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Viewing changes to weka/classifiers/misc/monotone/ZeroOneLossFunction.java

  • Committer: Bazaar Package Importer
  • Author(s): Soeren Sonnenburg
  • Date: 2008-02-24 09:18:45 UTC
  • Revision ID: james.westby@ubuntu.com-20080224091845-1l8zy6fm6xipbzsr
Tags: upstream-3.5.7+tut1
Import upstream version 3.5.7+tut1

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Lines of Context:
weka/classifiers/misc/monotone/ZeroOneLossFunction.java
 
1
/*
 
2
 *    This program is free software; you can redistribute it and/or modify
 
3
 *    it under the terms of the GNU General Public License as published by
 
4
 *    the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
 
5
 *    (at your option) any later version.
 
6
 *
 
7
 *    This program is distributed in the hope that it will be useful,
 
8
 *    but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
 
9
 *    MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
 
10
 *    GNU General Public License for more details.
 
11
 *
 
12
 *    You should have received a copy of the GNU General Public License
 
13
 *    along with this program; if not, write to the Free Software
 
14
 *    Foundation, Inc., 675 Mass Ave, Cambridge, MA 02139, USA.
 
15
 */
 
16
 
 
17
/*
 
18
 *    ZeroOneLossFunction.java
 
19
 *    Copyright (C) 2004 Stijn Lievens
 
20
 *
 
21
 */
 
22
 
 
23
package weka.classifiers.misc.monotone;
 
24
 
 
25
/**
 
26
 * Class implementing the zero-one loss function, this is 
 
27
 * an incorrect prediction always accounts for one unit loss.
 
28
 *
 
29
 * <p>
 
30
 * This implementation is done as part of the master's thesis: "Studie
 
31
 * en implementatie van instantie-gebaseerde algoritmen voor gesuperviseerd
 
32
 * rangschikken", Stijn Lievens, Ghent University, 2004. 
 
33
 * </p>
 
34
 * 
 
35
 * @author Stijn Lievens (stijn.lievens@ugent.be)
 
36
 * @version $Revision: 1.1 $
 
37
 */
 
38
public class ZeroOneLossFunction
 
39
  implements NominalLossFunction {
 
40
 
 
41
  /**
 
42
   * Returns the zero-one loss function between two class values.
 
43
   * 
 
44
   * @param actual the actual class value
 
45
   * @param predicted the predicted class value
 
46
   * @return 1 if the actual and predicted value differ, 0 otherwise
 
47
   */
 
48
  public final double loss(double actual, double predicted) {
 
49
    return actual == predicted ? 0 : 1;
 
50
  }
 
51
 
 
52
  /**
 
53
   * Returns a string with the name of the loss function.
 
54
   *
 
55
   * @return a string with the name of the loss function
 
56
   */
 
57
  public String toString() {
 
58
    return "ZeroOneLossFunction";
 
59
  }
 
60
}