package de.wwwu.awolf.presenter.evaluation.measures; import de.wwwu.awolf.model.Line; import de.wwwu.awolf.presenter.util.FastElementSelector; import java.util.ArrayList; import java.util.HashSet; import java.util.Set; /** * Implementierung verschiedener Algorithmen zur Berechnung von Ausgleichsgeraden. * * @Author: Armin Wolf * @Email: a_wolf28@uni-muenster.de * @Date: 07.09.2017. */ public class ScaleDependentMeasure { private Set errorValues; /** * Konstruktor * * @param lines Liste des Geraden * @param m Steigung * @param b y-Achsenabschnitt */ public ScaleDependentMeasure(final Set lines, Double m, Double b) { //Liste mit den Fehler zu jedem Punkt errorValues = new HashSet<>(); //Sampson-Fehler Berechnung for (Line line : lines) { Double e = Math.pow(m * line.getM() - line.getB() + b, 2) / (Math.pow(m, 2) + 1); errorValues.add(e); } } /* Skalierungs Abhängige Approximationsgüten */ //unterschiedliche Alg.- auf einem Datensatz /** * Mean Square Error: * * @return Ergebnis */ public Double mse() { double error = 0; for (Double d : errorValues) { error += Math.pow(d, 2); } error /= errorValues.size(); return error; } /** * Root Mean Square Error * * @return Ergebnis */ public Double rmse() { return Math.sqrt(mse()); } /** * Mean Absolute Error * * @return Ergebnis */ public Double mae() { double error = 0; for (Double d : errorValues) { error += Math.abs(d); } error /= errorValues.size(); return error; } /** * Median Absolute Error * * @return Ergebnis */ public Double mdae() { return FastElementSelector .randomizedSelect(new ArrayList<>(errorValues), errorValues.size() * 0.5); } }