Upload files to "wyniki/eksperyment_glowny/1"
This commit is contained in:
parent
250bf7ac3a
commit
cd3d54c4b3
|
|
@ -0,0 +1,249 @@
|
|||
======= KLASYCZNY SVM (BASELINE) =======
|
||||
Najlepsze parametry klasycznego SVM: {'C': 1, 'gamma': 'scale', 'kernel': 'linear'}
|
||||
Dokładność klasycznego SVM: 0.9991701244813278
|
||||
Raport klasyfikacji (klasyczny SVM):
|
||||
precision recall f1-score support
|
||||
|
||||
-- 1.00 1.00 1.00 2
|
||||
Astrocytoma, NOS 1.00 1.00 1.00 26
|
||||
Astrocytoma, anaplastic 1.00 1.00 1.00 83
|
||||
Glioblastoma 1.00 1.00 1.00 222
|
||||
Mixed glioma 1.00 1.00 1.00 67
|
||||
Oligodendroglioma, NOS 1.00 1.00 1.00 74
|
||||
Oligodendroglioma, anaplastic 1.00 1.00 1.00 44
|
||||
|
||||
accuracy 1.00 518
|
||||
macro avg 1.00 1.00 1.00 518
|
||||
weighted avg 1.00 1.00 1.00 518
|
||||
|
||||
|
||||
Szczegółowe metryki dla modelu Klasyczny SVM:
|
||||
Accuracy: 1.0000
|
||||
Precision: 1.0000
|
||||
Recall: 1.0000
|
||||
F1 Score: 1.0000
|
||||
ROC AUC: N/A
|
||||
|
||||
Macierz pomyłek:
|
||||
[[ 2 0 0 0 0 0 0]
|
||||
[ 0 26 0 0 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 83 0 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 222 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 0 67 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 0 0 74 0]
|
||||
[ 0 0 0 0 0 0 44]]
|
||||
|
||||
Czas trenowania i ewaluacji klasycznego SVM: 59.31 sekund
|
||||
|
||||
======= KWANTOWY SVM Z PAULI FEATURE MAPS =======
|
||||
Testowanie 2 map cech: ['Pauli1', 'Pauli2']
|
||||
Pomijanie już przetestowanej kombinacji: Pauli1, C=0.1
|
||||
Testowanie Pauli1 z C=1.0...
|
||||
Wymiary danych: X_train_reduced (1206, 14)
|
||||
Sprawdzenie NaN: 0
|
||||
Sprawdzenie inf: 0
|
||||
Zakres danych: [-6.6025, 16.5347]
|
||||
Testowanie quantum kernel...
|
||||
Test kernel shape: (2, 2)
|
||||
Test kernel range: [0.0000, 1.0000]
|
||||
Fold 1/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 1 score: 0.7438
|
||||
Fold 2/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 2 score: 0.7273
|
||||
Fold 3/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 3 score: 0.7190
|
||||
Fold 4/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 4 score: 0.7025
|
||||
Fold 5/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 5 score: 0.6777
|
||||
Fold 6/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 6 score: 0.7355
|
||||
Fold 7/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
Fold 7 score: 0.7083
|
||||
Fold 8/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
Fold 8 score: 0.7667
|
||||
Fold 9/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
Fold 9 score: 0.7333
|
||||
Fold 10/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
Fold 10 score: 0.7083
|
||||
Wszystkie scores: [0.743801652892562, 0.7272727272727273, 0.71900826446281, 0.7024793388429752, 0.6776859504132231, 0.7355371900826446, 0.7083333333333334, 0.7666666666666667, 0.7333333333333333, 0.7083333333333334]
|
||||
Mean score: 0.7222 ± 0.0235
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Pauli1, C=1.0: 0.7222 (czas: 169044.81 s)
|
||||
Testowanie Pauli1 z C=10.0...
|
||||
Wymiary danych: X_train_reduced (1206, 14)
|
||||
Sprawdzenie NaN: 0
|
||||
Sprawdzenie inf: 0
|
||||
Zakres danych: [-6.6025, 16.5347]
|
||||
Testowanie quantum kernel...
|
||||
Test kernel shape: (2, 2)
|
||||
Test kernel range: [0.0000, 1.0000]
|
||||
Fold 1/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 1 score: 0.7438
|
||||
Fold 2/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 2 score: 0.7273
|
||||
Fold 3/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 3 score: 0.7190
|
||||
Fold 4/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 4 score: 0.7025
|
||||
Fold 5/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 5 score: 0.6860
|
||||
Fold 6/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 6 score: 0.7521
|
||||
Fold 7/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
Fold 7 score: 0.7083
|
||||
Fold 8/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
Fold 8 score: 0.7667
|
||||
Fold 9/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
Fold 9 score: 0.7417
|
||||
Fold 10/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
Fold 10 score: 0.7083
|
||||
Wszystkie scores: [0.743801652892562, 0.7272727272727273, 0.71900826446281, 0.7024793388429752, 0.6859504132231405, 0.7520661157024794, 0.7083333333333334, 0.7666666666666667, 0.7416666666666667, 0.7083333333333334]
|
||||
Mean score: 0.7256 ± 0.0239
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Pauli1, C=10.0: 0.7256 (czas: 160256.14 s)
|
||||
Testowanie Pauli2 z C=0.1...
|
||||
Wymiary danych: X_train_reduced (1206, 14)
|
||||
Sprawdzenie NaN: 0
|
||||
Sprawdzenie inf: 0
|
||||
Zakres danych: [-6.6025, 16.5347]
|
||||
Testowanie quantum kernel...
|
||||
Test kernel shape: (2, 2)
|
||||
Test kernel range: [0.0000, 1.0000]
|
||||
Fold 1/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 1 score: 0.4628
|
||||
Fold 2/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 2 score: 0.3967
|
||||
Fold 3/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 3 score: 0.4132
|
||||
Fold 4/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 4 score: 0.3471
|
||||
Fold 5/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 5 score: 0.3967
|
||||
Fold 6/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 6 score: 0.4298
|
||||
Fold 7/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
Fold 7 score: 0.4417
|
||||
Fold 8/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
Fold 8 score: 0.4417
|
||||
Fold 9/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
Fold 9 score: 0.4083
|
||||
Fold 10/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
Fold 10 score: 0.3917
|
||||
Wszystkie scores: [0.4628099173553719, 0.39669421487603307, 0.4132231404958678, 0.34710743801652894, 0.39669421487603307, 0.4297520661157025, 0.44166666666666665, 0.44166666666666665, 0.4083333333333333, 0.39166666666666666]
|
||||
Mean score: 0.4130 ± 0.0312
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Pauli2, C=0.1: 0.4130 (czas: 301333.19 s)
|
||||
Testowanie Pauli2 z C=1.0...
|
||||
Wymiary danych: X_train_reduced (1206, 14)
|
||||
Sprawdzenie NaN: 0
|
||||
Sprawdzenie inf: 0
|
||||
Zakres danych: [-6.6025, 16.5347]
|
||||
Testowanie quantum kernel...
|
||||
Test kernel shape: (2, 2)
|
||||
Test kernel range: [0.0000, 1.0000]
|
||||
Fold 1/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 1 score: 0.7273
|
||||
Fold 2/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 2 score: 0.6860
|
||||
Fold 3/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 3 score: 0.7025
|
||||
Fold 4/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 4 score: 0.6777
|
||||
Fold 5/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 5 score: 0.6777
|
||||
Fold 6/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 6 score: 0.7107
|
||||
Fold 7/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
Fold 7 score: 0.6917
|
||||
Fold 8/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
Fold 8 score: 0.7417
|
||||
Fold 9/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
Fold 9 score: 0.7250
|
||||
Fold 10/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
Fold 10 score: 0.6917
|
||||
Wszystkie scores: [0.7272727272727273, 0.6859504132231405, 0.7024793388429752, 0.6776859504132231, 0.6776859504132231, 0.7107438016528925, 0.6916666666666667, 0.7416666666666667, 0.725, 0.6916666666666667]
|
||||
Mean score: 0.7032 ± 0.0211
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Pauli2, C=1.0: 0.7032 (czas: 295494.17 s)
|
||||
Testowanie Pauli2 z C=10.0...
|
||||
Wymiary danych: X_train_reduced (1206, 14)
|
||||
Sprawdzenie NaN: 0
|
||||
Sprawdzenie inf: 0
|
||||
Zakres danych: [-6.6025, 16.5347]
|
||||
Testowanie quantum kernel...
|
||||
Test kernel shape: (2, 2)
|
||||
Test kernel range: [0.0000, 1.0000]
|
||||
Fold 1/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 1 score: 0.7273
|
||||
Fold 2/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 2 score: 0.6860
|
||||
Fold 3/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 3 score: 0.7025
|
||||
Fold 4/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 4 score: 0.6777
|
||||
Fold 5/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 5 score: 0.6777
|
||||
Fold 6/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 6 score: 0.7107
|
||||
Fold 7/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
Fold 7 score: 0.6917
|
||||
Fold 8/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
Fold 8 score: 0.7417
|
||||
Fold 9/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
Fold 9 score: 0.7250
|
||||
Fold 10/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
Fold 10 score: 0.6917
|
||||
Wszystkie scores: [0.7272727272727273, 0.6859504132231405, 0.7024793388429752, 0.6776859504132231, 0.6776859504132231, 0.7107438016528925, 0.6916666666666667, 0.7416666666666667, 0.725, 0.6916666666666667]
|
||||
Mean score: 0.7032 ± 0.0211
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Pauli2, C=10.0: 0.7032 (czas: 297200.51 s)
|
||||
|
||||
Najlepszy kwantowy SVM: Pauli1 z C=10.0, dokładność: 0.7256
|
||||
Raport klasyfikacji (najlepszy kwantowy SVM):
|
||||
precision recall f1-score support
|
||||
|
||||
-- 1.00 0.50 0.67 2
|
||||
Astrocytoma, NOS 1.00 0.73 0.84 26
|
||||
Astrocytoma, anaplastic 1.00 0.66 0.80 83
|
||||
Glioblastoma 0.65 1.00 0.79 222
|
||||
Mixed glioma 1.00 0.58 0.74 67
|
||||
Oligodendroglioma, NOS 1.00 0.45 0.62 74
|
||||
Oligodendroglioma, anaplastic 1.00 0.68 0.81 44
|
||||
|
||||
accuracy 0.77 518
|
||||
macro avg 0.95 0.66 0.75 518
|
||||
weighted avg 0.85 0.77 0.76 518
|
||||
|
||||
|
||||
Szczegółowe metryki dla modelu Kwantowy SVM Pauli1:
|
||||
Accuracy: 0.7703
|
||||
Precision: 0.8504
|
||||
Recall: 0.7703
|
||||
F1 Score: 0.7628
|
||||
ROC AUC: N/A
|
||||
|
||||
Macierz pomyłek:
|
||||
[[ 1 0 0 1 0 0 0]
|
||||
[ 0 19 0 7 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 55 28 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 222 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 28 39 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 41 0 33 0]
|
||||
[ 0 0 0 14 0 0 30]]
|
||||
|
||||
Całkowity czas dla kwantowego SVM: 1253945.45 sekund
|
||||
|
||||
======= PORÓWNANIE WYNIKÓW =======
|
||||
Klasyczny SVM: 1.0000
|
||||
Kwantowy SVM: 0.7703
|
||||
|
||||
======= ANALIZA ZNACZENIA CECH =======
|
||||
Najważniejsze cechy dla klasyfikacji:
|
||||
Primary_Diagnosis_Glioblastoma: 0.2664
|
||||
Primary_Diagnosis_Astrocytoma, anaplastic: 0.1461
|
||||
Primary_Diagnosis_Oligodendroglioma, NOS: 0.1305
|
||||
Primary_Diagnosis_Mixed glioma: 0.1195
|
||||
Primary_Diagnosis_Oligodendroglioma, anaplastic: 0.0846
|
||||
Primary_Diagnosis_Astrocytoma, NOS: 0.0486
|
||||
|
||||
Czas analizy znaczenia cech: 650.92 sekund
|
||||
|
||||
======= PODSUMOWANIE EKSPERYMENTU PAULI =======
|
||||
Data i czas zakończenia: 2025-08-28 23:00:22
|
||||
Całkowity czas eksperymentu: 1756414822.80 sekund
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,62 @@
|
|||
======= KLASYCZNY SVM (BASELINE) =======
|
||||
Najlepsze parametry klasycznego SVM: {'C': 1, 'gamma': 'scale', 'kernel': 'linear'}
|
||||
Dokładność klasycznego SVM: 0.9983402489626556
|
||||
Raport klasyfikacji (klasyczny SVM):
|
||||
precision recall f1-score support
|
||||
|
||||
-- 1.00 1.00 1.00 2
|
||||
Astrocytoma, NOS 1.00 1.00 1.00 27
|
||||
Astrocytoma, anaplastic 1.00 1.00 1.00 84
|
||||
Glioblastoma 1.00 1.00 1.00 220
|
||||
Mixed glioma 1.00 1.00 1.00 69
|
||||
Oligodendroglioma, NOS 1.00 1.00 1.00 73
|
||||
Oligodendroglioma, anaplastic 1.00 1.00 1.00 43
|
||||
|
||||
accuracy 1.00 518
|
||||
macro avg 1.00 1.00 1.00 518
|
||||
weighted avg 1.00 1.00 1.00 518
|
||||
|
||||
|
||||
Szczegółowe metryki dla modelu Klasyczny SVM:
|
||||
Accuracy: 1.0000
|
||||
Precision: 1.0000
|
||||
Recall: 1.0000
|
||||
F1 Score: 1.0000
|
||||
ROC AUC: N/A
|
||||
|
||||
Macierz pomyłek:
|
||||
[[ 2 0 0 0 0 0 0]
|
||||
[ 0 27 0 0 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 84 0 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 220 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 0 69 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 0 0 73 0]
|
||||
[ 0 0 0 0 0 0 43]]
|
||||
|
||||
Czas trenowania i ewaluacji klasycznego SVM: 50.89 sekund
|
||||
|
||||
======= KWANTOWY SVM Z PAULI FEATURE MAPS =======
|
||||
Testowanie 2 map cech: ['Pauli1', 'Pauli2']
|
||||
Testowanie Pauli1 z C=0.1...
|
||||
Wymiary danych: X_train_reduced (1206, 14)
|
||||
Sprawdzenie NaN: 0
|
||||
Sprawdzenie inf: 0
|
||||
Zakres danych: [-5.5499, 14.8471]
|
||||
Testowanie quantum kernel...
|
||||
Test kernel shape: (2, 2)
|
||||
Test kernel range: [0.0000, 1.0000]
|
||||
Fold 1/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 1 score: 0.4545
|
||||
Fold 2/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 2 score: 0.3884
|
||||
Fold 3/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 3 score: 0.4132
|
||||
Fold 4/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 4 score: 0.3471
|
||||
Fold 5/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 5 score: 0.4132
|
||||
Fold 6/10: train (1085, 14), val (121, 14)
|
||||
Fold 6 score: 0.4298
|
||||
Fold 7/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
Fold 7 score: 0.4333
|
||||
Fold 8/10: train (1086, 14), val (120, 14)
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,274 @@
|
|||
======= KLASYCZNY SVM (BASELINE) =======
|
||||
Najlepsze parametry klasycznego SVM: {'C': 0.1, 'gamma': 'scale', 'kernel': 'linear'}
|
||||
Dokładność klasycznego SVM: 1.0
|
||||
Raport klasyfikacji (klasyczny SVM):
|
||||
precision recall f1-score support
|
||||
|
||||
Astrocytoma, NOS 1.00 1.00 1.00 19
|
||||
Astrocytoma, anaplastic 1.00 1.00 1.00 42
|
||||
Glioblastoma 1.00 1.00 1.00 109
|
||||
Mixed glioma 1.00 1.00 1.00 38
|
||||
Oligodendroglioma, NOS 1.00 1.00 1.00 33
|
||||
Oligodendroglioma, anaplastic 1.00 1.00 1.00 17
|
||||
|
||||
accuracy 1.00 258
|
||||
macro avg 1.00 1.00 1.00 258
|
||||
weighted avg 1.00 1.00 1.00 258
|
||||
|
||||
|
||||
Szczegółowe metryki dla modelu Klasyczny SVM:
|
||||
Accuracy: 1.0000
|
||||
Precision: 1.0000
|
||||
Recall: 1.0000
|
||||
F1 Score: 1.0000
|
||||
ROC AUC: N/A
|
||||
|
||||
Macierz pomyłek:
|
||||
[[ 19 0 0 0 0 0]
|
||||
[ 0 42 0 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 109 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 38 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 0 33 0]
|
||||
[ 0 0 0 0 0 17]]
|
||||
|
||||
Czas trenowania i ewaluacji klasycznego SVM: 18.04 sekund
|
||||
|
||||
======= KWANTOWY SVM Z PAULI FEATURE MAPS =======
|
||||
Testowanie 2 map cech: ['Pauli1', 'Pauli2']
|
||||
Testowanie Pauli1 z C=0.1...
|
||||
Wymiary danych: X_train_reduced (600, 14)
|
||||
Sprawdzenie NaN: 0
|
||||
Sprawdzenie inf: 0
|
||||
Zakres danych: [-6.1714, 17.1218]
|
||||
Testowanie quantum kernel...
|
||||
Test kernel shape: (2, 2)
|
||||
Test kernel range: [0.0000, 1.0000]
|
||||
Fold 1/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 1 score: 0.3500
|
||||
Fold 2/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 2 score: 0.3833
|
||||
Fold 3/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 3 score: 0.3833
|
||||
Fold 4/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 4 score: 0.4500
|
||||
Fold 5/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 5 score: 0.3333
|
||||
Fold 6/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 6 score: 0.4833
|
||||
Fold 7/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 7 score: 0.4833
|
||||
Fold 8/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 8 score: 0.4333
|
||||
Fold 9/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 9 score: 0.3500
|
||||
Fold 10/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 10 score: 0.5333
|
||||
Wszystkie scores: [0.35, 0.38333333333333336, 0.38333333333333336, 0.45, 0.3333333333333333, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.43333333333333335, 0.35, 0.5333333333333333]
|
||||
Mean score: 0.4183 ± 0.0647
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Pauli1, C=0.1: 0.4183 (czas: 39809.57 s)
|
||||
Testowanie Pauli1 z C=1.0...
|
||||
Wymiary danych: X_train_reduced (600, 14)
|
||||
Sprawdzenie NaN: 0
|
||||
Sprawdzenie inf: 0
|
||||
Zakres danych: [-6.1714, 17.1218]
|
||||
Testowanie quantum kernel...
|
||||
Test kernel shape: (2, 2)
|
||||
Test kernel range: [0.0000, 1.0000]
|
||||
Fold 1/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 1 score: 0.4167
|
||||
Fold 2/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 2 score: 0.4667
|
||||
Fold 3/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 3 score: 0.4500
|
||||
Fold 4/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 4 score: 0.5167
|
||||
Fold 5/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 5 score: 0.4000
|
||||
Fold 6/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 6 score: 0.5500
|
||||
Fold 7/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 7 score: 0.5667
|
||||
Fold 8/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 8 score: 0.4833
|
||||
Fold 9/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 9 score: 0.4000
|
||||
Fold 10/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 10 score: 0.6000
|
||||
Wszystkie scores: [0.4166666666666667, 0.4666666666666667, 0.45, 0.5166666666666667, 0.4, 0.55, 0.5666666666666667, 0.48333333333333334, 0.4, 0.6]
|
||||
Mean score: 0.4850 ± 0.0677
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Pauli1, C=1.0: 0.4850 (czas: 39226.78 s)
|
||||
Testowanie Pauli1 z C=10.0...
|
||||
Wymiary danych: X_train_reduced (600, 14)
|
||||
Sprawdzenie NaN: 0
|
||||
Sprawdzenie inf: 0
|
||||
Zakres danych: [-6.1714, 17.1218]
|
||||
Testowanie quantum kernel...
|
||||
Test kernel shape: (2, 2)
|
||||
Test kernel range: [0.0000, 1.0000]
|
||||
Fold 1/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 1 score: 0.4833
|
||||
Fold 2/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 2 score: 0.5167
|
||||
Fold 3/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 3 score: 0.4667
|
||||
Fold 4/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 4 score: 0.5333
|
||||
Fold 5/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 5 score: 0.4167
|
||||
Fold 6/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 6 score: 0.5667
|
||||
Fold 7/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 7 score: 0.6333
|
||||
Fold 8/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 8 score: 0.5167
|
||||
Fold 9/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 9 score: 0.4333
|
||||
Fold 10/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 10 score: 0.6167
|
||||
Wszystkie scores: [0.48333333333333334, 0.5166666666666667, 0.4666666666666667, 0.5333333333333333, 0.4166666666666667, 0.5666666666666667, 0.6333333333333333, 0.5166666666666667, 0.43333333333333335, 0.6166666666666667]
|
||||
Mean score: 0.5183 ± 0.0685
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Pauli1, C=10.0: 0.5183 (czas: 39164.48 s)
|
||||
Testowanie Pauli2 z C=0.1...
|
||||
Wymiary danych: X_train_reduced (600, 14)
|
||||
Sprawdzenie NaN: 0
|
||||
Sprawdzenie inf: 0
|
||||
Zakres danych: [-6.1714, 17.1218]
|
||||
Testowanie quantum kernel...
|
||||
Test kernel shape: (2, 2)
|
||||
Test kernel range: [0.0000, 1.0000]
|
||||
Fold 1/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 1 score: 0.3500
|
||||
Fold 2/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 2 score: 0.3833
|
||||
Fold 3/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 3 score: 0.3833
|
||||
Fold 4/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 4 score: 0.4500
|
||||
Fold 5/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 5 score: 0.3333
|
||||
Fold 6/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 6 score: 0.4833
|
||||
Fold 7/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 7 score: 0.4833
|
||||
Fold 8/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 8 score: 0.4333
|
||||
Fold 9/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 9 score: 0.3500
|
||||
Fold 10/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 10 score: 0.5333
|
||||
Wszystkie scores: [0.35, 0.38333333333333336, 0.38333333333333336, 0.45, 0.3333333333333333, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.43333333333333335, 0.35, 0.5333333333333333]
|
||||
Mean score: 0.4183 ± 0.0647
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Pauli2, C=0.1: 0.4183 (czas: 73364.79 s)
|
||||
Testowanie Pauli2 z C=1.0...
|
||||
Wymiary danych: X_train_reduced (600, 14)
|
||||
Sprawdzenie NaN: 0
|
||||
Sprawdzenie inf: 0
|
||||
Zakres danych: [-6.1714, 17.1218]
|
||||
Testowanie quantum kernel...
|
||||
Test kernel shape: (2, 2)
|
||||
Test kernel range: [0.0000, 1.0000]
|
||||
Fold 1/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 1 score: 0.3500
|
||||
Fold 2/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 2 score: 0.3833
|
||||
Fold 3/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 3 score: 0.3833
|
||||
Fold 4/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 4 score: 0.4500
|
||||
Fold 5/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 5 score: 0.3333
|
||||
Fold 6/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 6 score: 0.4833
|
||||
Fold 7/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 7 score: 0.4833
|
||||
Fold 8/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 8 score: 0.4333
|
||||
Fold 9/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 9 score: 0.3500
|
||||
Fold 10/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 10 score: 0.5333
|
||||
Wszystkie scores: [0.35, 0.38333333333333336, 0.38333333333333336, 0.45, 0.3333333333333333, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.43333333333333335, 0.35, 0.5333333333333333]
|
||||
Mean score: 0.4183 ± 0.0647
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Pauli2, C=1.0: 0.4183 (czas: 73773.79 s)
|
||||
Testowanie Pauli2 z C=10.0...
|
||||
Wymiary danych: X_train_reduced (600, 14)
|
||||
Sprawdzenie NaN: 0
|
||||
Sprawdzenie inf: 0
|
||||
Zakres danych: [-6.1714, 17.1218]
|
||||
Testowanie quantum kernel...
|
||||
Test kernel shape: (2, 2)
|
||||
Test kernel range: [0.0000, 1.0000]
|
||||
Fold 1/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 1 score: 0.3500
|
||||
Fold 2/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 2 score: 0.3833
|
||||
Fold 3/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 3 score: 0.3833
|
||||
Fold 4/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 4 score: 0.4500
|
||||
Fold 5/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 5 score: 0.3333
|
||||
Fold 6/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 6 score: 0.4833
|
||||
Fold 7/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 7 score: 0.5000
|
||||
Fold 8/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 8 score: 0.4333
|
||||
Fold 9/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 9 score: 0.3667
|
||||
Fold 10/10: train (540, 14), val (60, 14)
|
||||
Fold 10 score: 0.5333
|
||||
Wszystkie scores: [0.35, 0.38333333333333336, 0.38333333333333336, 0.45, 0.3333333333333333, 0.48333333333333334, 0.5, 0.43333333333333335, 0.36666666666666664, 0.5333333333333333]
|
||||
Mean score: 0.4217 ± 0.0650
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Pauli2, C=10.0: 0.4217 (czas: 71726.75 s)
|
||||
|
||||
Najlepszy kwantowy SVM: Pauli1 z C=10.0, dokładność: 0.5183
|
||||
Raport klasyfikacji (najlepszy kwantowy SVM):
|
||||
precision recall f1-score support
|
||||
|
||||
Astrocytoma, NOS 1.00 0.16 0.27 19
|
||||
Astrocytoma, anaplastic 1.00 0.24 0.38 42
|
||||
Glioblastoma 0.49 1.00 0.66 109
|
||||
Mixed glioma 1.00 0.45 0.62 38
|
||||
Oligodendroglioma, NOS 1.00 0.15 0.26 33
|
||||
Oligodendroglioma, anaplastic 0.00 0.00 0.00 17
|
||||
|
||||
accuracy 0.56 258
|
||||
macro avg 0.75 0.33 0.37 258
|
||||
weighted avg 0.72 0.56 0.48 258
|
||||
|
||||
|
||||
Szczegółowe metryki dla modelu Kwantowy SVM Pauli1:
|
||||
Accuracy: 0.5581
|
||||
Precision: 0.7181
|
||||
Recall: 0.5581
|
||||
F1 Score: 0.4848
|
||||
ROC AUC: N/A
|
||||
|
||||
Macierz pomyłek:
|
||||
[[ 3 0 16 0 0 0]
|
||||
[ 0 10 32 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 109 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 21 17 0 0]
|
||||
[ 0 0 28 0 5 0]
|
||||
[ 0 0 17 0 0 0]]
|
||||
|
||||
Całkowity czas dla kwantowego SVM: 344471.84 sekund
|
||||
|
||||
======= PORÓWNANIE WYNIKÓW =======
|
||||
Klasyczny SVM: 1.0000
|
||||
Kwantowy SVM: 0.5581
|
||||
|
||||
======= ANALIZA ZNACZENIA CECH =======
|
||||
Najważniejsze cechy dla klasyfikacji:
|
||||
Primary_Diagnosis_Glioblastoma: 0.3267
|
||||
Primary_Diagnosis_Astrocytoma, anaplastic: 0.1795
|
||||
Primary_Diagnosis_Mixed glioma: 0.1628
|
||||
Primary_Diagnosis_Oligodendroglioma, NOS: 0.1419
|
||||
Primary_Diagnosis_Oligodendroglioma, anaplastic: 0.0709
|
||||
|
||||
Czas analizy znaczenia cech: 247.04 sekund
|
||||
|
||||
======= PODSUMOWANIE EKSPERYMENTU PAULI =======
|
||||
Data i czas zakończenia: 2025-08-10 23:09:55
|
||||
Całkowity czas eksperymentu: 1754860194.89 sekund
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,105 @@
|
|||
======= KLASYCZNY SVM (BASELINE) =======
|
||||
Najlepsze parametry klasycznego SVM: {'C': 1, 'gamma': 'scale', 'kernel': 'linear'}
|
||||
Dokładność klasycznego SVM: 0.9991701244813278
|
||||
Raport klasyfikacji (klasyczny SVM):
|
||||
precision recall f1-score support
|
||||
|
||||
-- 1.00 1.00 1.00 2
|
||||
Astrocytoma, NOS 1.00 1.00 1.00 26
|
||||
Astrocytoma, anaplastic 1.00 1.00 1.00 83
|
||||
Glioblastoma 1.00 1.00 1.00 222
|
||||
Mixed glioma 1.00 1.00 1.00 67
|
||||
Oligodendroglioma, NOS 1.00 1.00 1.00 74
|
||||
Oligodendroglioma, anaplastic 1.00 1.00 1.00 44
|
||||
|
||||
accuracy 1.00 518
|
||||
macro avg 1.00 1.00 1.00 518
|
||||
weighted avg 1.00 1.00 1.00 518
|
||||
|
||||
|
||||
Szczegółowe metryki dla modelu Klasyczny SVM:
|
||||
Accuracy: 1.0000
|
||||
Precision: 1.0000
|
||||
Recall: 1.0000
|
||||
F1 Score: 1.0000
|
||||
ROC AUC: N/A
|
||||
|
||||
Macierz pomyłek:
|
||||
[[ 2 0 0 0 0 0 0]
|
||||
[ 0 26 0 0 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 83 0 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 222 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 0 67 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 0 0 74 0]
|
||||
[ 0 0 0 0 0 0 44]]
|
||||
|
||||
Czas trenowania i ewaluacji klasycznego SVM: 49.45 sekund
|
||||
|
||||
======= KWANTOWY SVM Z Z FEATURE MAPS =======
|
||||
Testowanie 2 map cech: ['Z1', 'Z2']
|
||||
Testowanie Z1 z C=0.1...
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Z1, C=0.1: 0.5381 (czas: 35529.02 s)
|
||||
Testowanie Z1 z C=1.0...
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Z1, C=1.0: 0.8159 (czas: 36102.16 s)
|
||||
Testowanie Z1 z C=10.0...
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Z1, C=10.0: 0.8209 (czas: 36199.09 s)
|
||||
Testowanie Z2 z C=0.1...
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Z2, C=0.1: 0.5390 (czas: 54387.86 s)
|
||||
Testowanie Z2 z C=1.0...
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Z2, C=1.0: 0.8117 (czas: 52305.07 s)
|
||||
Testowanie Z2 z C=10.0...
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Z2, C=10.0: 0.8209 (czas: 52374.40 s)
|
||||
|
||||
Najlepszy kwantowy SVM: Z1 z C=10.0, dokładność: 0.8209
|
||||
Raport klasyfikacji (najlepszy kwantowy SVM):
|
||||
precision recall f1-score support
|
||||
|
||||
-- 1.00 0.50 0.67 2
|
||||
Astrocytoma, NOS 1.00 0.88 0.94 26
|
||||
Astrocytoma, anaplastic 1.00 0.81 0.89 83
|
||||
Glioblastoma 0.78 1.00 0.88 222
|
||||
Mixed glioma 1.00 0.82 0.90 67
|
||||
Oligodendroglioma, NOS 1.00 0.66 0.80 74
|
||||
Oligodendroglioma, anaplastic 1.00 0.89 0.94 44
|
||||
|
||||
accuracy 0.88 518
|
||||
macro avg 0.97 0.79 0.86 518
|
||||
weighted avg 0.91 0.88 0.88 518
|
||||
|
||||
|
||||
Szczegółowe metryki dla modelu Kwantowy SVM Z1:
|
||||
Accuracy: 0.8803
|
||||
Precision: 0.9064
|
||||
Recall: 0.8803
|
||||
F1 Score: 0.8792
|
||||
ROC AUC: N/A
|
||||
|
||||
Macierz pomyłek:
|
||||
[[ 1 0 0 1 0 0 0]
|
||||
[ 0 23 0 3 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 67 16 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 222 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 12 55 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 25 0 49 0]
|
||||
[ 0 0 0 5 0 0 39]]
|
||||
|
||||
Całkowity czas dla kwantowego SVM: 273545.53 sekund
|
||||
|
||||
======= PORÓWNANIE WYNIKÓW =======
|
||||
Klasyczny SVM: 1.0000
|
||||
Kwantowy SVM: 0.8803
|
||||
|
||||
======= ANALIZA ZNACZENIA CECH =======
|
||||
Najważniejsze cechy dla klasyfikacji:
|
||||
Primary_Diagnosis_Glioblastoma: 0.2664
|
||||
Primary_Diagnosis_Astrocytoma, anaplastic: 0.1461
|
||||
Primary_Diagnosis_Oligodendroglioma, NOS: 0.1305
|
||||
Primary_Diagnosis_Mixed glioma: 0.1195
|
||||
Primary_Diagnosis_Oligodendroglioma, anaplastic: 0.0846
|
||||
Primary_Diagnosis_Astrocytoma, NOS: 0.0486
|
||||
|
||||
Czas analizy znaczenia cech: 656.17 sekund
|
||||
|
||||
======= PODSUMOWANIE EKSPERYMENTU Z =======
|
||||
Data i czas zakończenia: 2025-08-10 22:41:41
|
||||
Całkowity czas eksperymentu: 1754858501.31 sekund
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,105 @@
|
|||
======= KLASYCZNY SVM (BASELINE) =======
|
||||
Najlepsze parametry klasycznego SVM: {'C': 1, 'gamma': 'scale', 'kernel': 'linear'}
|
||||
Dokładność klasycznego SVM: 0.9983333333333334
|
||||
Raport klasyfikacji (klasyczny SVM):
|
||||
precision recall f1-score support
|
||||
|
||||
-- 1.00 1.00 1.00 2
|
||||
Astrocytoma, NOS 1.00 1.00 1.00 19
|
||||
Astrocytoma, anaplastic 1.00 1.00 1.00 45
|
||||
Glioblastoma 1.00 1.00 1.00 107
|
||||
Mixed glioma 1.00 1.00 1.00 35
|
||||
Oligodendroglioma, NOS 1.00 1.00 1.00 31
|
||||
Oligodendroglioma, anaplastic 1.00 1.00 1.00 20
|
||||
|
||||
accuracy 1.00 259
|
||||
macro avg 1.00 1.00 1.00 259
|
||||
weighted avg 1.00 1.00 1.00 259
|
||||
|
||||
|
||||
Szczegółowe metryki dla modelu Klasyczny SVM:
|
||||
Accuracy: 1.0000
|
||||
Precision: 1.0000
|
||||
Recall: 1.0000
|
||||
F1 Score: 1.0000
|
||||
ROC AUC: N/A
|
||||
|
||||
Macierz pomyłek:
|
||||
[[ 2 0 0 0 0 0 0]
|
||||
[ 0 19 0 0 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 45 0 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 107 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 0 35 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 0 0 31 0]
|
||||
[ 0 0 0 0 0 0 20]]
|
||||
|
||||
Czas trenowania i ewaluacji klasycznego SVM: 16.35 sekund
|
||||
|
||||
======= KWANTOWY SVM Z Z FEATURE MAPS =======
|
||||
Testowanie 2 map cech: ['Z1', 'Z2']
|
||||
Testowanie Z1 z C=0.1...
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Z1, C=0.1: 0.4697 (czas: 8840.28 s)
|
||||
Testowanie Z1 z C=1.0...
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Z1, C=1.0: 0.6635 (czas: 8839.17 s)
|
||||
Testowanie Z1 z C=10.0...
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Z1, C=10.0: 0.6668 (czas: 8840.20 s)
|
||||
Testowanie Z2 z C=0.1...
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Z2, C=0.1: 0.4780 (czas: 13082.91 s)
|
||||
Testowanie Z2 z C=1.0...
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Z2, C=1.0: 0.6735 (czas: 13085.85 s)
|
||||
Testowanie Z2 z C=10.0...
|
||||
Dokładność kwantowego SVM z Z2, C=10.0: 0.6850 (czas: 13116.80 s)
|
||||
|
||||
Najlepszy kwantowy SVM: Z2 z C=10.0, dokładność: 0.6850
|
||||
Raport klasyfikacji (najlepszy kwantowy SVM):
|
||||
precision recall f1-score support
|
||||
|
||||
-- 0.00 0.00 0.00 2
|
||||
Astrocytoma, NOS 1.00 0.53 0.69 19
|
||||
Astrocytoma, anaplastic 1.00 0.40 0.57 45
|
||||
Glioblastoma 0.57 1.00 0.72 107
|
||||
Mixed glioma 1.00 0.57 0.73 35
|
||||
Oligodendroglioma, NOS 1.00 0.58 0.73 31
|
||||
Oligodendroglioma, anaplastic 1.00 0.20 0.33 20
|
||||
|
||||
accuracy 0.68 259
|
||||
macro avg 0.80 0.47 0.54 259
|
||||
weighted avg 0.81 0.68 0.66 259
|
||||
|
||||
|
||||
Szczegółowe metryki dla modelu Kwantowy SVM Z2:
|
||||
Accuracy: 0.6834
|
||||
Precision: 0.8130
|
||||
Recall: 0.6834
|
||||
F1 Score: 0.6605
|
||||
ROC AUC: N/A
|
||||
|
||||
Macierz pomyłek:
|
||||
[[ 0 0 0 2 0 0 0]
|
||||
[ 0 10 0 9 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 18 27 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 107 0 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 15 20 0 0]
|
||||
[ 0 0 0 13 0 18 0]
|
||||
[ 0 0 0 16 0 0 4]]
|
||||
|
||||
Całkowity czas dla kwantowego SVM: 68399.43 sekund
|
||||
|
||||
======= PORÓWNANIE WYNIKÓW =======
|
||||
Klasyczny SVM: 1.0000
|
||||
Kwantowy SVM: 0.6834
|
||||
|
||||
======= ANALIZA ZNACZENIA CECH =======
|
||||
Najważniejsze cechy dla klasyfikacji:
|
||||
Primary_Diagnosis_Glioblastoma: 0.3347
|
||||
Primary_Diagnosis_Astrocytoma, anaplastic: 0.1772
|
||||
Primary_Diagnosis_Mixed glioma: 0.1556
|
||||
Primary_Diagnosis_Oligodendroglioma, NOS: 0.1116
|
||||
Primary_Diagnosis_Astrocytoma, NOS: 0.0811
|
||||
Primary_Diagnosis_Oligodendroglioma, anaplastic: 0.0784
|
||||
|
||||
Czas analizy znaczenia cech: 280.28 sekund
|
||||
|
||||
======= PODSUMOWANIE EKSPERYMENTU Z =======
|
||||
Data i czas zakończenia: 2025-08-25 18:04:14
|
||||
Całkowity czas eksperymentu: 1756137854.30 sekund
|
||||
Loading…
Reference in New Issue