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| author | alex-sh <alex-sh@yandex-team.ru> | 2022-02-10 16:50:03 +0300 |
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| committer | Daniil Cherednik <dcherednik@yandex-team.ru> | 2022-02-10 16:50:03 +0300 |
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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 4a1a12d872..82630d19be 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 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PrintShortCommandInUsage(false) { diff --git a/library/cpp/getopt/ut/last_getopt_ut.cpp b/library/cpp/getopt/ut/last_getopt_ut.cpp index 25dd7db82c..c99a1d053d 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); + 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<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, 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+#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 2460b177ca..7f2c6a7004 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 c1fd8027ff..43288319c8 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++(); + TPool::TCVIterator& operator++(); + + private: + void Advance(); + bool TakeCurrent() const; + }; - 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 1e9ea8b767..2a50f1a9a7 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 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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 fa4c55aae5..150f9d214e 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 44b0254d5d..e57de5ff6c 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; -public: + TKahanAccumulator<double> SumWeights; + +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 01d2a7e761..e71a16b67a 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 1ed1bbd451..729011012a 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 2cb3c531df..e11b1118f6 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 e727f0cc39..f410410673 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 e1539fd506..e27b1994f6 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 32c30f0a9a..ee865d6693 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 51d03f4949..4cfcc3d673 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 22e7e33c4c..3d7c59f3c9 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 a9c4fa3fe4..4f68f16290 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(); } |