======= 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: 18.06 sekund ======= KWANTOWY SVM Z ZZ FEATURE MAPS ======= Testowanie 2 map cech: ['ZZ1', 'ZZ2'] Pomijanie już przetestowanej kombinacji: ZZ1, C=0.1 Pomijanie już przetestowanej kombinacji: ZZ1, C=1.0 Pomijanie już przetestowanej kombinacji: ZZ1, C=10.0 Testowanie ZZ2 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 ZZ2, C=0.1: 0.4183 (czas: 72785.08 s) Testowanie ZZ2 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: [0.0010, 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 ZZ2, C=1.0: 0.4183 (czas: 72898.90 s) Testowanie ZZ2 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 ZZ2, C=10.0: 0.4217 (czas: 73245.70 s) Najlepszy kwantowy SVM: ZZ1 z C=10.0, dokładność: 0.4950 Raport klasyfikacji (najlepszy kwantowy SVM): precision recall f1-score support Astrocytoma, NOS 1.00 0.21 0.35 19 Astrocytoma, anaplastic 1.00 0.21 0.35 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 0.34 0.37 258 weighted avg 0.72 0.56 0.49 258 Szczegółowe metryki dla modelu Kwantowy SVM ZZ1: Accuracy: 0.5581 Precision: 0.7181 Recall: 0.5581 F1 Score: 0.4852 ROC AUC: N/A Macierz pomyłek: [[ 4 0 15 0 0 0] [ 0 9 33 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: 227225.00 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: 304.77 sekund ======= PODSUMOWANIE EKSPERYMENTU ZZ ======= Data i czas zakończenia: 2025-08-09 14:36:46 Całkowity czas eksperymentu: 1754743005.78 sekund