~ubuntu-branches/ubuntu/trusty/cdk/trusty-proposed

/*

 *  Copyright (C) 2004-2007  The Chemistry Development Kit (CDK) project

 *

 *  Contact: cdk-devel@lists.sourceforge.net

 *

 *  This program is free software; you can redistribute it and/or

 *  modify it under the terms of the GNU Lesser General Public License

 *  as published by the Free Software Foundation; either version 2.1

 *  of the License, or (at your option) any later version.

 *

 *  This program is distributed in the hope that it will be useful,

 *  but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of

 *  MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the

 *  GNU Lesser General Public License for more details.

 *

 *  You should have received a copy of the GNU Lesser General Public License

 *  along with this program; if not, write to the Free Software

 *  Foundation, Inc., 51 Franklin St, Fifth Floor, Boston, MA 02110-1301 USA.

 */

 

package org.openscience.cdk.qsar.model.R;

 

/**

 * A class that wraps the return value from the R function, predict.cnn.

 *

 * This is an internal class used by R to return the result of

 * the call to <a href="http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/nnet/html/predict.nnet.html">predict.nnet</a>.

 * As a result it should not be instantiated by the user. The actual modeling

 * class, <code>CNNRegressionModel</code>, provides acess to the various

 * fields of this object.

 * 

 *

 * @author Rajarshi Guha

 * @cdk.require r-project

 * @cdk.module qsar

 * @deprecated 

 */

public class CNNRegressionModelPredict {

    private int noutput;

    private double[][] predval;

 

    private double[][] vectorToMatrix(double[] v, int nrow, int ncol) {

        double[][] m = new double[nrow][ncol];

        for (int i = 0; i < ncol; i++) {

            for (int j = 0; j < nrow; j++) {

                m[j][i] = v[j + i*nrow];

            }

        }

        return(m);

    }

 

    /**

     * Create an object to hold predictions from a previously built CNN model.

     *

     * This class should not be accessed directly

     *

     * @param noutput The number of predicted variables

     * @param values The predicted values

     */

    public CNNRegressionModelPredict(int noutput, double[] values) { 

        this.noutput = noutput;

        int nrow = values.length / noutput;

        setPredicted(vectorToMatrix(values,nrow,noutput));

    }

    /**

     * Create an object to hold predictions from a previously built CNN model.

     *

     * This class should not be accessed directly. Required for the case

     * of a single predicted value.

     *

     * @param noutput The number of predicted variables

     * @param values The predicted value

     */

    public CNNRegressionModelPredict(int noutput, double values) { 

        this.noutput = noutput;

        setPredicted(new double[][] { {values} });

    }

 

    /**

     * Get the predicted values.

     *

     * @return A 2-dimensional array containing the predicted values. The rows

     * contain the observations and the columns contain the predicted variables

     * @see #setPredicted

     */

    public double[][] getPredicted() { return(this.predval); }

    /**

     * Set the predicted values.

     *

     * @param predicted A 2-dimensional array containing the predicted values. The rows

     * contain the observations and the columns contain the predicted variables

     * @see #getPredicted

     */    

    public void setPredicted(double[][] predicted) { 

        this.predval = new double[predicted.length][this.noutput];

        for (int i = 0; i < predicted.length; i++) {

            for (int j = 0; j < this.noutput; j++) {

                this.predval[i][j] = predicted[i][j];

            }

        }

    }

}