-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy pathlog
43 lines (36 loc) · 3.75 KB
/
log
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
L1 + 0.4 * L2
MAX=200
SVM accuracy: [0.65, 0.65, 0.8, 0.5, 0.85, 0.75, 0.65, 0.65, 0.75, 0.65] = 0.69
LMNN accuracy: [0.35, 0.5, 0.5, 0.45, 0.35, 0.45, 0.4, 0.5, 0.5, 0.45] = 0.445
GaussianNB accuracy: [0.3, 0.2, 0.4, 0.6, 0.5, 0.4, 0.35, 0.25, 0.4, 0.35] = 0.375
MultinomiaNB accuracy: [0.5, 0.6, 0.55, 0.5, 0.5, 0.5, 0.55, 0.65, 0.35, 0.55] = 0.525
BernoulliNB accuracy: [0.45, 0.5, 0.6, 0.3, 0.45, 0.6, 0.3, 0.65, 0.4, 0.4] = 0.465
MAX=250
SVM accuracy: [0.64, 0.6, 0.48, 0.76, 0.6, 0.6, 0.72, 0.76, 0.72, 0.76] = 0.664
LMNN accuracy: [0.36, 0.28, 0.48, 0.4, 0.6, 0.36, 0.32, 0.4, 0.52, 0.52] = 0.424
GaussianNB accuracy: [0.36, 0.28, 0.48, 0.24, 0.48, 0.24, 0.24, 0.24, 0.32, 0.48] = 0.336
MultinomiaNB accuracy: [0.48, 0.44, 0.44, 0.72, 0.6, 0.6, 0.68, 0.64, 0.6, 0.56] = 0.576
BernoulliNB accuracy: [0.6, 0.56, 0.6, 0.36, 0.52, 0.44, 0.36, 0.32, 0.44, 0.52] = 0.472
MAX=300
SVM accuracy: [0.6, 0.7333333333333333, 0.7, 0.7, 0.7666666666666667, 0.8, 0.7666666666666667, 0.5, 0.7, 0.5666666666666667] = 0.683333333333
LMNN accuracy: [0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.43333333333333335, 0.4666666666666667, 0.4666666666666667, 0.7, 0.4666666666666667, 0.6333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5] = 0.526666666667
GaussianNB accuracy: [0.43333333333333335, 0.26666666666666666, 0.3, 0.3, 0.3333333333333333, 0.3333333333333333, 0.16666666666666666, 0.3333333333333333, 0.5333333333333333, 0.4] = 0.34
MultinomiaNB accuracy: [0.5333333333333333, 0.6, 0.5333333333333333, 0.6333333333333333, 0.7666666666666667, 0.7333333333333333, 0.43333333333333335, 0.5, 0.6333333333333333, 0.43333333333333335] = 0.58
BernoulliNB accuracy: [0.6333333333333333, 0.43333333333333335, 0.5333333333333333, 0.4666666666666667, 0.43333333333333335, 0.7, 0.6333333333333333, 0.43333333333333335, 0.43333333333333335, 0.5333333333333333] = 0.523333333333
MAX=350
SVM accuracy: [0.6, 0.7714285714285715, 0.7428571428571429, 0.6857142857142857, 0.7142857142857143, 0.7428571428571429, 0.6571428571428571, 0.7714285714285715, 0.6, 0.6571428571428571] = 0.694285714286
LMNN accuracy: [0.34285714285714286, 0.4, 0.5428571428571428, 0.37142857142857144, 0.42857142857142855, 0.5142857142857142, 0.45714285714285713, 0.4857142857142857, 0.4, 0.6] = 0.454285714286
GaussianNB accuracy: [0.37142857142857144, 0.37142857142857144, 0.34285714285714286, 0.2571428571428571, 0.34285714285714286, 0.2857142857142857, 0.4, 0.3142857142857143, 0.2857142857142857, 0.34285714285714286] = 0.331428571429
MultinomiaNB accuracy: [0.5142857142857142, 0.6, 0.45714285714285713, 0.6857142857142857, 0.6857142857142857, 0.5142857142857142, 0.6285714285714286, 0.5714285714285714, 0.45714285714285713, 0.6571428571428571] = 0.577142857143
BernoulliNB accuracy: [0.6, 0.4857142857142857, 0.5428571428571428, 0.34285714285714286, 0.5142857142857142, 0.4857142857142857, 0.5428571428571428, 0.42857142857142855, 0.5142857142857142, 0.5142857142857142] = 0.497142857143
MAX=400
SVM accuracy: [0.725, 0.8, 0.7, 0.6, 0.775, 0.6, 0.675, 0.675, 0.725, 0.725] = 0.7
LMNN accuracy: [0.35, 0.475, 0.3, 0.3, 0.35, 0.475, 0.425, 0.275, 0.425, 0.375] = 0.375
GaussianNB accuracy: [0.4, 0.325, 0.325, 0.275, 0.2, 0.375, 0.225, 0.275, 0.275, 0.25] = 0.2925
MultinomiaNB accuracy: [0.6, 0.6, 0.475, 0.55, 0.6, 0.575, 0.575, 0.575, 0.5, 0.65] = 0.57
BernoulliNB accuracy: [0.525, 0.55, 0.525, 0.475, 0.525, 0.375, 0.5, 0.5, 0.55, 0.475] = 0.5
SVM accuracy: [0.8, 0.8, 0.825, 0.7, 0.85, 0.6, 0.7, 0.7, 0.85, 0.775] = 0.76
LMNN accuracy: [0.325, 0.25, 0.45, 0.475, 0.425, 0.325, 0.525, 0.425, 0.375, 0.3] = 0.3875
GaussianNB accuracy: [0.375, 0.325, 0.3, 0.25, 0.325, 0.25, 0.25, 0.275, 0.325, 0.3] = 0.2975
MultinomiaNB accuracy: [0.45, 0.575, 0.625, 0.55, 0.55, 0.5, 0.6, 0.525, 0.6, 0.675] = 0.565
BernoulliNB accuracy: [0.6, 0.5, 0.425, 0.45, 0.4, 0.525, 0.525, 0.5, 0.5, 0.575] = 0.5