random-search

ランダムサーチによるパラメタ探索

概要

パラメータのランダムサーチを行います。 決められたrho,nu,recentness,frequencyの範囲でランダムに遺伝子を生成する。 生成した遺伝子で壺モデルを一定回数実行し、遺伝子パラメータと10個の指標を保存する。

GA,QDはターゲットデータに合うように(rho,nu,s)を探索しますが、randome-search/main.pyではターゲットデータを意識していません。 ターゲットデータとのフィッティング（ターゲットデータとのdistanceを求め、最良の(rho,nu,s)を見つける操作）はfitting.pyで行われます。

実行方法

10個の指標を計算して保存するには、以下のコマンドを実行してください。

$ python main.py

この結果は./results/random-search.csvに以下の形式で保存されます。

rho,nu,recentness,frequency,gamma,no,nc,oo,oc,c,y,g,r,h
<int>,<int>,<float>,<float>,<float>,<float>,<float>,<float>,<float>,<float>,<float>,<float>,<float>,<float>
...

次に以下のコマンドを実行してください。./results/random-search.csvを用いて、各ターゲットデータとの距離を計算できます。

$ python fitting.py <target_type>

全ての出力結果は./results/<target>/archive.csvに以下のような形式で出力されます。 また、最もdistanceが小さいパラメータの情報はbest.csvに出力されます。

rho,nu,recentness,frequency,distance
<float>,<float>,<float>,<float>,<float>