Ignore:
Timestamp:
02/06/12 13:25:39 (2 years ago)
Author:
crt.gorup@…
Branch:
default
rebase_source:
52ef560e460d6dbc43513f55f66381fafdd802f1
Message:

Removed camelCase and added deprecated decorators.

File:
1 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed
  • Orange/ensemble/bagging.py

    r9671 r9733  
    3030            :class:`Orange.ensemble.bagging.BaggedLearner` 
    3131    """ 
    32     def __new__(cls, learner, instances=None, weightId=None, **kwargs): 
     32    def __new__(cls, learner, instances=None, weight_id=None, **kwargs): 
    3333        self = orange.Learner.__new__(cls, **kwargs) 
    3434        if instances is not None: 
    3535            self.__init__(self, learner, **kwargs) 
    36             return self.__call__(instances, weightId) 
     36            return self.__call__(instances, weight_id) 
    3737        else: 
    3838            return self 
     
    6767            classifiers.append(self.learner(data, weight)) 
    6868        return BaggedClassifier(classifiers = classifiers, name=self.name,\ 
    69                     classVar=instances.domain.classVar) 
     69                    class_var=instances.domain.class_var) 
     70BaggedLearner = Orange.misc.deprecated_members({"weightId":"weight_id", "examples":"instances"})(BaggedLearner) 
    7071 
    7172class BaggedClassifier(orange.Classifier): 
     
    8485    :type name: str 
    8586     
    86     :param classVar: the class feature. 
    87     :type classVar: :class:`Orange.data.variable.Variable` 
     87    :param class_var: the class feature. 
     88    :type class_var: :class:`Orange.data.variable.Variable` 
    8889 
    8990    """ 
    9091 
    91     def __init__(self, classifiers, name, classVar, **kwds): 
     92    def __init__(self, classifiers, name, class_var, **kwds): 
    9293        self.classifiers = classifiers 
    9394        self.name = name 
    94         self.classVar = classVar 
     95        self.class_var = class_var 
    9596        self.__dict__.update(kwds) 
    9697 
    97     def __call__(self, instance, resultType = orange.GetValue): 
     98    def __call__(self, instance, result_type = orange.GetValue): 
    9899        """ 
    99100        :param instance: instance to be classified. 
     
    107108              :class:`Orange.statistics.Distribution` or a tuple with both 
    108109        """ 
    109         if self.classVar.varType == Orange.data.Type.Discrete: 
    110             freq = [0.] * len(self.classVar.values) 
     110        if self.class_var.var_type == Orange.data.Type.Discrete: 
     111            freq = [0.] * len(self.class_var.values) 
    111112            for c in self.classifiers: 
    112113                freq[int(c(instance))] += 1 
    113114            index = freq.index(max(freq)) 
    114             value = Orange.data.Value(self.classVar, index) 
    115             if resultType == orange.GetValue: 
     115            value = Orange.data.Value(self.class_var, index) 
     116            if result_type == orange.GetValue: 
    116117                return value 
    117118            for i in range(len(freq)): 
    118119                freq[i] = freq[i]/len(self.classifiers) 
    119120            freq = Orange.statistics.distribution.Discrete(freq) 
    120             if resultType == orange.GetProbabilities: 
     121            if result_type == orange.GetProbabilities: 
    121122                return freq 
    122             elif resultType == orange.GetBoth: 
     123            elif result_type == orange.GetBoth: 
    123124                return (value, freq) 
    124125            else: 
    125126                return value 
    126127             
    127         elif self.classVar.varType ==Orange.data.Type.Continuous: 
    128             votes = [c(instance, orange.GetBoth if resultType==\ 
    129                 orange.GetProbabilities else resultType) \ 
     128        elif self.class_var.var_type ==Orange.data.Type.Continuous: 
     129            votes = [c(instance, orange.GetBoth if result_type==\ 
     130                orange.GetProbabilities else result_type) \ 
    130131                for c in self.classifiers] 
    131132            wsum = float(len(self.classifiers)) 
    132             if resultType in [orange.GetBoth, orange.GetProbabilities]: 
     133            if result_type in [orange.GetBoth, orange.GetProbabilities]: 
    133134                pred = sum([float(c) for c, p in votes]) / wsum 
    134135#               prob = sum([float(p.modus()) for c, p in votes]) / wsum 
     
    140141                     
    141142                prob = Orange.statistics.distribution.Continuous(prob) 
    142                 return (self.classVar(pred), prob) if resultType == orange.GetBoth\ 
     143                return (self.class_var(pred), prob) if result_type == orange.GetBoth\ 
    143144                    else prob 
    144             elif resultType == orange.GetValue: 
     145            elif result_type == orange.GetValue: 
    145146                pred = sum([float(c) for c in votes]) / wsum 
    146                 return self.classVar(pred) 
     147                return self.class_var(pred) 
    147148             
    148149    def __reduce__(self): 
    149         return type(self), (self.classifiers, self.name, self.classVar), dict(self.__dict__) 
    150      
     150        return type(self), (self.classifiers, self.name, self.class_var), dict(self.__dict__) 
     151BaggedClassifier = Orange.misc.deprecated_members({"example":"instance", "classVar":"class_var","resultType":"result_type"})(BaggedClassifier) 
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.