1.221459 -1.899900 -0.469830 48.589200 38.682867 42.954070 -20.945292 22.484217 2.008504 1.668812 0.725693 0.975812 1.723254 2.231775 1.194303 1.901647 1.239596 0.393651 0.347079 0.610686 0.799735 1.153291 1.111757
+1 -0.022139 1 1 -0.398976 0.139248 -1.714533 0.110766 0.248535 1.946979 0.051772 -1.651959 0.926696 0.528017 0.953916 0.913519 17.783954 -55.086445 -37.875372 28.631163 3.951751 0.881071 2.417880 1.559176 0.827250 2.335694 1.764371 0.282757 1.801344 0.685120 0.818581 0.634084 0.291961 1.239348 0.726632 1.005040
+1 0.000330 1 1 1.648283 -1.439480 0.056605 -0.541286 2.235695 -1.256791 -1.963620 -1.708943 -0.201297 0.293190 -1.507949 -0.875111 -19.699987 -47.677959 -23.454566 -0.896965 74.717028 0.911290 1.805038 2.018471 0.451045 1.962256 0.636680 1.184486 1.162149 1.492521 1.051628 2.467821 1.659568 0.613181 2.231567 2.197706
+1 -0.000198 1 1 0.559577 -1.110089 -0.922703 0.598091 0.587792 1.856320 -1.563777 -1.400679 1.884117 -0.904815 -0.343028 -2.027016 -69.859367 73.626245 -63.705392 3.479557 -19.078311 2.137418 1.588434 2.067391 1.383924 0.611850 2.367065 0.267566 0.737301 0.320698 0.467121 2.159177 0.534014 1.423805 0.384051 0.994066
diff --git a/library/cpp/linear_regression/benchmark/ya.make b/library/cpp/linear_regression/benchmark/ya.make
index bbc4f2683a..8b80f867eb 100644
--- a/library/cpp/linear_regression/benchmark/ya.make
+++ b/library/cpp/linear_regression/benchmark/ya.make
@@ -1,15 +1,15 @@
-PROGRAM(linear_regression_benchmark)
-
+PROGRAM(linear_regression_benchmark)
+
OWNER(alex-sh)
-
-SRCS(
- pool.h
- pool.cpp
- main.cpp
-)
-
-PEERDIR(
+
+SRCS(
+ pool.h
+ pool.cpp
+ main.cpp
+)
+
+PEERDIR(
library/cpp/linear_regression
-)
-
-END()
+)
+
+END()
diff --git a/library/cpp/linear_regression/linear_model.h b/library/cpp/linear_regression/linear_model.h
index 8bb050cff7..c04f61c4a0 100644
--- a/library/cpp/linear_regression/linear_model.h
+++ b/library/cpp/linear_regression/linear_model.h
@@ -1,32 +1,32 @@
-#pragma once
-
-#include <util/generic/algorithm.h>
-#include <util/generic/vector.h>
-
-#include <util/ysaveload.h>
-
+#pragma once
+
+#include <util/generic/algorithm.h>
+#include <util/generic/vector.h>
+
+#include <util/ysaveload.h>
+
#include <utility>
class TLinearModel {
private:
TVector<double> Coefficients;
double Intercept;
-
+
public:
Y_SAVELOAD_DEFINE(Coefficients, Intercept);
-
+
TLinearModel(TVector<double>&& coefficients, const double intercept)
: Coefficients(std::move(coefficients))
, Intercept(intercept)
{
}
-
+
explicit TLinearModel(size_t featuresCount = 0)
: Coefficients(featuresCount)
, Intercept(0.)
{
}
-
+
const TVector<double>& GetCoefficients() const {
return Coefficients;
}
@@ -39,4 +39,4 @@ public:
double Prediction(const TVector<T>& features) const {
return InnerProduct(Coefficients, features, Intercept);
}
-};
+};
diff --git a/library/cpp/linear_regression/linear_regression.cpp b/library/cpp/linear_regression/linear_regression.cpp
index 150f9d214e..fa4c55aae5 100644
--- a/library/cpp/linear_regression/linear_regression.cpp
+++ b/library/cpp/linear_regression/linear_regression.cpp
@@ -1,440 +1,440 @@
-#include "linear_model.h"
-#include "linear_regression.h"
-
-#include <util/generic/ymath.h>
-
-#ifdef _sse2_
+#include "linear_model.h"
+#include "linear_regression.h"
+
+#include <util/generic/ymath.h>
+
+#ifdef _sse2_
#include <emmintrin.h>
#include <xmmintrin.h>
-#endif
-
-#include <algorithm>
+#endif
+
+#include <algorithm>
#include <functional>
-namespace {
+namespace {
inline void AddFeaturesProduct(const double weight, const TVector<double>& features, TVector<double>& linearizedOLSTriangleMatrix);
-
+
TVector<double> Solve(const TVector<double>& olsMatrix, const TVector<double>& olsVector);
-
+
double SumSquaredErrors(const TVector<double>& olsMatrix,
const TVector<double>& olsVector,
const TVector<double>& solution,
- const double goalsDeviation);
-}
-
+ const double goalsDeviation);
+}
+
bool TFastLinearRegressionSolver::Add(const TVector<double>& features, const double goal, const double weight) {
- const size_t featuresCount = features.size();
-
- if (LinearizedOLSMatrix.empty()) {
- LinearizedOLSMatrix.resize((featuresCount + 1) * (featuresCount + 2) / 2);
- OLSVector.resize(featuresCount + 1);
- }
-
- AddFeaturesProduct(weight, features, LinearizedOLSMatrix);
-
- const double weightedGoal = goal * weight;
+ const size_t featuresCount = features.size();
+
+ if (LinearizedOLSMatrix.empty()) {
+ LinearizedOLSMatrix.resize((featuresCount + 1) * (featuresCount + 2) / 2);
+ OLSVector.resize(featuresCount + 1);
+ }
+
+ AddFeaturesProduct(weight, features, LinearizedOLSMatrix);
+
+ const double weightedGoal = goal * weight;
double* olsVectorElement = OLSVector.data();
- for (const double feature : features) {
- *olsVectorElement += feature * weightedGoal;
- ++olsVectorElement;
- }
- *olsVectorElement += weightedGoal;
-
- SumSquaredGoals += goal * goal * weight;
+ for (const double feature : features) {
+ *olsVectorElement += feature * weightedGoal;
+ ++olsVectorElement;
+ }
+ *olsVectorElement += weightedGoal;
+
+ SumSquaredGoals += goal * goal * weight;
return true;
-}
-
+}
+
bool TLinearRegressionSolver::Add(const TVector<double>& features, const double goal, const double weight) {
- const size_t featuresCount = features.size();
-
- if (FeatureMeans.empty()) {
- FeatureMeans.resize(featuresCount);
- LastMeans.resize(featuresCount);
- NewMeans.resize(featuresCount);
-
- LinearizedOLSMatrix.resize(featuresCount * (featuresCount + 1) / 2);
- OLSVector.resize(featuresCount);
- }
-
- SumWeights += weight;
- if (!SumWeights.Get()) {
+ const size_t featuresCount = features.size();
+
+ if (FeatureMeans.empty()) {
+ FeatureMeans.resize(featuresCount);
+ LastMeans.resize(featuresCount);
+ NewMeans.resize(featuresCount);
+
+ LinearizedOLSMatrix.resize(featuresCount * (featuresCount + 1) / 2);
+ OLSVector.resize(featuresCount);
+ }
+
+ SumWeights += weight;
+ if (!SumWeights.Get()) {
return false;
- }
-
- for (size_t featureNumber = 0; featureNumber < featuresCount; ++featureNumber) {
- const double feature = features[featureNumber];
- double& featureMean = FeatureMeans[featureNumber];
-
- LastMeans[featureNumber] = weight * (feature - featureMean);
- featureMean += weight * (feature - featureMean) / SumWeights.Get();
+ }
+
+ for (size_t featureNumber = 0; featureNumber < featuresCount; ++featureNumber) {
+ const double feature = features[featureNumber];
+ double& featureMean = FeatureMeans[featureNumber];
+
+ LastMeans[featureNumber] = weight * (feature - featureMean);
+ featureMean += weight * (feature - featureMean) / SumWeights.Get();
NewMeans[featureNumber] = feature - featureMean;
;
- }
-
+ }
+
double* olsMatrixElement = LinearizedOLSMatrix.data();
-
+
const double* lastMean = LastMeans.data();
const double* newMean = NewMeans.data();
const double* lastMeansEnd = lastMean + LastMeans.size();
const double* newMeansEnd = newMean + NewMeans.size();
-
-#ifdef _sse2_
+
+#ifdef _sse2_
for (; lastMean != lastMeansEnd; ++lastMean, ++newMean) {
- __m128d factor = _mm_set_pd(*lastMean, *lastMean);
- const double* secondFeatureMean = newMean;
+ __m128d factor = _mm_set_pd(*lastMean, *lastMean);
+ const double* secondFeatureMean = newMean;
for (; secondFeatureMean + 1 < newMeansEnd; secondFeatureMean += 2, olsMatrixElement += 2) {
- __m128d matrixElem = _mm_loadu_pd(olsMatrixElement);
- __m128d secondFeatureMeanElem = _mm_loadu_pd(secondFeatureMean);
- __m128d product = _mm_mul_pd(factor, secondFeatureMeanElem);
- __m128d addition = _mm_add_pd(matrixElem, product);
- _mm_storeu_pd(olsMatrixElement, addition);
- }
+ __m128d matrixElem = _mm_loadu_pd(olsMatrixElement);
+ __m128d secondFeatureMeanElem = _mm_loadu_pd(secondFeatureMean);
+ __m128d product = _mm_mul_pd(factor, secondFeatureMeanElem);
+ __m128d addition = _mm_add_pd(matrixElem, product);
+ _mm_storeu_pd(olsMatrixElement, addition);
+ }
for (; secondFeatureMean < newMeansEnd; ++secondFeatureMean) {
- *olsMatrixElement++ += *lastMean * *secondFeatureMean;
- }
- }
-#else
+ *olsMatrixElement++ += *lastMean * *secondFeatureMean;
+ }
+ }
+#else
for (; lastMean != lastMeansEnd; ++lastMean, ++newMean) {
for (const double* secondFeatureMean = newMean; secondFeatureMean < newMeansEnd; ++secondFeatureMean) {
- *olsMatrixElement++ += *lastMean * *secondFeatureMean;
- }
- }
-#endif
-
- for (size_t firstFeatureNumber = 0; firstFeatureNumber < features.size(); ++firstFeatureNumber) {
- OLSVector[firstFeatureNumber] += weight * (features[firstFeatureNumber] - FeatureMeans[firstFeatureNumber]) * (goal - GoalsMean);
- }
-
- const double oldGoalsMean = GoalsMean;
- GoalsMean += weight * (goal - GoalsMean) / SumWeights.Get();
- GoalsDeviation += weight * (goal - oldGoalsMean) * (goal - GoalsMean);
+ *olsMatrixElement++ += *lastMean * *secondFeatureMean;
+ }
+ }
+#endif
+
+ for (size_t firstFeatureNumber = 0; firstFeatureNumber < features.size(); ++firstFeatureNumber) {
+ OLSVector[firstFeatureNumber] += weight * (features[firstFeatureNumber] - FeatureMeans[firstFeatureNumber]) * (goal - GoalsMean);
+ }
+
+ const double oldGoalsMean = GoalsMean;
+ GoalsMean += weight * (goal - GoalsMean) / SumWeights.Get();
+ GoalsDeviation += weight * (goal - oldGoalsMean) * (goal - GoalsMean);
return true;
-}
-
-TLinearModel TFastLinearRegressionSolver::Solve() const {
+}
+
+TLinearModel TFastLinearRegressionSolver::Solve() const {
TVector<double> coefficients = ::Solve(LinearizedOLSMatrix, OLSVector);
- double intercept = 0.;
-
- if (!coefficients.empty()) {
- intercept = coefficients.back();
- coefficients.pop_back();
- }
-
+ double intercept = 0.;
+
+ if (!coefficients.empty()) {
+ intercept = coefficients.back();
+ coefficients.pop_back();
+ }
+
return TLinearModel(std::move(coefficients), intercept);
-}
-
-TLinearModel TLinearRegressionSolver::Solve() const {
+}
+
+TLinearModel TLinearRegressionSolver::Solve() const {
TVector<double> coefficients = ::Solve(LinearizedOLSMatrix, OLSVector);
- double intercept = GoalsMean;
-
- const size_t featuresCount = OLSVector.size();
- for (size_t featureNumber = 0; featureNumber < featuresCount; ++featureNumber) {
- intercept -= FeatureMeans[featureNumber] * coefficients[featureNumber];
- }
-
+ double intercept = GoalsMean;
+
+ const size_t featuresCount = OLSVector.size();
+ for (size_t featureNumber = 0; featureNumber < featuresCount; ++featureNumber) {
+ intercept -= FeatureMeans[featureNumber] * coefficients[featureNumber];
+ }
+
return TLinearModel(std::move(coefficients), intercept);
-}
-
-double TFastLinearRegressionSolver::SumSquaredErrors() const {
+}
+
+double TFastLinearRegressionSolver::SumSquaredErrors() const {
const TVector<double> coefficients = ::Solve(LinearizedOLSMatrix, OLSVector);
- return ::SumSquaredErrors(LinearizedOLSMatrix, OLSVector, coefficients, SumSquaredGoals.Get());
-}
-
-double TLinearRegressionSolver::SumSquaredErrors() const {
+ return ::SumSquaredErrors(LinearizedOLSMatrix, OLSVector, coefficients, SumSquaredGoals.Get());
+}
+
+double TLinearRegressionSolver::SumSquaredErrors() const {
const TVector<double> coefficients = ::Solve(LinearizedOLSMatrix, OLSVector);
- return ::SumSquaredErrors(LinearizedOLSMatrix, OLSVector, coefficients, GoalsDeviation);
-}
-
+ return ::SumSquaredErrors(LinearizedOLSMatrix, OLSVector, coefficients, GoalsDeviation);
+}
+
bool TSLRSolver::Add(const double feature, const double goal, const double weight) {
- SumWeights += weight;
- if (!SumWeights.Get()) {
+ SumWeights += weight;
+ if (!SumWeights.Get()) {
return false;
- }
-
- const double weightedFeatureDiff = weight * (feature - FeaturesMean);
- const double weightedGoalDiff = weight * (goal - GoalsMean);
-
- FeaturesMean += weightedFeatureDiff / SumWeights.Get();
- FeaturesDeviation += weightedFeatureDiff * (feature - FeaturesMean);
-
- GoalsMean += weightedGoalDiff / SumWeights.Get();
- GoalsDeviation += weightedGoalDiff * (goal - GoalsMean);
-
- Covariation += weightedFeatureDiff * (goal - GoalsMean);
+ }
+
+ const double weightedFeatureDiff = weight * (feature - FeaturesMean);
+ const double weightedGoalDiff = weight * (goal - GoalsMean);
+
+ FeaturesMean += weightedFeatureDiff / SumWeights.Get();
+ FeaturesDeviation += weightedFeatureDiff * (feature - FeaturesMean);
+
+ GoalsMean += weightedGoalDiff / SumWeights.Get();
+ GoalsDeviation += weightedGoalDiff * (goal - GoalsMean);
+
+ Covariation += weightedFeatureDiff * (goal - GoalsMean);
return true;
-}
-
-bool TSLRSolver::Add(const double* featuresBegin,
- const double* featuresEnd,
+}
+
+bool TSLRSolver::Add(const double* featuresBegin,
+ const double* featuresEnd,
const double* goalsBegin) {
- for (; featuresBegin != featuresEnd; ++featuresBegin, ++goalsBegin) {
- Add(*featuresBegin, *goalsBegin);
- }
- return true;
-}
-bool TSLRSolver::Add(const double* featuresBegin,
- const double* featuresEnd,
- const double* goalsBegin,
+ for (; featuresBegin != featuresEnd; ++featuresBegin, ++goalsBegin) {
+ Add(*featuresBegin, *goalsBegin);
+ }
+ return true;
+}
+bool TSLRSolver::Add(const double* featuresBegin,
+ const double* featuresEnd,
+ const double* goalsBegin,
const double* weightsBegin) {
- for (; featuresBegin != featuresEnd; ++featuresBegin, ++goalsBegin, ++weightsBegin) {
- Add(*featuresBegin, *goalsBegin, *weightsBegin);
- }
- return true;
-}
-
-double TSLRSolver::SumSquaredErrors(const double regularizationParameter) const {
- double factor, offset;
- Solve(factor, offset, regularizationParameter);
-
- return factor * factor * FeaturesDeviation - 2 * factor * Covariation + GoalsDeviation;
-}
-
-namespace {
- // LDL matrix decomposition, see http://en.wikipedia.org/wiki/Cholesky_decomposition#LDL_decomposition_2
+ for (; featuresBegin != featuresEnd; ++featuresBegin, ++goalsBegin, ++weightsBegin) {
+ Add(*featuresBegin, *goalsBegin, *weightsBegin);
+ }
+ return true;
+}
+
+double TSLRSolver::SumSquaredErrors(const double regularizationParameter) const {
+ double factor, offset;
+ Solve(factor, offset, regularizationParameter);
+
+ return factor * factor * FeaturesDeviation - 2 * factor * Covariation + GoalsDeviation;
+}
+
+namespace {
+ // LDL matrix decomposition, see http://en.wikipedia.org/wiki/Cholesky_decomposition#LDL_decomposition_2
bool LDLDecomposition(const TVector<double>& linearizedOLSMatrix,
- const double regularizationThreshold,
- const double regularizationParameter,
+ const double regularizationThreshold,
+ const double regularizationParameter,
TVector<double>& decompositionTrace,
TVector<TVector<double>>& decompositionMatrix) {
- const size_t featuresCount = decompositionTrace.size();
-
- size_t olsMatrixElementIdx = 0;
- for (size_t rowNumber = 0; rowNumber < featuresCount; ++rowNumber) {
- double& decompositionTraceElement = decompositionTrace[rowNumber];
- decompositionTraceElement = linearizedOLSMatrix[olsMatrixElementIdx] + regularizationParameter;
-
+ const size_t featuresCount = decompositionTrace.size();
+
+ size_t olsMatrixElementIdx = 0;
+ for (size_t rowNumber = 0; rowNumber < featuresCount; ++rowNumber) {
+ double& decompositionTraceElement = decompositionTrace[rowNumber];
+ decompositionTraceElement = linearizedOLSMatrix[olsMatrixElementIdx] + regularizationParameter;
+
TVector<double>& decompositionRow = decompositionMatrix[rowNumber];
- for (size_t i = 0; i < rowNumber; ++i) {
- decompositionTraceElement -= decompositionRow[i] * decompositionRow[i] * decompositionTrace[i];
- }
-
- if (fabs(decompositionTraceElement) < regularizationThreshold) {
- return false;
- }
-
- ++olsMatrixElementIdx;
- decompositionRow[rowNumber] = 1.;
- for (size_t columnNumber = rowNumber + 1; columnNumber < featuresCount; ++columnNumber) {
+ for (size_t i = 0; i < rowNumber; ++i) {
+ decompositionTraceElement -= decompositionRow[i] * decompositionRow[i] * decompositionTrace[i];
+ }
+
+ if (fabs(decompositionTraceElement) < regularizationThreshold) {
+ return false;
+ }
+
+ ++olsMatrixElementIdx;
+ decompositionRow[rowNumber] = 1.;
+ for (size_t columnNumber = rowNumber + 1; columnNumber < featuresCount; ++columnNumber) {
TVector<double>& secondDecompositionRow = decompositionMatrix[columnNumber];
- double& decompositionMatrixElement = secondDecompositionRow[rowNumber];
-
- decompositionMatrixElement = linearizedOLSMatrix[olsMatrixElementIdx];
-
- for (size_t j = 0; j < rowNumber; ++j) {
- decompositionMatrixElement -= decompositionRow[j] * secondDecompositionRow[j] * decompositionTrace[j];
- }
-
- decompositionMatrixElement /= decompositionTraceElement;
-
- decompositionRow[columnNumber] = decompositionMatrixElement;
- ++olsMatrixElementIdx;
- }
- }
-
- return true;
- }
-
+ double& decompositionMatrixElement = secondDecompositionRow[rowNumber];
+
+ decompositionMatrixElement = linearizedOLSMatrix[olsMatrixElementIdx];
+
+ for (size_t j = 0; j < rowNumber; ++j) {
+ decompositionMatrixElement -= decompositionRow[j] * secondDecompositionRow[j] * decompositionTrace[j];
+ }
+
+ decompositionMatrixElement /= decompositionTraceElement;
+
+ decompositionRow[columnNumber] = decompositionMatrixElement;
+ ++olsMatrixElementIdx;
+ }
+ }
+
+ return true;
+ }
+
void LDLDecomposition(const TVector<double>& linearizedOLSMatrix,
TVector<double>& decompositionTrace,
TVector<TVector<double>>& decompositionMatrix) {
- const double regularizationThreshold = 1e-5;
- double regularizationParameter = 0.;
-
- while (!LDLDecomposition(linearizedOLSMatrix,
- regularizationThreshold,
- regularizationParameter,
- decompositionTrace,
+ const double regularizationThreshold = 1e-5;
+ double regularizationParameter = 0.;
+
+ while (!LDLDecomposition(linearizedOLSMatrix,
+ regularizationThreshold,
+ regularizationParameter,
+ decompositionTrace,
decompositionMatrix)) {
- regularizationParameter = regularizationParameter ? 2 * regularizationParameter : 1e-5;
- }
- }
-
+ regularizationParameter = regularizationParameter ? 2 * regularizationParameter : 1e-5;
+ }
+ }
+
TVector<double> SolveLower(const TVector<TVector<double>>& decompositionMatrix,
const TVector<double>& decompositionTrace,
const TVector<double>& olsVector) {
- const size_t featuresCount = olsVector.size();
-
+ const size_t featuresCount = olsVector.size();
+
TVector<double> solution(featuresCount);
- for (size_t featureNumber = 0; featureNumber < featuresCount; ++featureNumber) {
- double& solutionElement = solution[featureNumber];
- solutionElement = olsVector[featureNumber];
-
+ for (size_t featureNumber = 0; featureNumber < featuresCount; ++featureNumber) {
+ double& solutionElement = solution[featureNumber];
+ solutionElement = olsVector[featureNumber];
+
const TVector<double>& decompositionRow = decompositionMatrix[featureNumber];
- for (size_t i = 0; i < featureNumber; ++i) {
- solutionElement -= solution[i] * decompositionRow[i];
- }
- }
-
- for (size_t featureNumber = 0; featureNumber < featuresCount; ++featureNumber) {
- solution[featureNumber] /= decompositionTrace[featureNumber];
- }
-
- return solution;
- }
-
+ for (size_t i = 0; i < featureNumber; ++i) {
+ solutionElement -= solution[i] * decompositionRow[i];
+ }
+ }
+
+ for (size_t featureNumber = 0; featureNumber < featuresCount; ++featureNumber) {
+ solution[featureNumber] /= decompositionTrace[featureNumber];
+ }
+
+ return solution;
+ }
+
TVector<double> SolveUpper(const TVector<TVector<double>>& decompositionMatrix,
const TVector<double>& lowerSolution) {
- const size_t featuresCount = lowerSolution.size();
-
+ const size_t featuresCount = lowerSolution.size();
+
TVector<double> solution(featuresCount);
- for (size_t featureNumber = featuresCount; featureNumber > 0; --featureNumber) {
- double& solutionElement = solution[featureNumber - 1];
- solutionElement = lowerSolution[featureNumber - 1];
-
+ for (size_t featureNumber = featuresCount; featureNumber > 0; --featureNumber) {
+ double& solutionElement = solution[featureNumber - 1];
+ solutionElement = lowerSolution[featureNumber - 1];
+
const TVector<double>& decompositionRow = decompositionMatrix[featureNumber - 1];
- for (size_t i = featureNumber; i < featuresCount; ++i) {
- solutionElement -= solution[i] * decompositionRow[i];
- }
- }
-
- return solution;
- }
-
+ for (size_t i = featureNumber; i < featuresCount; ++i) {
+ solutionElement -= solution[i] * decompositionRow[i];
+ }
+ }
+
+ return solution;
+ }
+
TVector<double> Solve(const TVector<double>& olsMatrix, const TVector<double>& olsVector) {
- const size_t featuresCount = olsVector.size();
-
+ const size_t featuresCount = olsVector.size();
+
TVector<double> decompositionTrace(featuresCount);
TVector<TVector<double>> decompositionMatrix(featuresCount, TVector<double>(featuresCount));
-
- LDLDecomposition(olsMatrix, decompositionTrace, decompositionMatrix);
-
- return SolveUpper(decompositionMatrix, SolveLower(decompositionMatrix, decompositionTrace, olsVector));
- }
-
+
+ LDLDecomposition(olsMatrix, decompositionTrace, decompositionMatrix);
+
+ return SolveUpper(decompositionMatrix, SolveLower(decompositionMatrix, decompositionTrace, olsVector));
+ }
+
double SumSquaredErrors(const TVector<double>& olsMatrix,
const TVector<double>& olsVector,
const TVector<double>& solution,
const double goalsDeviation) {
- const size_t featuresCount = olsVector.size();
-
- double sumSquaredErrors = goalsDeviation;
- size_t olsMatrixElementIdx = 0;
- for (size_t i = 0; i < featuresCount; ++i) {
- sumSquaredErrors += olsMatrix[olsMatrixElementIdx] * solution[i] * solution[i];
- ++olsMatrixElementIdx;
- for (size_t j = i + 1; j < featuresCount; ++j) {
- sumSquaredErrors += 2 * olsMatrix[olsMatrixElementIdx] * solution[i] * solution[j];
- ++olsMatrixElementIdx;
- }
- sumSquaredErrors -= 2 * solution[i] * olsVector[i];
- }
- return sumSquaredErrors;
- }
-
-#ifdef _sse2_
+ const size_t featuresCount = olsVector.size();
+
+ double sumSquaredErrors = goalsDeviation;
+ size_t olsMatrixElementIdx = 0;
+ for (size_t i = 0; i < featuresCount; ++i) {
+ sumSquaredErrors += olsMatrix[olsMatrixElementIdx] * solution[i] * solution[i];
+ ++olsMatrixElementIdx;
+ for (size_t j = i + 1; j < featuresCount; ++j) {
+ sumSquaredErrors += 2 * olsMatrix[olsMatrixElementIdx] * solution[i] * solution[j];
+ ++olsMatrixElementIdx;
+ }
+ sumSquaredErrors -= 2 * solution[i] * olsVector[i];
+ }
+ return sumSquaredErrors;
+ }
+
+#ifdef _sse2_
inline void AddFeaturesProduct(const double weight, const TVector<double>& features, TVector<double>& linearizedOLSTriangleMatrix) {
const double* leftFeature = features.data();
const double* featuresEnd = features.data() + features.size();
double* matrixElement = linearizedOLSTriangleMatrix.data();
-
- size_t unaligned = features.size() & 0x1;
-
+
+ size_t unaligned = features.size() & 0x1;
+
for (; leftFeature != featuresEnd; ++leftFeature, ++matrixElement) {
- const double weightedFeature = weight * *leftFeature;
- const double* rightFeature = leftFeature;
+ const double weightedFeature = weight * *leftFeature;
+ const double* rightFeature = leftFeature;
__m128d wf = {weightedFeature, weightedFeature};
- for (size_t i = 0; i < unaligned; ++i, ++rightFeature, ++matrixElement) {
- *matrixElement += weightedFeature * *rightFeature;
- }
- unaligned = (unaligned + 1) & 0x1;
+ for (size_t i = 0; i < unaligned; ++i, ++rightFeature, ++matrixElement) {
+ *matrixElement += weightedFeature * *rightFeature;
+ }
+ unaligned = (unaligned + 1) & 0x1;
for (; rightFeature != featuresEnd; rightFeature += 2, matrixElement += 2) {
- __m128d rf = _mm_loadu_pd(rightFeature);
- __m128d matrixRow = _mm_loadu_pd(matrixElement);
- __m128d rowAdd = _mm_mul_pd(rf, wf);
- _mm_storeu_pd(matrixElement, _mm_add_pd(rowAdd, matrixRow));
- }
- *matrixElement += weightedFeature;
- }
- linearizedOLSTriangleMatrix.back() += weight;
- }
-#else
+ __m128d rf = _mm_loadu_pd(rightFeature);
+ __m128d matrixRow = _mm_loadu_pd(matrixElement);
+ __m128d rowAdd = _mm_mul_pd(rf, wf);
+ _mm_storeu_pd(matrixElement, _mm_add_pd(rowAdd, matrixRow));
+ }
+ *matrixElement += weightedFeature;
+ }
+ linearizedOLSTriangleMatrix.back() += weight;
+ }
+#else
inline void AddFeaturesProduct(const double weight, const TVector<double>& features, TVector<double>& linearizedTriangleMatrix) {
const double* leftFeature = features.data();
const double* featuresEnd = features.data() + features.size();
double* matrixElement = linearizedTriangleMatrix.data();
for (; leftFeature != featuresEnd; ++leftFeature, ++matrixElement) {
- const double weightedFeature = weight * *leftFeature;
- const double* rightFeature = leftFeature;
+ const double weightedFeature = weight * *leftFeature;
+ const double* rightFeature = leftFeature;
for (; rightFeature != featuresEnd; ++rightFeature, ++matrixElement) {
- *matrixElement += weightedFeature * *rightFeature;
- }
- *matrixElement += weightedFeature;
- }
- linearizedTriangleMatrix.back() += weight;
- }
-#endif
-}
-
-namespace {
+ *matrixElement += weightedFeature * *rightFeature;
+ }
+ *matrixElement += weightedFeature;
+ }
+ linearizedTriangleMatrix.back() += weight;
+ }
+#endif
+}
+
+namespace {
inline double ArgMinPrecise(std::function<double(double)> func, double left, double right) {
- const size_t intervalsCount = 20;
- double points[intervalsCount + 1];
- double values[intervalsCount + 1];
- while (right > left + 1e-5) {
- for (size_t pointNumber = 0; pointNumber <= intervalsCount; ++pointNumber) {
- points[pointNumber] = left + pointNumber * (right - left) / intervalsCount;
- values[pointNumber] = func(points[pointNumber]);
- }
- size_t bestPointNumber = MinElement(values, values + intervalsCount + 1) - values;
- if (bestPointNumber == 0) {
- right = points[bestPointNumber + 1];
- continue;
- }
- if (bestPointNumber == intervalsCount) {
- left = points[bestPointNumber - 1];
- continue;
- }
- right = points[bestPointNumber + 1];
- left = points[bestPointNumber - 1];
- }
- return func(left) < func(right) ? left : right;
- }
-}
-
-TFeaturesTransformer TFeaturesTransformerLearner::Solve(const size_t iterationsCount /* = 100 */) {
- TTransformationParameters transformationParameters;
-
+ const size_t intervalsCount = 20;
+ double points[intervalsCount + 1];
+ double values[intervalsCount + 1];
+ while (right > left + 1e-5) {
+ for (size_t pointNumber = 0; pointNumber <= intervalsCount; ++pointNumber) {
+ points[pointNumber] = left + pointNumber * (right - left) / intervalsCount;
+ values[pointNumber] = func(points[pointNumber]);
+ }
+ size_t bestPointNumber = MinElement(values, values + intervalsCount + 1) - values;
+ if (bestPointNumber == 0) {
+ right = points[bestPointNumber + 1];
+ continue;
+ }
+ if (bestPointNumber == intervalsCount) {
+ left = points[bestPointNumber - 1];
+ continue;
+ }
+ right = points[bestPointNumber + 1];
+ left = points[bestPointNumber - 1];
+ }
+ return func(left) < func(right) ? left : right;
+ }
+}
+
+TFeaturesTransformer TFeaturesTransformerLearner::Solve(const size_t iterationsCount /* = 100 */) {
+ TTransformationParameters transformationParameters;
+
auto updateParameter = [this, &transformationParameters](double TTransformationParameters::*parameter,
- const double left,
+ const double left,
const double right) {
auto evalParameter = [this, &transformationParameters, parameter](double parameterValue) {
- transformationParameters.*parameter = parameterValue;
- TFeaturesTransformer transformer(TransformationType, transformationParameters);
-
- double sse = 0.;
- for (const TPoint& point : Points) {
- const double error = transformer.Transformation(point.Argument) - point.Target;
- sse += error * error;
- }
- return sse;
- };
- transformationParameters.*parameter = ArgMinPrecise(evalParameter, left, right);
- };
-
- auto updateRegressionParameters = [this, &transformationParameters]() {
- TFeaturesTransformer transformer(TransformationType, transformationParameters);
-
- TSLRSolver slrSolver;
- for (const TPoint& point : Points) {
- slrSolver.Add(transformer.Transformation(point.Argument), point.Target);
- }
-
- double factor, intercept;
- slrSolver.Solve(factor, intercept);
-
- transformationParameters.RegressionFactor *= factor;
- transformationParameters.RegressionIntercept *= factor;
- transformationParameters.RegressionIntercept += intercept;
- };
-
- for (size_t iterationNumber = 0; iterationNumber < iterationsCount; ++iterationNumber) {
- updateParameter(&TTransformationParameters::FeatureOffset, MinimalArgument, MaximalArgument);
- updateParameter(&TTransformationParameters::FeatureNormalizer, 0., MaximalArgument - MinimalArgument);
- updateRegressionParameters();
- }
-
- return TFeaturesTransformer(TransformationType, transformationParameters);
-}
+ transformationParameters.*parameter = parameterValue;
+ TFeaturesTransformer transformer(TransformationType, transformationParameters);
+
+ double sse = 0.;
+ for (const TPoint& point : Points) {
+ const double error = transformer.Transformation(point.Argument) - point.Target;
+ sse += error * error;
+ }
+ return sse;
+ };
+ transformationParameters.*parameter = ArgMinPrecise(evalParameter, left, right);
+ };
+
+ auto updateRegressionParameters = [this, &transformationParameters]() {
+ TFeaturesTransformer transformer(TransformationType, transformationParameters);
+
+ TSLRSolver slrSolver;
+ for (const TPoint& point : Points) {
+ slrSolver.Add(transformer.Transformation(point.Argument), point.Target);
+ }
+
+ double factor, intercept;
+ slrSolver.Solve(factor, intercept);
+
+ transformationParameters.RegressionFactor *= factor;
+ transformationParameters.RegressionIntercept *= factor;
+ transformationParameters.RegressionIntercept += intercept;
+ };
+
+ for (size_t iterationNumber = 0; iterationNumber < iterationsCount; ++iterationNumber) {
+ updateParameter(&TTransformationParameters::FeatureOffset, MinimalArgument, MaximalArgument);
+ updateParameter(&TTransformationParameters::FeatureNormalizer, 0., MaximalArgument - MinimalArgument);
+ updateRegressionParameters();
+ }
+
+ return TFeaturesTransformer(TransformationType, transformationParameters);
+}
diff --git a/library/cpp/linear_regression/linear_regression.h b/library/cpp/linear_regression/linear_regression.h
index e57de5ff6c..44b0254d5d 100644
--- a/library/cpp/linear_regression/linear_regression.h
+++ b/library/cpp/linear_regression/linear_regression.h
@@ -1,342 +1,342 @@
-#pragma once
-
-#include "linear_model.h"
-#include "welford.h"
-
+#pragma once
+
+#include "linear_model.h"
+#include "welford.h"
+
#include <library/cpp/accurate_accumulate/accurate_accumulate.h>
-
-#include <util/generic/vector.h>
-#include <util/generic/hash.h>
+
+#include <util/generic/vector.h>
+#include <util/generic/hash.h>
#include <util/generic/ymath.h>
-
-class TFastLinearRegressionSolver {
-private:
- TKahanAccumulator<double> SumSquaredGoals;
-
+
+class TFastLinearRegressionSolver {
+private:
+ TKahanAccumulator<double> SumSquaredGoals;
+
TVector<double> LinearizedOLSMatrix;
TVector<double> OLSVector;
-public:
+public:
bool Add(const TVector<double>& features, const double goal, const double weight = 1.);
- TLinearModel Solve() const;
- double SumSquaredErrors() const;
-};
-
-class TLinearRegressionSolver {
-private:
- double GoalsMean = 0.;
- double GoalsDeviation = 0.;
-
+ TLinearModel Solve() const;
+ double SumSquaredErrors() const;
+};
+
+class TLinearRegressionSolver {
+private:
+ double GoalsMean = 0.;
+ double GoalsDeviation = 0.;
+
TVector<double> FeatureMeans;
TVector<double> LastMeans;
TVector<double> NewMeans;
TVector<double> LinearizedOLSMatrix;
-
+
TVector<double> OLSVector;
+
+ TKahanAccumulator<double> SumWeights;
- TKahanAccumulator<double> SumWeights;
-
-public:
+public:
bool Add(const TVector<double>& features, const double goal, const double weight = 1.);
- TLinearModel Solve() const;
- double SumSquaredErrors() const;
-};
-
-template <typename TStoreType>
-class TTypedFastSLRSolver {
-private:
- TStoreType SumFeatures = TStoreType();
- TStoreType SumSquaredFeatures = TStoreType();
-
- TStoreType SumGoals = TStoreType();
- TStoreType SumSquaredGoals = TStoreType();
-
- TStoreType SumProducts = TStoreType();
-
- TStoreType SumWeights = TStoreType();
-
-public:
+ TLinearModel Solve() const;
+ double SumSquaredErrors() const;
+};
+
+template <typename TStoreType>
+class TTypedFastSLRSolver {
+private:
+ TStoreType SumFeatures = TStoreType();
+ TStoreType SumSquaredFeatures = TStoreType();
+
+ TStoreType SumGoals = TStoreType();
+ TStoreType SumSquaredGoals = TStoreType();
+
+ TStoreType SumProducts = TStoreType();
+
+ TStoreType SumWeights = TStoreType();
+
+public:
bool Add(const double feature, const double goal, const double weight = 1.) {
- SumFeatures += feature * weight;
- SumSquaredFeatures += feature * feature * weight;
-
- SumGoals += goal * weight;
- SumSquaredGoals += goal * goal * weight;
-
- SumProducts += goal * feature * weight;
-
- SumWeights += weight;
+ SumFeatures += feature * weight;
+ SumSquaredFeatures += feature * feature * weight;
+
+ SumGoals += goal * weight;
+ SumSquaredGoals += goal * goal * weight;
+
+ SumProducts += goal * feature * weight;
+
+ SumWeights += weight;
return true;
- }
-
- template <typename TFloatType>
- void Solve(TFloatType& factor, TFloatType& intercept, const double regularizationParameter = 0.1) const {
+ }
+
+ template <typename TFloatType>
+ void Solve(TFloatType& factor, TFloatType& intercept, const double regularizationParameter = 0.1) const {
if (!(double)SumGoals) {
- factor = intercept = TFloatType();
- return;
- }
-
- double productsDeviation, featuresDeviation;
- SetupSolutionFactors(productsDeviation, featuresDeviation);
-
- if (!featuresDeviation) {
- factor = TFloatType();
+ factor = intercept = TFloatType();
+ return;
+ }
+
+ double productsDeviation, featuresDeviation;
+ SetupSolutionFactors(productsDeviation, featuresDeviation);
+
+ if (!featuresDeviation) {
+ factor = TFloatType();
intercept = (double)SumGoals / (double)SumWeights;
- return;
- }
-
- factor = productsDeviation / (featuresDeviation + regularizationParameter);
+ return;
+ }
+
+ factor = productsDeviation / (featuresDeviation + regularizationParameter);
intercept = (double)SumGoals / (double)SumWeights - factor * (double)SumFeatures / (double)SumWeights;
- }
-
- double SumSquaredErrors(const double regularizationParameter = 0.1) const {
+ }
+
+ double SumSquaredErrors(const double regularizationParameter = 0.1) const {
if (!(double)SumWeights) {
- return 0.;
- }
-
+ return 0.;
+ }
+
const double sumGoalSquaredDeviations = (double)SumSquaredGoals - (double)SumGoals / (double)SumWeights * (double)SumGoals;
-
- double productsDeviation, featuresDeviation;
- SetupSolutionFactors(productsDeviation, featuresDeviation);
- if (!featuresDeviation) {
- return sumGoalSquaredDeviations;
- }
-
- const double factor = productsDeviation / (featuresDeviation + regularizationParameter);
-
- const double sumSquaredErrors = factor * factor * featuresDeviation - 2 * factor * productsDeviation + sumGoalSquaredDeviations;
- return Max(0., sumSquaredErrors);
- }
-
-private:
- void SetupSolutionFactors(double& productsDeviation, double& featuresDeviation) const {
+
+ double productsDeviation, featuresDeviation;
+ SetupSolutionFactors(productsDeviation, featuresDeviation);
+ if (!featuresDeviation) {
+ return sumGoalSquaredDeviations;
+ }
+
+ const double factor = productsDeviation / (featuresDeviation + regularizationParameter);
+
+ const double sumSquaredErrors = factor * factor * featuresDeviation - 2 * factor * productsDeviation + sumGoalSquaredDeviations;
+ return Max(0., sumSquaredErrors);
+ }
+
+private:
+ void SetupSolutionFactors(double& productsDeviation, double& featuresDeviation) const {
if (!(double)SumWeights) {
- productsDeviation = featuresDeviation = 0.;
- return;
- }
-
+ productsDeviation = featuresDeviation = 0.;
+ return;
+ }
+
featuresDeviation = (double)SumSquaredFeatures - (double)SumFeatures / (double)SumWeights * (double)SumFeatures;
- if (!featuresDeviation) {
- return;
- }
+ if (!featuresDeviation) {
+ return;
+ }
productsDeviation = (double)SumProducts - (double)SumFeatures / (double)SumWeights * (double)SumGoals;
- }
-};
-
-using TFastSLRSolver = TTypedFastSLRSolver<double>;
+ }
+};
+
+using TFastSLRSolver = TTypedFastSLRSolver<double>;
using TKahanSLRSolver = TTypedFastSLRSolver<TKahanAccumulator<double>>;
-
-class TSLRSolver {
-private:
- double FeaturesMean = 0.;
- double FeaturesDeviation = 0.;
-
- double GoalsMean = 0.;
- double GoalsDeviation = 0.;
-
- TKahanAccumulator<double> SumWeights;
-
- double Covariation = 0.;
-
-public:
+
+class TSLRSolver {
+private:
+ double FeaturesMean = 0.;
+ double FeaturesDeviation = 0.;
+
+ double GoalsMean = 0.;
+ double GoalsDeviation = 0.;
+
+ TKahanAccumulator<double> SumWeights;
+
+ double Covariation = 0.;
+
+public:
bool Add(const double feature, const double goal, const double weight = 1.);
-
- bool Add(const double* featuresBegin, const double* featuresEnd, const double* goalsBegin);
- bool Add(const double* featuresBegin, const double* featuresEnd, const double* goalsBegin, const double* weightsBegin);
-
+
+ bool Add(const double* featuresBegin, const double* featuresEnd, const double* goalsBegin);
+ bool Add(const double* featuresBegin, const double* featuresEnd, const double* goalsBegin, const double* weightsBegin);
+
bool Add(const TVector<double>& features, const TVector<double>& goals) {
Y_ASSERT(features.size() == goals.size());
return Add(features.data(), features.data() + features.size(), goals.data());
- }
-
+ }
+
bool Add(const TVector<double>& features, const TVector<double>& goals, const TVector<double>& weights) {
Y_ASSERT(features.size() == goals.size() && features.size() == weights.size());
return Add(features.data(), features.data() + features.size(), goals.data(), weights.data());
- }
-
- template <typename TFloatType>
- void Solve(TFloatType& factor, TFloatType& intercept, const double regularizationParameter = 0.1) const {
- if (!FeaturesDeviation) {
- factor = 0.;
- intercept = GoalsMean;
- return;
- }
-
- factor = Covariation / (FeaturesDeviation + regularizationParameter);
- intercept = GoalsMean - factor * FeaturesMean;
- }
-
- double SumSquaredErrors(const double regularizationParameter = 0.1) const;
-
- double GetSumWeights() const {
- return SumWeights.Get();
- }
-};
-
-template <typename TSLRSolverType>
-class TTypedBestSLRSolver {
-private:
+ }
+
+ template <typename TFloatType>
+ void Solve(TFloatType& factor, TFloatType& intercept, const double regularizationParameter = 0.1) const {
+ if (!FeaturesDeviation) {
+ factor = 0.;
+ intercept = GoalsMean;
+ return;
+ }
+
+ factor = Covariation / (FeaturesDeviation + regularizationParameter);
+ intercept = GoalsMean - factor * FeaturesMean;
+ }
+
+ double SumSquaredErrors(const double regularizationParameter = 0.1) const;
+
+ double GetSumWeights() const {
+ return SumWeights.Get();
+ }
+};
+
+template <typename TSLRSolverType>
+class TTypedBestSLRSolver {
+private:
TVector<TSLRSolverType> SLRSolvers;
-public:
+public:
bool Add(const TVector<double>& features, const double goal, const double weight = 1.) {
- if (SLRSolvers.empty()) {
- SLRSolvers.resize(features.size());
- }
-
- for (size_t featureNumber = 0; featureNumber < features.size(); ++featureNumber) {
- SLRSolvers[featureNumber].Add(features[featureNumber], goal, weight);
- }
+ if (SLRSolvers.empty()) {
+ SLRSolvers.resize(features.size());
+ }
+
+ for (size_t featureNumber = 0; featureNumber < features.size(); ++featureNumber) {
+ SLRSolvers[featureNumber].Add(features[featureNumber], goal, weight);
+ }
return true;
- }
-
- TLinearModel Solve(const double regularizationParameter = 0.1) const {
- const TSLRSolverType* bestSolver = nullptr;
- for (const TSLRSolverType& solver : SLRSolvers) {
- if (!bestSolver || solver.SumSquaredErrors(regularizationParameter) < bestSolver->SumSquaredErrors(regularizationParameter)) {
- bestSolver = &solver;
- }
- }
-
+ }
+
+ TLinearModel Solve(const double regularizationParameter = 0.1) const {
+ const TSLRSolverType* bestSolver = nullptr;
+ for (const TSLRSolverType& solver : SLRSolvers) {
+ if (!bestSolver || solver.SumSquaredErrors(regularizationParameter) < bestSolver->SumSquaredErrors(regularizationParameter)) {
+ bestSolver = &solver;
+ }
+ }
+
TVector<double> coefficients(SLRSolvers.size());
double intercept = 0.0;
- if (bestSolver) {
+ if (bestSolver) {
bestSolver->Solve(coefficients[bestSolver - SLRSolvers.begin()], intercept, regularizationParameter);
- }
-
+ }
+
TLinearModel model(std::move(coefficients), intercept);
- return model;
- }
-
- double SumSquaredErrors(const double regularizationParameter = 0.1) const {
- if (SLRSolvers.empty()) {
- return 0.;
- }
-
- double sse = SLRSolvers.begin()->SumSquaredErrors(regularizationParameter);
- for (const TSLRSolver& solver : SLRSolvers) {
- sse = Min(solver.SumSquaredErrors(regularizationParameter), sse);
- }
- return sse;
- }
-};
-
-using TFastBestSLRSolver = TTypedBestSLRSolver<TFastSLRSolver>;
-using TKahanBestSLRSolver = TTypedBestSLRSolver<TKahanSLRSolver>;
-using TBestSLRSolver = TTypedBestSLRSolver<TSLRSolver>;
-
-enum ETransformationType {
- TT_IDENTITY,
- TT_SIGMA,
-};
-
-struct TTransformationParameters {
- double RegressionFactor = 1.;
- double RegressionIntercept = 0.;
-
- double FeatureOffset = 0.;
- double FeatureNormalizer = 1.;
-
+ return model;
+ }
+
+ double SumSquaredErrors(const double regularizationParameter = 0.1) const {
+ if (SLRSolvers.empty()) {
+ return 0.;
+ }
+
+ double sse = SLRSolvers.begin()->SumSquaredErrors(regularizationParameter);
+ for (const TSLRSolver& solver : SLRSolvers) {
+ sse = Min(solver.SumSquaredErrors(regularizationParameter), sse);
+ }
+ return sse;
+ }
+};
+
+using TFastBestSLRSolver = TTypedBestSLRSolver<TFastSLRSolver>;
+using TKahanBestSLRSolver = TTypedBestSLRSolver<TKahanSLRSolver>;
+using TBestSLRSolver = TTypedBestSLRSolver<TSLRSolver>;
+
+enum ETransformationType {
+ TT_IDENTITY,
+ TT_SIGMA,
+};
+
+struct TTransformationParameters {
+ double RegressionFactor = 1.;
+ double RegressionIntercept = 0.;
+
+ double FeatureOffset = 0.;
+ double FeatureNormalizer = 1.;
+
Y_SAVELOAD_DEFINE(RegressionFactor,
RegressionIntercept,
FeatureOffset,
FeatureNormalizer);
-};
-
-class TFeaturesTransformer {
-private:
- ETransformationType TransformationType;
- TTransformationParameters TransformationParameters;
-
-public:
+};
+
+class TFeaturesTransformer {
+private:
+ ETransformationType TransformationType;
+ TTransformationParameters TransformationParameters;
+
+public:
Y_SAVELOAD_DEFINE(TransformationType, TransformationParameters);
-
+
TFeaturesTransformer() = default;
-
- TFeaturesTransformer(const ETransformationType transformationType,
- const TTransformationParameters transformationParameters)
- : TransformationType(transformationType)
- , TransformationParameters(transformationParameters)
- {
- }
-
- double Transformation(const double value) const {
- switch (TransformationType) {
+
+ TFeaturesTransformer(const ETransformationType transformationType,
+ const TTransformationParameters transformationParameters)
+ : TransformationType(transformationType)
+ , TransformationParameters(transformationParameters)
+ {
+ }
+
+ double Transformation(const double value) const {
+ switch (TransformationType) {
case ETransformationType::TT_IDENTITY: {
- return value;
- }
+ return value;
+ }
case ETransformationType::TT_SIGMA: {
- const double valueWithoutOffset = value - TransformationParameters.FeatureOffset;
- const double transformedValue = valueWithoutOffset / (fabs(valueWithoutOffset) + TransformationParameters.FeatureNormalizer);
- return TransformationParameters.RegressionIntercept + TransformationParameters.RegressionFactor * transformedValue;
- }
- }
+ const double valueWithoutOffset = value - TransformationParameters.FeatureOffset;
+ const double transformedValue = valueWithoutOffset / (fabs(valueWithoutOffset) + TransformationParameters.FeatureNormalizer);
+ return TransformationParameters.RegressionIntercept + TransformationParameters.RegressionFactor * transformedValue;
+ }
+ }
Y_ASSERT(0);
- return 0.;
- }
-};
-
-class TFeaturesTransformerLearner {
-private:
- struct TPoint {
- float Argument;
- float Target;
- };
-
- float MinimalArgument = Max<float>();
- float MaximalArgument = Min<float>();
-
- ETransformationType TransformationType;
+ return 0.;
+ }
+};
+
+class TFeaturesTransformerLearner {
+private:
+ struct TPoint {
+ float Argument;
+ float Target;
+ };
+
+ float MinimalArgument = Max<float>();
+ float MaximalArgument = Min<float>();
+
+ ETransformationType TransformationType;
TVector<TPoint> Points;
-public:
- TFeaturesTransformerLearner(const ETransformationType transformationType)
- : TransformationType(transformationType)
- {
- }
-
- void Add(const float argument, const float target) {
- Points.push_back(TPoint{argument, target});
- MinimalArgument = Min(MinimalArgument, argument);
- MaximalArgument = Max(MaximalArgument, argument);
- }
-
- TFeaturesTransformer Solve(const size_t iterationsCount = 100);
-};
-
-class TFastFeaturesTransformerLearner {
-private:
- ETransformationType TransformationType;
-
- struct TBucket {
- TMeanCalculator ArgumentsMean;
- TMeanCalculator TargetsMean;
- };
-
+public:
+ TFeaturesTransformerLearner(const ETransformationType transformationType)
+ : TransformationType(transformationType)
+ {
+ }
+
+ void Add(const float argument, const float target) {
+ Points.push_back(TPoint{argument, target});
+ MinimalArgument = Min(MinimalArgument, argument);
+ MaximalArgument = Max(MaximalArgument, argument);
+ }
+
+ TFeaturesTransformer Solve(const size_t iterationsCount = 100);
+};
+
+class TFastFeaturesTransformerLearner {
+private:
+ ETransformationType TransformationType;
+
+ struct TBucket {
+ TMeanCalculator ArgumentsMean;
+ TMeanCalculator TargetsMean;
+ };
+
THashMap<double, TBucket> Buckets;
- double Step;
-
-public:
- TFastFeaturesTransformerLearner(const ETransformationType transformationType, const double step = 0.1)
- : TransformationType(transformationType)
- , Step(step)
- {
- }
-
- void Add(const float argument, const float target) {
- TBucket& bucket = Buckets[round(argument / Step)];
- bucket.ArgumentsMean.Add(argument);
- bucket.TargetsMean.Add(target);
- }
-
- TFeaturesTransformer Solve(const size_t iterationsCount = 100) {
- TFeaturesTransformerLearner learner(TransformationType);
- for (auto&& argumentWithBucket : Buckets) {
+ double Step;
+
+public:
+ TFastFeaturesTransformerLearner(const ETransformationType transformationType, const double step = 0.1)
+ : TransformationType(transformationType)
+ , Step(step)
+ {
+ }
+
+ void Add(const float argument, const float target) {
+ TBucket& bucket = Buckets[round(argument / Step)];
+ bucket.ArgumentsMean.Add(argument);
+ bucket.TargetsMean.Add(target);
+ }
+
+ TFeaturesTransformer Solve(const size_t iterationsCount = 100) {
+ TFeaturesTransformerLearner learner(TransformationType);
+ for (auto&& argumentWithBucket : Buckets) {
const TBucket& bucket = argumentWithBucket.second;
- learner.Add(bucket.ArgumentsMean.GetMean(), bucket.TargetsMean.GetMean());
- }
- return learner.Solve(iterationsCount);
- }
-};
+ learner.Add(bucket.ArgumentsMean.GetMean(), bucket.TargetsMean.GetMean());
+ }
+ return learner.Solve(iterationsCount);
+ }
+};
diff --git a/library/cpp/linear_regression/linear_regression_ut.cpp b/library/cpp/linear_regression/linear_regression_ut.cpp
index e71a16b67a..01d2a7e761 100644
--- a/library/cpp/linear_regression/linear_regression_ut.cpp
+++ b/library/cpp/linear_regression/linear_regression_ut.cpp
@@ -1,303 +1,303 @@
#include <library/cpp/linear_regression/linear_regression.h>
#include <library/cpp/testing/unittest/registar.h>
-
-#include <util/generic/vector.h>
-#include <util/generic/ymath.h>
+
+#include <util/generic/vector.h>
+#include <util/generic/ymath.h>
#include <util/random/random.h>
-
-#include <util/system/defaults.h>
-
-namespace {
- void ValueIsCorrect(const double value, const double expectedValue, double possibleRelativeError) {
- UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(value, expectedValue, possibleRelativeError * expectedValue);
- }
-}
-
+
+#include <util/system/defaults.h>
+
+namespace {
+ void ValueIsCorrect(const double value, const double expectedValue, double possibleRelativeError) {
+ UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(value, expectedValue, possibleRelativeError * expectedValue);
+ }
+}
+
Y_UNIT_TEST_SUITE(TLinearRegressionTest) {
Y_UNIT_TEST(MeanAndDeviationTest) {
TVector<double> arguments;
TVector<double> weights;
-
- const size_t argumentsCount = 100;
- for (size_t i = 0; i < argumentsCount; ++i) {
- arguments.push_back(i);
- weights.push_back(i);
- }
-
- TDeviationCalculator deviationCalculator;
- TMeanCalculator meanCalculator;
- for (size_t i = 0; i < arguments.size(); ++i) {
- meanCalculator.Add(arguments[i], weights[i]);
- deviationCalculator.Add(arguments[i], weights[i]);
- }
-
+
+ const size_t argumentsCount = 100;
+ for (size_t i = 0; i < argumentsCount; ++i) {
+ arguments.push_back(i);
+ weights.push_back(i);
+ }
+
+ TDeviationCalculator deviationCalculator;
+ TMeanCalculator meanCalculator;
+ for (size_t i = 0; i < arguments.size(); ++i) {
+ meanCalculator.Add(arguments[i], weights[i]);
+ deviationCalculator.Add(arguments[i], weights[i]);
+ }
+
double actualMean = InnerProduct(arguments, weights) / Accumulate(weights, 0.0);
- double actualDeviation = 0.;
- for (size_t i = 0; i < arguments.size(); ++i) {
- double deviation = arguments[i] - actualMean;
- actualDeviation += deviation * deviation * weights[i];
- }
-
- UNIT_ASSERT(IsValidFloat(meanCalculator.GetMean()));
- UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(meanCalculator.GetMean(), actualMean, 1e-10);
-
- UNIT_ASSERT(IsValidFloat(deviationCalculator.GetDeviation()));
- UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(meanCalculator.GetMean(), deviationCalculator.GetMean(), 0);
-
- UNIT_ASSERT(IsValidFloat(meanCalculator.GetSumWeights()));
- UNIT_ASSERT(IsValidFloat(deviationCalculator.GetSumWeights()));
- UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(meanCalculator.GetSumWeights(), deviationCalculator.GetSumWeights(), 0);
+ double actualDeviation = 0.;
+ for (size_t i = 0; i < arguments.size(); ++i) {
+ double deviation = arguments[i] - actualMean;
+ actualDeviation += deviation * deviation * weights[i];
+ }
+
+ UNIT_ASSERT(IsValidFloat(meanCalculator.GetMean()));
+ UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(meanCalculator.GetMean(), actualMean, 1e-10);
+
+ UNIT_ASSERT(IsValidFloat(deviationCalculator.GetDeviation()));
+ UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(meanCalculator.GetMean(), deviationCalculator.GetMean(), 0);
+
+ UNIT_ASSERT(IsValidFloat(meanCalculator.GetSumWeights()));
+ UNIT_ASSERT(IsValidFloat(deviationCalculator.GetSumWeights()));
+ UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(meanCalculator.GetSumWeights(), deviationCalculator.GetSumWeights(), 0);
UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(meanCalculator.GetSumWeights(), Accumulate(weights, 0.0), 0);
-
- ValueIsCorrect(deviationCalculator.GetDeviation(), actualDeviation, 1e-5);
-
- TMeanCalculator checkRemovingMeanCalculator;
- TDeviationCalculator checkRemovingDeviationCalculator;
-
- const size_t argumentsToRemoveCount = argumentsCount / 3;
- for (size_t i = 0; i < argumentsCount; ++i) {
- if (i < argumentsToRemoveCount) {
- meanCalculator.Remove(arguments[i], weights[i]);
- deviationCalculator.Remove(arguments[i], weights[i]);
- } else {
- checkRemovingMeanCalculator.Add(arguments[i], weights[i]);
- checkRemovingDeviationCalculator.Add(arguments[i], weights[i]);
- }
- }
-
- UNIT_ASSERT(IsValidFloat(meanCalculator.GetMean()));
- UNIT_ASSERT(IsValidFloat(checkRemovingMeanCalculator.GetMean()));
-
- UNIT_ASSERT(IsValidFloat(deviationCalculator.GetDeviation()));
- UNIT_ASSERT(IsValidFloat(checkRemovingDeviationCalculator.GetDeviation()));
-
- UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(meanCalculator.GetMean(), deviationCalculator.GetMean(), 0);
- UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(meanCalculator.GetMean(), checkRemovingMeanCalculator.GetMean(), 1e-10);
-
- ValueIsCorrect(deviationCalculator.GetDeviation(), checkRemovingDeviationCalculator.GetDeviation(), 1e-5);
- }
-
+
+ ValueIsCorrect(deviationCalculator.GetDeviation(), actualDeviation, 1e-5);
+
+ TMeanCalculator checkRemovingMeanCalculator;
+ TDeviationCalculator checkRemovingDeviationCalculator;
+
+ const size_t argumentsToRemoveCount = argumentsCount / 3;
+ for (size_t i = 0; i < argumentsCount; ++i) {
+ if (i < argumentsToRemoveCount) {
+ meanCalculator.Remove(arguments[i], weights[i]);
+ deviationCalculator.Remove(arguments[i], weights[i]);
+ } else {
+ checkRemovingMeanCalculator.Add(arguments[i], weights[i]);
+ checkRemovingDeviationCalculator.Add(arguments[i], weights[i]);
+ }
+ }
+
+ UNIT_ASSERT(IsValidFloat(meanCalculator.GetMean()));
+ UNIT_ASSERT(IsValidFloat(checkRemovingMeanCalculator.GetMean()));
+
+ UNIT_ASSERT(IsValidFloat(deviationCalculator.GetDeviation()));
+ UNIT_ASSERT(IsValidFloat(checkRemovingDeviationCalculator.GetDeviation()));
+
+ UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(meanCalculator.GetMean(), deviationCalculator.GetMean(), 0);
+ UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(meanCalculator.GetMean(), checkRemovingMeanCalculator.GetMean(), 1e-10);
+
+ ValueIsCorrect(deviationCalculator.GetDeviation(), checkRemovingDeviationCalculator.GetDeviation(), 1e-5);
+ }
+
Y_UNIT_TEST(CovariationTest) {
TVector<double> firstValues;
TVector<double> secondValues;
TVector<double> weights;
-
- const size_t argumentsCount = 100;
- for (size_t i = 0; i < argumentsCount; ++i) {
- firstValues.push_back(i);
- secondValues.push_back(i * i);
- weights.push_back(i);
- }
-
- TCovariationCalculator covariationCalculator;
- for (size_t i = 0; i < argumentsCount; ++i) {
- covariationCalculator.Add(firstValues[i], secondValues[i], weights[i]);
- }
-
+
+ const size_t argumentsCount = 100;
+ for (size_t i = 0; i < argumentsCount; ++i) {
+ firstValues.push_back(i);
+ secondValues.push_back(i * i);
+ weights.push_back(i);
+ }
+
+ TCovariationCalculator covariationCalculator;
+ for (size_t i = 0; i < argumentsCount; ++i) {
+ covariationCalculator.Add(firstValues[i], secondValues[i], weights[i]);
+ }
+
const double firstValuesMean = InnerProduct(firstValues, weights) / Accumulate(weights, 0.0);
const double secondValuesMean = InnerProduct(secondValues, weights) / Accumulate(weights, 0.0);
-
- double actualCovariation = 0.;
- for (size_t i = 0; i < argumentsCount; ++i) {
- actualCovariation += (firstValues[i] - firstValuesMean) * (secondValues[i] - secondValuesMean) * weights[i];
- }
-
- UNIT_ASSERT(IsValidFloat(covariationCalculator.GetCovariation()));
- UNIT_ASSERT(IsValidFloat(covariationCalculator.GetFirstValueMean()));
- UNIT_ASSERT(IsValidFloat(covariationCalculator.GetSecondValueMean()));
-
- UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(covariationCalculator.GetFirstValueMean(), firstValuesMean, 1e-10);
- UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(covariationCalculator.GetSecondValueMean(), secondValuesMean, 1e-10);
-
- UNIT_ASSERT(IsValidFloat(covariationCalculator.GetSumWeights()));
+
+ double actualCovariation = 0.;
+ for (size_t i = 0; i < argumentsCount; ++i) {
+ actualCovariation += (firstValues[i] - firstValuesMean) * (secondValues[i] - secondValuesMean) * weights[i];
+ }
+
+ UNIT_ASSERT(IsValidFloat(covariationCalculator.GetCovariation()));
+ UNIT_ASSERT(IsValidFloat(covariationCalculator.GetFirstValueMean()));
+ UNIT_ASSERT(IsValidFloat(covariationCalculator.GetSecondValueMean()));
+
+ UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(covariationCalculator.GetFirstValueMean(), firstValuesMean, 1e-10);
+ UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(covariationCalculator.GetSecondValueMean(), secondValuesMean, 1e-10);
+
+ UNIT_ASSERT(IsValidFloat(covariationCalculator.GetSumWeights()));
UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(covariationCalculator.GetSumWeights(), Accumulate(weights, 0.0), 0);
-
- ValueIsCorrect(covariationCalculator.GetCovariation(), actualCovariation, 1e-5);
-
- TCovariationCalculator checkRemovingCovariationCalculator;
-
- const size_t argumentsToRemoveCount = argumentsCount / 3;
- for (size_t i = 0; i < argumentsCount; ++i) {
- if (i < argumentsToRemoveCount) {
- covariationCalculator.Remove(firstValues[i], secondValues[i], weights[i]);
- } else {
- checkRemovingCovariationCalculator.Add(firstValues[i], secondValues[i], weights[i]);
- }
- }
-
- ValueIsCorrect(covariationCalculator.GetCovariation(), checkRemovingCovariationCalculator.GetCovariation(), 1e-5);
- }
-
- template <typename TSLRSolverType>
- void SLRTest() {
+
+ ValueIsCorrect(covariationCalculator.GetCovariation(), actualCovariation, 1e-5);
+
+ TCovariationCalculator checkRemovingCovariationCalculator;
+
+ const size_t argumentsToRemoveCount = argumentsCount / 3;
+ for (size_t i = 0; i < argumentsCount; ++i) {
+ if (i < argumentsToRemoveCount) {
+ covariationCalculator.Remove(firstValues[i], secondValues[i], weights[i]);
+ } else {
+ checkRemovingCovariationCalculator.Add(firstValues[i], secondValues[i], weights[i]);
+ }
+ }
+
+ ValueIsCorrect(covariationCalculator.GetCovariation(), checkRemovingCovariationCalculator.GetCovariation(), 1e-5);
+ }
+
+ template <typename TSLRSolverType>
+ void SLRTest() {
TVector<double> arguments;
TVector<double> weights;
TVector<double> goals;
-
- const double factor = 2.;
- const double intercept = 105.;
- const double randomError = 0.01;
-
- const size_t argumentsCount = 10;
- for (size_t i = 0; i < argumentsCount; ++i) {
- arguments.push_back(i);
- weights.push_back(i);
- goals.push_back(arguments.back() * factor + intercept + 2 * (i % 2 - 0.5) * randomError);
- }
-
- TSLRSolverType slrSolver;
- for (size_t i = 0; i < argumentsCount; ++i) {
- slrSolver.Add(arguments[i], goals[i], weights[i]);
- }
-
- for (double regularizationThreshold = 0.; regularizationThreshold < 0.05; regularizationThreshold += 0.01) {
- double solutionFactor, solutionIntercept;
- slrSolver.Solve(solutionFactor, solutionIntercept, regularizationThreshold);
-
- double predictedSumSquaredErrors = slrSolver.SumSquaredErrors(regularizationThreshold);
-
- UNIT_ASSERT(IsValidFloat(solutionFactor));
- UNIT_ASSERT(IsValidFloat(solutionIntercept));
- UNIT_ASSERT(IsValidFloat(predictedSumSquaredErrors));
-
- UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(solutionFactor, factor, 1e-2);
- UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(solutionIntercept, intercept, 1e-2);
-
- double sumSquaredErrors = 0.;
- for (size_t i = 0; i < argumentsCount; ++i) {
- double error = goals[i] - arguments[i] * solutionFactor - solutionIntercept;
- sumSquaredErrors += error * error * weights[i];
- }
-
- if (!regularizationThreshold) {
+
+ const double factor = 2.;
+ const double intercept = 105.;
+ const double randomError = 0.01;
+
+ const size_t argumentsCount = 10;
+ for (size_t i = 0; i < argumentsCount; ++i) {
+ arguments.push_back(i);
+ weights.push_back(i);
+ goals.push_back(arguments.back() * factor + intercept + 2 * (i % 2 - 0.5) * randomError);
+ }
+
+ TSLRSolverType slrSolver;
+ for (size_t i = 0; i < argumentsCount; ++i) {
+ slrSolver.Add(arguments[i], goals[i], weights[i]);
+ }
+
+ for (double regularizationThreshold = 0.; regularizationThreshold < 0.05; regularizationThreshold += 0.01) {
+ double solutionFactor, solutionIntercept;
+ slrSolver.Solve(solutionFactor, solutionIntercept, regularizationThreshold);
+
+ double predictedSumSquaredErrors = slrSolver.SumSquaredErrors(regularizationThreshold);
+
+ UNIT_ASSERT(IsValidFloat(solutionFactor));
+ UNIT_ASSERT(IsValidFloat(solutionIntercept));
+ UNIT_ASSERT(IsValidFloat(predictedSumSquaredErrors));
+
+ UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(solutionFactor, factor, 1e-2);
+ UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(solutionIntercept, intercept, 1e-2);
+
+ double sumSquaredErrors = 0.;
+ for (size_t i = 0; i < argumentsCount; ++i) {
+ double error = goals[i] - arguments[i] * solutionFactor - solutionIntercept;
+ sumSquaredErrors += error * error * weights[i];
+ }
+
+ if (!regularizationThreshold) {
UNIT_ASSERT(predictedSumSquaredErrors < Accumulate(weights, 0.0) * randomError * randomError);
- }
- UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(predictedSumSquaredErrors, sumSquaredErrors, 1e-8);
- }
- }
-
+ }
+ UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(predictedSumSquaredErrors, sumSquaredErrors, 1e-8);
+ }
+ }
+
Y_UNIT_TEST(FastSLRTest) {
- SLRTest<TFastSLRSolver>();
- }
-
+ SLRTest<TFastSLRSolver>();
+ }
+
Y_UNIT_TEST(KahanSLRTest) {
- SLRTest<TKahanSLRSolver>();
- }
-
+ SLRTest<TKahanSLRSolver>();
+ }
+
Y_UNIT_TEST(SLRTest) {
- SLRTest<TSLRSolver>();
- }
-
- template <typename TLinearRegressionSolverType>
- void LinearRegressionTest() {
- const size_t featuresCount = 10;
- const size_t instancesCount = 10000;
- const double randomError = 0.01;
-
+ SLRTest<TSLRSolver>();
+ }
+
+ template <typename TLinearRegressionSolverType>
+ void LinearRegressionTest() {
+ const size_t featuresCount = 10;
+ const size_t instancesCount = 10000;
+ const double randomError = 0.01;
+
TVector<double> coefficients;
- for (size_t featureNumber = 0; featureNumber < featuresCount; ++featureNumber) {
- coefficients.push_back(featureNumber);
- }
- const double intercept = 10;
-
+ for (size_t featureNumber = 0; featureNumber < featuresCount; ++featureNumber) {
+ coefficients.push_back(featureNumber);
+ }
+ const double intercept = 10;
+
TVector<TVector<double>> featuresMatrix;
TVector<double> goals;
TVector<double> weights;
-
- for (size_t instanceNumber = 0; instanceNumber < instancesCount; ++instanceNumber) {
+
+ for (size_t instanceNumber = 0; instanceNumber < instancesCount; ++instanceNumber) {
TVector<double> features;
- for (size_t featureNumber = 0; featureNumber < featuresCount; ++featureNumber) {
+ for (size_t featureNumber = 0; featureNumber < featuresCount; ++featureNumber) {
features.push_back(RandomNumber<double>());
- }
- featuresMatrix.push_back(features);
-
- const double goal = InnerProduct(coefficients, features) + intercept + 2 * (instanceNumber % 2 - 0.5) * randomError;
- goals.push_back(goal);
- weights.push_back(instanceNumber);
- }
-
- TLinearRegressionSolverType lrSolver;
- for (size_t instanceNumber = 0; instanceNumber < instancesCount; ++instanceNumber) {
- lrSolver.Add(featuresMatrix[instanceNumber], goals[instanceNumber], weights[instanceNumber]);
- }
- const TLinearModel model = lrSolver.Solve();
-
- for (size_t featureNumber = 0; featureNumber < featuresCount; ++featureNumber) {
- UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(model.GetCoefficients()[featureNumber], coefficients[featureNumber], 1e-2);
- }
- UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(model.GetIntercept(), intercept, 1e-2);
-
+ }
+ featuresMatrix.push_back(features);
+
+ const double goal = InnerProduct(coefficients, features) + intercept + 2 * (instanceNumber % 2 - 0.5) * randomError;
+ goals.push_back(goal);
+ weights.push_back(instanceNumber);
+ }
+
+ TLinearRegressionSolverType lrSolver;
+ for (size_t instanceNumber = 0; instanceNumber < instancesCount; ++instanceNumber) {
+ lrSolver.Add(featuresMatrix[instanceNumber], goals[instanceNumber], weights[instanceNumber]);
+ }
+ const TLinearModel model = lrSolver.Solve();
+
+ for (size_t featureNumber = 0; featureNumber < featuresCount; ++featureNumber) {
+ UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(model.GetCoefficients()[featureNumber], coefficients[featureNumber], 1e-2);
+ }
+ UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(model.GetIntercept(), intercept, 1e-2);
+
const double expectedSumSquaredErrors = randomError * randomError * Accumulate(weights, 0.0);
- UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(lrSolver.SumSquaredErrors(), expectedSumSquaredErrors, expectedSumSquaredErrors * 0.01);
- }
-
+ UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(lrSolver.SumSquaredErrors(), expectedSumSquaredErrors, expectedSumSquaredErrors * 0.01);
+ }
+
Y_UNIT_TEST(FastLRTest) {
- LinearRegressionTest<TFastLinearRegressionSolver>();
- }
-
+ LinearRegressionTest<TFastLinearRegressionSolver>();
+ }
+
Y_UNIT_TEST(LRTest) {
- LinearRegressionTest<TLinearRegressionSolver>();
- }
-
- void TransformationTest(const ETransformationType transformationType, const size_t pointsCount) {
+ LinearRegressionTest<TLinearRegressionSolver>();
+ }
+
+ void TransformationTest(const ETransformationType transformationType, const size_t pointsCount) {
TVector<float> arguments;
TVector<float> goals;
-
- const double regressionFactor = 10.;
- const double regressionIntercept = 100;
-
- const double featureOffset = -1.5;
- const double featureNormalizer = 15;
-
- const double left = -100.;
- const double right = +100.;
- const double step = (right - left) / pointsCount;
-
- for (double argument = left; argument <= right; argument += step) {
- const double goal = regressionIntercept + regressionFactor * (argument - featureOffset) / (fabs(argument - featureOffset) + featureNormalizer);
-
- arguments.push_back(argument);
- goals.push_back(goal);
- }
-
- TFastFeaturesTransformerLearner learner(transformationType);
- for (size_t instanceNumber = 0; instanceNumber < arguments.size(); ++instanceNumber) {
- learner.Add(arguments[instanceNumber], goals[instanceNumber]);
- }
- TFeaturesTransformer transformer = learner.Solve();
-
- double sse = 0.;
- for (size_t instanceNumber = 0; instanceNumber < arguments.size(); ++instanceNumber) {
- const double error = transformer.Transformation(arguments[instanceNumber]) - goals[instanceNumber];
- sse += error * error;
- }
- const double rmse = sqrt(sse / arguments.size());
- UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(rmse, 0., 1e-3);
- }
-
+
+ const double regressionFactor = 10.;
+ const double regressionIntercept = 100;
+
+ const double featureOffset = -1.5;
+ const double featureNormalizer = 15;
+
+ const double left = -100.;
+ const double right = +100.;
+ const double step = (right - left) / pointsCount;
+
+ for (double argument = left; argument <= right; argument += step) {
+ const double goal = regressionIntercept + regressionFactor * (argument - featureOffset) / (fabs(argument - featureOffset) + featureNormalizer);
+
+ arguments.push_back(argument);
+ goals.push_back(goal);
+ }
+
+ TFastFeaturesTransformerLearner learner(transformationType);
+ for (size_t instanceNumber = 0; instanceNumber < arguments.size(); ++instanceNumber) {
+ learner.Add(arguments[instanceNumber], goals[instanceNumber]);
+ }
+ TFeaturesTransformer transformer = learner.Solve();
+
+ double sse = 0.;
+ for (size_t instanceNumber = 0; instanceNumber < arguments.size(); ++instanceNumber) {
+ const double error = transformer.Transformation(arguments[instanceNumber]) - goals[instanceNumber];
+ sse += error * error;
+ }
+ const double rmse = sqrt(sse / arguments.size());
+ UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(rmse, 0., 1e-3);
+ }
+
Y_UNIT_TEST(SigmaTest100) {
- TransformationTest(ETransformationType::TT_SIGMA, 100);
- }
-
+ TransformationTest(ETransformationType::TT_SIGMA, 100);
+ }
+
Y_UNIT_TEST(SigmaTest1000) {
- TransformationTest(ETransformationType::TT_SIGMA, 1000);
- }
-
+ TransformationTest(ETransformationType::TT_SIGMA, 1000);
+ }
+
Y_UNIT_TEST(SigmaTest10000) {
- TransformationTest(ETransformationType::TT_SIGMA, 10000);
- }
-
+ TransformationTest(ETransformationType::TT_SIGMA, 10000);
+ }
+
Y_UNIT_TEST(SigmaTest100000) {
- TransformationTest(ETransformationType::TT_SIGMA, 100000);
- }
-
+ TransformationTest(ETransformationType::TT_SIGMA, 100000);
+ }
+
Y_UNIT_TEST(SigmaTest1000000) {
- TransformationTest(ETransformationType::TT_SIGMA, 1000000);
- }
-
+ TransformationTest(ETransformationType::TT_SIGMA, 1000000);
+ }
+
Y_UNIT_TEST(SigmaTest10000000) {
- TransformationTest(ETransformationType::TT_SIGMA, 10000000);
- }
+ TransformationTest(ETransformationType::TT_SIGMA, 10000000);
+ }
Y_UNIT_TEST(ResetCalculatorTest) {
TVector<double> arguments;
@@ -371,4 +371,4 @@ Y_UNIT_TEST_SUITE(TLinearRegressionTest) {
UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(covariationCalculator1.GetCovariation(), covariationCalculator2.GetCovariation(), eps);
UNIT_ASSERT_DOUBLES_EQUAL(covariationCalculator1.GetSumWeights(), covariationCalculator2.GetSumWeights(), eps);
}
-}
+}
diff --git a/library/cpp/linear_regression/unimodal.cpp b/library/cpp/linear_regression/unimodal.cpp
index 729011012a..1ed1bbd451 100644
--- a/library/cpp/linear_regression/unimodal.cpp
+++ b/library/cpp/linear_regression/unimodal.cpp
@@ -1,118 +1,118 @@
-#include "unimodal.h"
-
-#include "linear_regression.h"
-
-#include <util/generic/map.h>
-#include <util/generic/ymath.h>
-
-namespace {
- double SimpleUnimodal(const double value) {
- if (value > 5) {
- return 0.;
- }
- return 1. / (value * value + 1.);
- }
-
- struct TOptimizationState {
- double Mode = 0.;
- double Normalizer = 1.;
-
- double RegressionFactor = 0.;
- double RegressionIntercept = 0.;
-
- double SSE = 0.;
-
+#include "unimodal.h"
+
+#include "linear_regression.h"
+
+#include <util/generic/map.h>
+#include <util/generic/ymath.h>
+
+namespace {
+ double SimpleUnimodal(const double value) {
+ if (value > 5) {
+ return 0.;
+ }
+ return 1. / (value * value + 1.);
+ }
+
+ struct TOptimizationState {
+ double Mode = 0.;
+ double Normalizer = 1.;
+
+ double RegressionFactor = 0.;
+ double RegressionIntercept = 0.;
+
+ double SSE = 0.;
+
TOptimizationState(const TVector<double>& values) {
- SSE = InnerProduct(values, values);
- }
-
- double NoRegressionTransform(const double value) const {
- const double arg = (value - Mode) / Normalizer;
- return SimpleUnimodal(arg);
- }
-
- double RegressionTransform(const double value) const {
- return NoRegressionTransform(value) * RegressionFactor + RegressionIntercept;
- }
- };
-}
-
-double TGreedyParams::Point(const size_t step) const {
- Y_ASSERT(step <= StepsCount);
-
- const double alpha = (double)step / StepsCount;
- return LowerBound * (1 - alpha) + UpperBound * alpha;
-}
-
+ SSE = InnerProduct(values, values);
+ }
+
+ double NoRegressionTransform(const double value) const {
+ const double arg = (value - Mode) / Normalizer;
+ return SimpleUnimodal(arg);
+ }
+
+ double RegressionTransform(const double value) const {
+ return NoRegressionTransform(value) * RegressionFactor + RegressionIntercept;
+ }
+ };
+}
+
+double TGreedyParams::Point(const size_t step) const {
+ Y_ASSERT(step <= StepsCount);
+
+ const double alpha = (double)step / StepsCount;
+ return LowerBound * (1 - alpha) + UpperBound * alpha;
+}
+
double MakeUnimodal(TVector<double>& values, const TOptimizationParams& optimizationParams) {
- TOptimizationState state(values);
- TOptimizationState bestState = state;
-
- for (size_t modeStep = 0; modeStep <= optimizationParams.ModeParams.StepsCount; ++modeStep) {
- state.Mode = optimizationParams.ModeParams.Point(modeStep);
- for (size_t normalizerStep = 0; normalizerStep <= optimizationParams.NormalizerParams.StepsCount; ++normalizerStep) {
- state.Normalizer = optimizationParams.NormalizerParams.Point(normalizerStep);
-
- TSLRSolver solver;
- for (size_t i = 0; i < values.size(); ++i) {
- solver.Add(state.NoRegressionTransform(i), values[i]);
- }
-
- state.SSE = solver.SumSquaredErrors(optimizationParams.RegressionShrinkage);
- if (state.SSE >= bestState.SSE) {
- continue;
- }
-
- bestState = state;
- solver.Solve(bestState.RegressionFactor, bestState.RegressionIntercept, optimizationParams.RegressionShrinkage);
- }
- }
-
- for (size_t i = 0; i < values.size(); ++i) {
- values[i] = bestState.RegressionTransform(i);
- }
-
- const double residualSSE = bestState.SSE;
- const double totalSSE = InnerProduct(values, values);
-
- const double determination = 1. - residualSSE / totalSSE;
-
- return determination;
-}
-
+ TOptimizationState state(values);
+ TOptimizationState bestState = state;
+
+ for (size_t modeStep = 0; modeStep <= optimizationParams.ModeParams.StepsCount; ++modeStep) {
+ state.Mode = optimizationParams.ModeParams.Point(modeStep);
+ for (size_t normalizerStep = 0; normalizerStep <= optimizationParams.NormalizerParams.StepsCount; ++normalizerStep) {
+ state.Normalizer = optimizationParams.NormalizerParams.Point(normalizerStep);
+
+ TSLRSolver solver;
+ for (size_t i = 0; i < values.size(); ++i) {
+ solver.Add(state.NoRegressionTransform(i), values[i]);
+ }
+
+ state.SSE = solver.SumSquaredErrors(optimizationParams.RegressionShrinkage);
+ if (state.SSE >= bestState.SSE) {
+ continue;
+ }
+
+ bestState = state;
+ solver.Solve(bestState.RegressionFactor, bestState.RegressionIntercept, optimizationParams.RegressionShrinkage);
+ }
+ }
+
+ for (size_t i = 0; i < values.size(); ++i) {
+ values[i] = bestState.RegressionTransform(i);
+ }
+
+ const double residualSSE = bestState.SSE;
+ const double totalSSE = InnerProduct(values, values);
+
+ const double determination = 1. - residualSSE / totalSSE;
+
+ return determination;
+}
+
double MakeUnimodal(TVector<double>& values) {
- return MakeUnimodal(values, TOptimizationParams::Default(values));
-}
-
+ return MakeUnimodal(values, TOptimizationParams::Default(values));
+}
+
double MakeUnimodal(TVector<double>& values, const TVector<double>& arguments, const TOptimizationParams& optimizationParams) {
- Y_ASSERT(values.size() == arguments.size());
-
+ Y_ASSERT(values.size() == arguments.size());
+
TMap<double, double> mapping;
- for (size_t i = 0; i < values.size(); ++i) {
- mapping[arguments[i]] = values[i];
- }
-
+ for (size_t i = 0; i < values.size(); ++i) {
+ mapping[arguments[i]] = values[i];
+ }
+
TVector<double> preparedValues;
- preparedValues.reserve(mapping.size());
-
- for (auto&& argWithValue : mapping) {
- preparedValues.push_back(argWithValue.second);
- }
-
- const double result = MakeUnimodal(preparedValues, optimizationParams);
-
- size_t pos = 0;
- for (auto&& argWithValue : mapping) {
- argWithValue.second = preparedValues[pos++];
- }
-
- for (size_t i = 0; i < values.size(); ++i) {
- values[i] = mapping[arguments[i]];
- }
-
- return result;
-}
-
+ preparedValues.reserve(mapping.size());
+
+ for (auto&& argWithValue : mapping) {
+ preparedValues.push_back(argWithValue.second);
+ }
+
+ const double result = MakeUnimodal(preparedValues, optimizationParams);
+
+ size_t pos = 0;
+ for (auto&& argWithValue : mapping) {
+ argWithValue.second = preparedValues[pos++];
+ }
+
+ for (size_t i = 0; i < values.size(); ++i) {
+ values[i] = mapping[arguments[i]];
+ }
+
+ return result;
+}
+
double MakeUnimodal(TVector<double>& values, const TVector<double>& arguments) {
- return MakeUnimodal(values, arguments, TOptimizationParams::Default(values, arguments));
-}
+ return MakeUnimodal(values, arguments, TOptimizationParams::Default(values, arguments));
+}
diff --git a/library/cpp/linear_regression/unimodal.h b/library/cpp/linear_regression/unimodal.h
index e11b1118f6..2cb3c531df 100644
--- a/library/cpp/linear_regression/unimodal.h
+++ b/library/cpp/linear_regression/unimodal.h
@@ -1,59 +1,59 @@
-#pragma once
-
-#include "linear_regression.h"
-
-struct TGreedyParams {
- double LowerBound = 0;
- double UpperBound = 0;
- size_t StepsCount = 0;
-
- double Point(const size_t step) const;
-};
-
-struct TOptimizationParams {
- TGreedyParams ModeParams;
- TGreedyParams NormalizerParams;
-
- double OptimizationShrinkage = 1e-2;
- double RegressionShrinkage = 1e-5;
-
- size_t IterationsCount = 1000;
-
+#pragma once
+
+#include "linear_regression.h"
+
+struct TGreedyParams {
+ double LowerBound = 0;
+ double UpperBound = 0;
+ size_t StepsCount = 0;
+
+ double Point(const size_t step) const;
+};
+
+struct TOptimizationParams {
+ TGreedyParams ModeParams;
+ TGreedyParams NormalizerParams;
+
+ double OptimizationShrinkage = 1e-2;
+ double RegressionShrinkage = 1e-5;
+
+ size_t IterationsCount = 1000;
+
TOptimizationParams() = default;
-
+
static TOptimizationParams Default(const TVector<double>& values) {
- TOptimizationParams optimizationParams;
-
- optimizationParams.ModeParams.LowerBound = 0;
- optimizationParams.ModeParams.UpperBound = values.size();
- optimizationParams.ModeParams.StepsCount = values.size() + 1;
-
- optimizationParams.NormalizerParams.LowerBound = 0.5;
- optimizationParams.NormalizerParams.UpperBound = values.size() * 2;
- optimizationParams.NormalizerParams.StepsCount = values.size() * 2 + 1;
-
- return optimizationParams;
- }
-
+ TOptimizationParams optimizationParams;
+
+ optimizationParams.ModeParams.LowerBound = 0;
+ optimizationParams.ModeParams.UpperBound = values.size();
+ optimizationParams.ModeParams.StepsCount = values.size() + 1;
+
+ optimizationParams.NormalizerParams.LowerBound = 0.5;
+ optimizationParams.NormalizerParams.UpperBound = values.size() * 2;
+ optimizationParams.NormalizerParams.StepsCount = values.size() * 2 + 1;
+
+ return optimizationParams;
+ }
+
static TOptimizationParams Default(const TVector<double>& values, const TVector<double>& arguments) {
- Y_ASSERT(values.size() == arguments.size());
-
- TOptimizationParams optimizationParams;
-
- optimizationParams.ModeParams.LowerBound = *MinElement(arguments.begin(), arguments.end());
- optimizationParams.ModeParams.UpperBound = *MaxElement(arguments.begin(), arguments.end());
- optimizationParams.ModeParams.StepsCount = arguments.size() + 1;
-
- optimizationParams.NormalizerParams.UpperBound = optimizationParams.ModeParams.UpperBound - optimizationParams.ModeParams.LowerBound;
- optimizationParams.NormalizerParams.StepsCount = arguments.size() * 2 + 1;
- optimizationParams.NormalizerParams.LowerBound = optimizationParams.NormalizerParams.UpperBound / optimizationParams.NormalizerParams.StepsCount;
-
- return optimizationParams;
- }
-};
-
+ Y_ASSERT(values.size() == arguments.size());
+
+ TOptimizationParams optimizationParams;
+
+ optimizationParams.ModeParams.LowerBound = *MinElement(arguments.begin(), arguments.end());
+ optimizationParams.ModeParams.UpperBound = *MaxElement(arguments.begin(), arguments.end());
+ optimizationParams.ModeParams.StepsCount = arguments.size() + 1;
+
+ optimizationParams.NormalizerParams.UpperBound = optimizationParams.ModeParams.UpperBound - optimizationParams.ModeParams.LowerBound;
+ optimizationParams.NormalizerParams.StepsCount = arguments.size() * 2 + 1;
+ optimizationParams.NormalizerParams.LowerBound = optimizationParams.NormalizerParams.UpperBound / optimizationParams.NormalizerParams.StepsCount;
+
+ return optimizationParams;
+ }
+};
+
double MakeUnimodal(TVector<double>& values, const TOptimizationParams& optimizationParams);
double MakeUnimodal(TVector<double>& values);
-
+
double MakeUnimodal(TVector<double>& values, const TVector<double>& arguments, const TOptimizationParams& optimizationParams);
double MakeUnimodal(TVector<double>& values, const TVector<double>& arguments);
diff --git a/library/cpp/linear_regression/ut/ya.make b/library/cpp/linear_regression/ut/ya.make
index f410410673..e727f0cc39 100644
--- a/library/cpp/linear_regression/ut/ya.make
+++ b/library/cpp/linear_regression/ut/ya.make
@@ -1,15 +1,15 @@
-UNITTEST()
-
+UNITTEST()
+
OWNER(alex-sh)
-
-PEERDIR(
+
+PEERDIR(
ADDINCL library/cpp/linear_regression
-)
-
+)
+
SRCDIR(library/cpp/linear_regression)
-
-SRCS(
- linear_regression_ut.cpp
-)
-
-END()
+
+SRCS(
+ linear_regression_ut.cpp
+)
+
+END()
diff --git a/library/cpp/linear_regression/welford.cpp b/library/cpp/linear_regression/welford.cpp
index e27b1994f6..e1539fd506 100644
--- a/library/cpp/linear_regression/welford.cpp
+++ b/library/cpp/linear_regression/welford.cpp
@@ -1,106 +1,106 @@
-#include "welford.h"
+#include "welford.h"
#include <util/generic/ymath.h>
-
-void TMeanCalculator::Multiply(const double value) {
- SumWeights *= value;
-}
-
-void TMeanCalculator::Add(const double value, const double weight /*= 1.*/) {
- SumWeights += weight;
- if (SumWeights.Get()) {
- Mean += weight * (value - Mean) / SumWeights.Get();
- }
-}
-
-void TMeanCalculator::Remove(const double value, const double weight /*= 1.*/) {
- SumWeights -= weight;
- if (SumWeights.Get()) {
- Mean -= weight * (value - Mean) / SumWeights.Get();
- }
-}
-
-double TMeanCalculator::GetMean() const {
- return Mean;
-}
-
-double TMeanCalculator::GetSumWeights() const {
- return SumWeights.Get();
-}
-
+
+void TMeanCalculator::Multiply(const double value) {
+ SumWeights *= value;
+}
+
+void TMeanCalculator::Add(const double value, const double weight /*= 1.*/) {
+ SumWeights += weight;
+ if (SumWeights.Get()) {
+ Mean += weight * (value - Mean) / SumWeights.Get();
+ }
+}
+
+void TMeanCalculator::Remove(const double value, const double weight /*= 1.*/) {
+ SumWeights -= weight;
+ if (SumWeights.Get()) {
+ Mean -= weight * (value - Mean) / SumWeights.Get();
+ }
+}
+
+double TMeanCalculator::GetMean() const {
+ return Mean;
+}
+
+double TMeanCalculator::GetSumWeights() const {
+ return SumWeights.Get();
+}
+
void TMeanCalculator::Reset() {
*this = TMeanCalculator();
}
-void TCovariationCalculator::Add(const double firstValue, const double secondValue, const double weight /*= 1.*/) {
- SumWeights += weight;
- if (SumWeights.Get()) {
- FirstValueMean += weight * (firstValue - FirstValueMean) / SumWeights.Get();
- Covariation += weight * (firstValue - FirstValueMean) * (secondValue - SecondValueMean);
- SecondValueMean += weight * (secondValue - SecondValueMean) / SumWeights.Get();
- }
-}
-
-void TCovariationCalculator::Remove(const double firstValue, const double secondValue, const double weight /*= 1.*/) {
- SumWeights -= weight;
- if (SumWeights.Get()) {
- FirstValueMean -= weight * (firstValue - FirstValueMean) / SumWeights.Get();
- Covariation -= weight * (firstValue - FirstValueMean) * (secondValue - SecondValueMean);
- SecondValueMean -= weight * (secondValue - SecondValueMean) / SumWeights.Get();
- }
-}
-
-double TCovariationCalculator::GetFirstValueMean() const {
- return FirstValueMean;
-}
-
-double TCovariationCalculator::GetSecondValueMean() const {
- return SecondValueMean;
-}
-
-double TCovariationCalculator::GetCovariation() const {
- return Covariation;
-}
-
-double TCovariationCalculator::GetSumWeights() const {
- return SumWeights.Get();
-}
-
+void TCovariationCalculator::Add(const double firstValue, const double secondValue, const double weight /*= 1.*/) {
+ SumWeights += weight;
+ if (SumWeights.Get()) {
+ FirstValueMean += weight * (firstValue - FirstValueMean) / SumWeights.Get();
+ Covariation += weight * (firstValue - FirstValueMean) * (secondValue - SecondValueMean);
+ SecondValueMean += weight * (secondValue - SecondValueMean) / SumWeights.Get();
+ }
+}
+
+void TCovariationCalculator::Remove(const double firstValue, const double secondValue, const double weight /*= 1.*/) {
+ SumWeights -= weight;
+ if (SumWeights.Get()) {
+ FirstValueMean -= weight * (firstValue - FirstValueMean) / SumWeights.Get();
+ Covariation -= weight * (firstValue - FirstValueMean) * (secondValue - SecondValueMean);
+ SecondValueMean -= weight * (secondValue - SecondValueMean) / SumWeights.Get();
+ }
+}
+
+double TCovariationCalculator::GetFirstValueMean() const {
+ return FirstValueMean;
+}
+
+double TCovariationCalculator::GetSecondValueMean() const {
+ return SecondValueMean;
+}
+
+double TCovariationCalculator::GetCovariation() const {
+ return Covariation;
+}
+
+double TCovariationCalculator::GetSumWeights() const {
+ return SumWeights.Get();
+}
+
void TCovariationCalculator::Reset() {
*this = TCovariationCalculator();
}
-void TDeviationCalculator::Add(const double value, const double weight /*= 1.*/) {
- const double lastMean = MeanCalculator.GetMean();
- MeanCalculator.Add(value, weight);
- Deviation += weight * (value - lastMean) * (value - MeanCalculator.GetMean());
-}
-
-void TDeviationCalculator::Remove(const double value, const double weight /*= 1.*/) {
- const double lastMean = MeanCalculator.GetMean();
- MeanCalculator.Remove(value, weight);
- Deviation -= weight * (value - lastMean) * (value - MeanCalculator.GetMean());
-}
-
-double TDeviationCalculator::GetMean() const {
- return MeanCalculator.GetMean();
-}
-
-double TDeviationCalculator::GetDeviation() const {
- return Deviation;
-}
-
-double TDeviationCalculator::GetStdDev() const {
- const double sumWeights = GetSumWeights();
- if (!sumWeights) {
- return 0.;
- }
- return sqrt(GetDeviation() / sumWeights);
-}
-
-double TDeviationCalculator::GetSumWeights() const {
- return MeanCalculator.GetSumWeights();
-}
+void TDeviationCalculator::Add(const double value, const double weight /*= 1.*/) {
+ const double lastMean = MeanCalculator.GetMean();
+ MeanCalculator.Add(value, weight);
+ Deviation += weight * (value - lastMean) * (value - MeanCalculator.GetMean());
+}
+
+void TDeviationCalculator::Remove(const double value, const double weight /*= 1.*/) {
+ const double lastMean = MeanCalculator.GetMean();
+ MeanCalculator.Remove(value, weight);
+ Deviation -= weight * (value - lastMean) * (value - MeanCalculator.GetMean());
+}
+
+double TDeviationCalculator::GetMean() const {
+ return MeanCalculator.GetMean();
+}
+
+double TDeviationCalculator::GetDeviation() const {
+ return Deviation;
+}
+
+double TDeviationCalculator::GetStdDev() const {
+ const double sumWeights = GetSumWeights();
+ if (!sumWeights) {
+ return 0.;
+ }
+ return sqrt(GetDeviation() / sumWeights);
+}
+
+double TDeviationCalculator::GetSumWeights() const {
+ return MeanCalculator.GetSumWeights();
+}
void TDeviationCalculator::Reset() {
*this = TDeviationCalculator();
diff --git a/library/cpp/linear_regression/welford.h b/library/cpp/linear_regression/welford.h
index ee865d6693..32c30f0a9a 100644
--- a/library/cpp/linear_regression/welford.h
+++ b/library/cpp/linear_regression/welford.h
@@ -1,77 +1,77 @@
-#pragma once
-
+#pragma once
+
#include <library/cpp/accurate_accumulate/accurate_accumulate.h>
-
-#include <util/ysaveload.h>
-
-// accurately computes (w_1 * x_1 + w_2 * x_2 + ... + w_n * x_n) / (w_1 + w_2 + ... + w_n)
-class TMeanCalculator {
-private:
- double Mean = 0.;
- TKahanAccumulator<double> SumWeights;
-
-public:
+
+#include <util/ysaveload.h>
+
+// accurately computes (w_1 * x_1 + w_2 * x_2 + ... + w_n * x_n) / (w_1 + w_2 + ... + w_n)
+class TMeanCalculator {
+private:
+ double Mean = 0.;
+ TKahanAccumulator<double> SumWeights;
+
+public:
Y_SAVELOAD_DEFINE(Mean, SumWeights);
-
- void Multiply(const double value);
- void Add(const double value, const double weight = 1.);
- void Remove(const double value, const double weight = 1.);
- double GetMean() const;
- double GetSumWeights() const;
+
+ void Multiply(const double value);
+ void Add(const double value, const double weight = 1.);
+ void Remove(const double value, const double weight = 1.);
+ double GetMean() const;
+ double GetSumWeights() const;
void Reset();
-
+
bool operator<(const TMeanCalculator& other) const {
- return Mean < other.Mean;
- }
-
+ return Mean < other.Mean;
+ }
+
bool operator>(const TMeanCalculator& other) const {
- return Mean > other.Mean;
- }
-};
-
-// accurately computes (w_1 * x_1 * y_1 + w_2 * x_2 * y_2 + ... + w_n * x_n * y_n) / (w_1 + w_2 + ... + w_n)
-class TCovariationCalculator {
-private:
- double Covariation = 0.;
-
- double FirstValueMean = 0.;
- double SecondValueMean = 0.;
-
- TKahanAccumulator<double> SumWeights;
-
-public:
+ return Mean > other.Mean;
+ }
+};
+
+// accurately computes (w_1 * x_1 * y_1 + w_2 * x_2 * y_2 + ... + w_n * x_n * y_n) / (w_1 + w_2 + ... + w_n)
+class TCovariationCalculator {
+private:
+ double Covariation = 0.;
+
+ double FirstValueMean = 0.;
+ double SecondValueMean = 0.;
+
+ TKahanAccumulator<double> SumWeights;
+
+public:
Y_SAVELOAD_DEFINE(Covariation, FirstValueMean, SecondValueMean, SumWeights);
-
- void Add(const double firstValue, const double secondValue, const double weight = 1.);
- void Remove(const double firstValue, const double secondValue, const double weight = 1.);
-
- double GetFirstValueMean() const;
- double GetSecondValueMean() const;
-
- double GetCovariation() const;
-
- double GetSumWeights() const;
+
+ void Add(const double firstValue, const double secondValue, const double weight = 1.);
+ void Remove(const double firstValue, const double secondValue, const double weight = 1.);
+
+ double GetFirstValueMean() const;
+ double GetSecondValueMean() const;
+
+ double GetCovariation() const;
+
+ double GetSumWeights() const;
void Reset();
-};
-
-// accurately computes (w_1 * x_1 * x_1 + w_2 * x_2 * x_2 + ... + w_n * x_n * x_n) / (w_1 + w_2 + ... + w_n)
-class TDeviationCalculator {
-private:
- double Deviation = 0.;
- TMeanCalculator MeanCalculator;
-
-public:
+};
+
+// accurately computes (w_1 * x_1 * x_1 + w_2 * x_2 * x_2 + ... + w_n * x_n * x_n) / (w_1 + w_2 + ... + w_n)
+class TDeviationCalculator {
+private:
+ double Deviation = 0.;
+ TMeanCalculator MeanCalculator;
+
+public:
Y_SAVELOAD_DEFINE(Deviation, MeanCalculator);
-
- void Add(const double value, const double weight = 1.);
- void Remove(const double value, const double weight = 1.);
-
- double GetMean() const;
- double GetDeviation() const;
- double GetStdDev() const;
-
- double GetSumWeights() const;
+
+ void Add(const double value, const double weight = 1.);
+ void Remove(const double value, const double weight = 1.);
+
+ double GetMean() const;
+ double GetDeviation() const;
+ double GetStdDev() const;
+
+ double GetSumWeights() const;
void Reset();
-};
+};
diff --git a/library/cpp/linear_regression/ya.make b/library/cpp/linear_regression/ya.make
index 4cfcc3d673..51d03f4949 100644
--- a/library/cpp/linear_regression/ya.make
+++ b/library/cpp/linear_regression/ya.make
@@ -1,15 +1,15 @@
-LIBRARY()
-
+LIBRARY()
+
OWNER(alex-sh)
-
-SRCS(
- linear_regression.cpp
- unimodal.cpp
- welford.cpp
-)
-
-PEERDIR(
+
+SRCS(
+ linear_regression.cpp
+ unimodal.cpp
+ welford.cpp
+)
+
+PEERDIR(
library/cpp/accurate_accumulate
-)
-
-END()
+)
+
+END()
diff --git a/library/cpp/scheme/scheme.h b/library/cpp/scheme/scheme.h
index 3d7c59f3c9..22e7e33c4c 100644
--- a/library/cpp/scheme/scheme.h
+++ b/library/cpp/scheme/scheme.h
@@ -253,7 +253,7 @@ namespace NSc {
inline bool IsDict() const;
inline const TDict& GetDict() const;
- inline TDict& GetDictMutable();
+ inline TDict& GetDictMutable();
inline TValue& SetDict(); // turns into dict if not one, returns self
inline TValue& ClearDict();
diff --git a/library/cpp/scheme/scimpl.h b/library/cpp/scheme/scimpl.h
index 4f68f16290..a9c4fa3fe4 100644
--- a/library/cpp/scheme/scimpl.h
+++ b/library/cpp/scheme/scimpl.h
@@ -194,11 +194,11 @@ namespace NSc {
return Array;
}
- TDict& GetDictMutable() {
- SetDict();
- return Dict;
- }
-
+ TDict& GetDictMutable() {
+ SetDict();
+ return Dict;
+ }
+
const TDict& GetDict() const {
return IsDict() ? Dict : TValue::DefaultDict();
}
@@ -738,10 +738,10 @@ namespace NSc {
return Core().GetDict();
}
- TDict& TValue::GetDictMutable() {
- return CoreMutable().GetDictMutable();
- }
-
+ TDict& TValue::GetDictMutable() {
+ return CoreMutable().GetDictMutable();
+ }
+
size_t TValue::StringSize() const {
return GetString().size();
}