툴 소개

Multicollinearity 실험 결과 분석해주는 툴이다.

Manual script steps

1. git clone https://github.com/ISEL-HGU/IntegratedDPModel.git

2. 평균값과 평균랭킹 계산해주기

   https://github.com/ISEL-HGU/IntegratedDPModel/blob/master/src/main/java/edu/handong/csee/isel/analysis/AverageArray.java

   1. 서버에 실험 결과가 나오면 cat 명령어로 None_PCA_VIF 파일과 VCRR 파일을 합쳐서 *_total_results.csv 파일로 만들기.
   2. MLmodels와 path 변수값 바꿔서 실행시키면 된다. (1,2,3,4로 표기돼있는 파일들이 만들어질 것이다.)

3. None 모델을 기준으로 다중공선성이 있는 인스턴스를 고르고 그거에 해당하는 다른 베이스라인들의 값을 기록해주기

   https://github.com/ISEL-HGU/IntegratedDPModel/blob/master/src/main/java/edu/handong/csee/isel/analysis/CompareApproachesBasedOnMulticollinearity.java

   1. 서버에 실험 결과가 나오면 cat 명령어로 None_PCA_VIF 파일과 VCRR 파일을 합쳐서 *_total_results.csv 파일로 만들기.
   2. 42~52 line만 돌려야 하는데 오래 걸려서 서버에서 돌리는 걸 추천함. (5으로 표시된 파일이 만들어질 것임)

4. 다중공선성이 있는 인스턴스들에서 각 베이스라인의 평균값과 평균랭킹을 분석해주기

   https://github.com/ISEL-HGU/IntegratedDPModel/blob/master/src/main/java/edu/handong/csee/isel/analysis/CompareApproachesBasedOnMulticollinearity.java

   1. 42~52 line 주석처리하고 59~82 line 주석 풀어서 로컬에서 실행시키면 된다. (6,7,8,9로 표기된 파일이 만들어질 것임)

5. 논문에 실을 수 있는 결과 테이블로 만들어주기

   https://github.com/ISEL-HGU/IntegratedDPModel/blob/master/src/main/java/edu/handong/csee/isel/analysis/MakeBaselinesOfResultsCSV.java

   1. dest_path와 source_path 변수만 잘 설정해서 실행시키기. (Master_Thesis_Experiments_Results.csv 결과 파일이 만들어질 것임)