-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy pathIRT.py
298 lines (218 loc) · 9.22 KB
/
IRT.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Oct 14 15:50:57 2021
@author: Mai Van Hoa - HUST
"""
import pandas as pd
import math
import numpy as np
import os
import csv
from datetime import datetime
import yaml
def read_data(path):
'''
a - độ phân biệt
b - độ khó
c - độ đoán mò
'''
data = pd.read_csv(path)
code_question = data['Item'].values
right_ans = data['Right_ans'].values
a = data['a'].values
b = data['b'].values
c = data['c'].values
return code_question, right_ans, a, b, c
def write_data(path_log, data):
with open(path_log, 'a', newline='') as f:
csvwriter = csv.writer(f)
# writing the data
csvwriter.writerow(data)
def update_data(path_log, index, col, new_value):
data_log = pd.read_csv(path_log, encoding='utf8')
data_log.at[index, col] = new_value
data_log.to_csv(path_log, index=False)
def print_summary(theta, k, code_question_k, answer_k, X_k, theta_k, a_k, b_k, c_k):
print('==============================================================')
print('KẾT THÚC: ')
print('Năng lực của thí sinh: ', theta)
print('Lịch sử làm bài: ')
for i in range(k+1):
print('''Câu hỏi số: {}
Mã câu hỏi: {}
Câu trả lời của thí sinh: {}
Trả lời đúng/sai: {}
Năng lực của thí sinh: {}
Độ phân biệt: {}
Độ khó: {}
Độ đoán mò: {}'''.format(i, code_question_k[i], answer_k[i],
X_k[i], round(theta_k[i], 3), a_k[i], b_k[i], c_k[i]))
# Cập nhật theta sau khi thí sinh trả lời k câu hỏi
def update_theta(theta, lr, a, b, c, X):
'''
a, b, c, X là vector có độ dài k
'''
temp = np.exp(a*(theta-b))
s = np.sum((a * temp / (c + temp)) * (X - c - (1-c)*temp / (1+temp) ))
theta = (1-lr) * theta + lr*s
return theta
def find_next(a, b, eps, index_remove, get_max=False, get_min=False):
'''
tìm chỉ số trong mảng b sao cho abs(a-b[i]) < eps
tìm chỉ số i sao cho b[i] càng gần a càng tốt
đồng thời i không nằm trong index_remove
lấy ra câu khó nhất nếu get_max=True
'''
# trả về chỉ số của phần tử trong mảng b thỏa mãn |a-b| < eps
if get_max:
index = np.argsort(b)
if index[-1] not in index_remove:
return index[-1]
return -1
if get_min:
index = np.argsort(b)
for i in range(len(index)):
if index[i] not in index_remove:
return index[i]
return -1
delta = abs(b - a)
index = np.argsort(delta)
delta = delta[index]
result = -1
for i in range(len(delta)):
if delta[i]<=eps and index[i] not in index_remove:
return index[i]
return result
# Chạy trên một bộ dữ liệu cụ thể
def run(ID, path_data, path_log, index_log, time_checked, theta, eps, max_seq_right,
max_seq_wrong, max_seq_theta, eps_theta, K=None):
code_question, right_ans, a, b, c = read_data(path_data)
# lưu các thông tin sau k câu hỏi
code_question_k = np.array([]) # mã câu hỏi
index_question_k = np.array([]) # chỉ số của câu hỏi đã lấy ra
answer_k = np.array([]) # câu trả lời
a_k = np.array([])
b_k = np.array([])
c_k = np.array([])
X_k = np.array([]).astype(int) # 1 là đúng, 0 là sai
theta_k = np.array([]) # năng lực của thí sinh
seq_right = 0 # lưu số lượng câu trả lời đúng liên tiếp cho đến câu hiện tại
seq_wrong = 0 # lưu số lượng câu trả lời sai liên tiếp cho đến câu hiện tại
seq_theta = 0 # lưu số lượng câu trả lời liên tiếp mà theta thay đổi không
# đáng kể cho đến câu hiện tại
if K == None:
K = len(a)
print('Bắt đầu: ')
for k in range(K):
print('==============================================================')
print('Câu hỏi số {}:'.format(k))
print('Theta: {}'.format(round(theta, 3)))
theta_k = np.append(theta_k, theta)
# Tìm độ khó của câu tiếp theo
get_max = (seq_right==max_seq_right)
if get_max:
print("====LẤY RA CÂU KHÓ NHẤT====")
get_min = (seq_wrong==max_seq_wrong)
if get_min:
print("====LẤY RA CÂU DỄ NHẤT CHƯA TRẢ LỜI====")
# i = binary_search(theta, b, eps, index_question_k, get_max=get_max)
i = find_next(theta, b, eps, index_question_k, get_max=get_max, get_min=get_min)
index_question_k = np.append(index_question_k, i)
if i == -1:
k -= 1
print('\nKhông có // không còn câu hỏi phù hợp với năng lực')
break
print('Độ khó: {}'.format(b[i]))
print('Mã câu hỏi: {}'.format(code_question[i]))
print('(Đáp án đúng: {})'.format(right_ans[i]))
ans = input('Nhập câu trả lời: ')
while ans not in ['A', 'a', 'B', 'b', 'C', 'c', 'D', 'd']:
print('Câu trả lời không hợp lệ, nhập lại...')
ans = input('Nhập câu trả lời: ')
ans = ans.upper()
answer_k = np.append(answer_k, ans)
if ans != right_ans[i]:
X_k = np.append(X_k, 0)
seq_right = 0
seq_wrong += 1
else:
X_k = np.append(X_k, 1)
seq_right += 1
seq_wrong = 0
a_k = np.append(a_k, a[i])
b_k = np.append(b_k, b[i])
c_k = np.append(c_k, c[i])
code_question_k = np.append(code_question_k, code_question[i])
theta = update_theta(theta, lr, a_k, b_k, c_k, X_k)
if get_max:
if ans==right_ans[i]:
print('TRẢ LỜI ĐÚNG CÂU KHÓ NHẤT')
break
else:
print('TRẢ LỜI SAI CÂU KHÓ NHẤT')
break
if get_min:
if ans==right_ans[i]:
print('TRẢ LỜI ĐÚNG CÂU DỄ NHẤT')
break
else:
print('TRẢ LỜI SAI CÂU DỄ NHẤT')
break
if abs(theta - theta_k[k]) > eps_theta:
seq_theta = 0
else:
seq_theta += 1 # nếu theta thay đổi không đáng kể, tăng bộ đếm
if (seq_theta==max_seq_theta):
print('===THETA KHÔNG THAY ĐỔI QUÁ NHIỀU===')
break
# print('==============================================================')
# data = [ID, theta, time_checked+1, datetime.today().strftime('%Y-%m-%d-%H:%M:%S')]
# write_data(path_log, data)
col = 'Năng lực sau khi thi vòng ' + str(time_checked)
update_data(path_log, index_log, col, theta)
print_summary(theta, k, code_question_k, answer_k, X_k, theta_k, a_k, b_k, c_k)
if __name__ == '__main__':
path_config = './config.yaml'
with open(path_config, encoding="utf8") as file:
conf = yaml.full_load(file)
path_data = conf['path_data']
path_log = conf['path_log']
# ID = conf['ID']
lr = conf['lr']
eps = conf['eps']
K = conf['K']
max_seq_wrong = conf['max_seq_wrong']
max_seq_right = conf['max_seq_right']
max_seq_theta = conf['max_seq_theta']
eps_theta = conf['eps_theta']
ID = int(input("Nhập mã sinh viên: "))
if not os.path.exists(path_log):
fields = ['STT', 'Mã sinh viên', 'Năng lực ban đầu', 'Năng lực sau khi thi vòng 1',
'Năng lực sau khi thi vòng 2', 'Năng lực sau khi thi vòng 3', 'Năng lực sau khi thi vòng 4',
'Năng lực sau khi thi vòng 5']
write_data(path_log, fields)
# theta khởi tạo từ làm lần thi trước của thí sinh
data_log = pd.read_csv(path_log, encoding='utf8')
df_id = data_log[data_log['Mã sinh viên'] == ID]
if len(df_id) == 0:
data = [len(data_log)+1, ID, 0]
write_data(path_log, data) # lưu lại giá trị theta khởi tạo
data_log = pd.read_csv(path_log, encoding='utf8')
df_id = data_log[data_log['Mã sinh viên'] == ID]
# Lấy giá trị theta của lần thi cuối
arr_theta = df_id.values[0][2:]
arr_theta = arr_theta[~np.isnan(arr_theta)]
theta = arr_theta[-1]
# Các thông số hỗ trợ ghi ra file
time_checked = len(arr_theta)
index_log = df_id.index[0]
print('CÁC THAM SỐ KHỞI TẠO:')
print('''
ID thí sinh: {}
Theta: {}
learning rate: {}
eps: {}
K: {}
'''.format(ID, theta, lr, eps, K))
run(ID, path_data, path_log, index_log, time_checked, theta, eps, max_seq_right,
max_seq_wrong, max_seq_theta, eps_theta, K)