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Commit 79d745fd authored by Patrick Lavoisier Wapet's avatar Patrick Lavoisier Wapet
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kernel_ridge_linear_model/kernel_ridge.py
+ 6
− 0
View file @ 79d745fd
......@@ -271,9 +271,15 @@ if (generate_plots):
kernel_ridge_ax.bar(X,y, width=0.4)
# Add title and axis names
print ("Size of X ---: ", len(X))
<<<<<<< HEAD
print ("Size of Y ---: ", len(y))
print ("Size of X ---: ", X)
print ("Size of Y ---: ", y)
=======
print ("Size of y ---: ", len(y))
print ("X ---: ", X)
print ("y ---: ", y)
>>>>>>> 776940c8ae39e461306dc39f57349e722dfb9334
kernel_ridge_ax.set_title('All energy/workload ratio')
kernel_ridge_ax.set_xlabel('Configuration')
kernel_ridge_ax.set_ylabel(r'Energy consumed/Workload ($\times 10E-11$)')
......
kernel_ridge_linear_model/log_file_for_strange_cases_exploration.txt
+ 0
− 51
View file @ 79d745fd
......@@ -235,54 +235,3 @@ column mean vector= [4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4
End computing r squared, result = -0.06746042254849738
Kernel ridge R2 score = -0.06746042254849738
printing plots
---> getting userfriendly values from X values
Size of X ---: 60
Start computin r squared, result =
column mean vector= [4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068]
diff with mean vector [-9.63526228e+08 -9.16232073e+08 3.78413307e+09 -9.26190769e+08
-7.70681480e+08 3.64620317e+09 -8.80315201e+08 -9.93638080e+08
-1.03749062e+09 3.78443069e+09 -9.28764410e+08 3.88781462e+09
-1.06193193e+09 -9.40319265e+08 -9.09332839e+08 -8.97640082e+08
-9.54406598e+08 -9.81399325e+08 -1.01208603e+09 -9.28626622e+08]
diff with mean vector squared [9.28382792e+17 8.39481212e+17 1.43196631e+19 8.57829341e+17
5.93949944e+17 1.32947975e+19 7.74954853e+17 9.87316635e+17
1.07638679e+18 1.43219156e+19 8.62603329e+17 1.51151025e+19
1.12769942e+18 8.84200320e+17 8.26886212e+17 8.05757717e+17
9.10891954e+17 9.63144634e+17 1.02431813e+18 8.62347403e+17]
diff with predicted vector [-5.54488822e+08 -2.12227184e+07 4.14463176e+09 -5.65692077e+08
-8.93759957e+08 4.00670186e+09 -4.71277794e+08 -1.11671656e+09
-6.76991928e+08 4.19346809e+09 -3.37550547e+07 4.29685203e+09
-6.52894524e+08 -1.06339774e+09 -1.43234840e+07 -2.63072732e+06
-5.93972430e+07 -6.20900632e+08 -1.13516450e+09 -5.68127929e+08]
diff with predicted vector squared [3.07457853e+17 4.50403775e+14 1.71779725e+19 3.20007526e+17
7.98806862e+17 1.60536598e+19 2.22102759e+17 1.24705587e+18
4.58318070e+17 1.75851746e+19 1.13940372e+15 1.84629374e+19
4.26271259e+17 1.13081476e+18 2.05162195e+14 6.92072622e+12
3.52803248e+15 3.85517595e+17 1.28859845e+18 3.22769344e+17]
End computing r squared, result = -0.06746042254849738
Start computin r squared, result =
column mean vector= [4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068, 4841464250.873068]
diff with mean vector [-9.63526228e+08 -9.16232073e+08 3.78413307e+09 -9.26190769e+08
-7.70681480e+08 3.64620317e+09 -8.80315201e+08 -9.93638080e+08
-1.03749062e+09 3.78443069e+09 -9.28764410e+08 3.88781462e+09
-1.06193193e+09 -9.40319265e+08 -9.09332839e+08 -8.97640082e+08
-9.54406598e+08 -9.81399325e+08 -1.01208603e+09 -9.28626622e+08]
diff with mean vector squared [9.28382792e+17 8.39481212e+17 1.43196631e+19 8.57829341e+17
5.93949944e+17 1.32947975e+19 7.74954853e+17 9.87316635e+17
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9.10891954e+17 9.63144634e+17 1.02431813e+18 8.62347403e+17]
diff with predicted vector [-5.54488822e+08 -2.12227184e+07 4.14463176e+09 -5.65692077e+08
-8.93759957e+08 4.00670186e+09 -4.71277794e+08 -1.11671656e+09
-6.76991928e+08 4.19346809e+09 -3.37550547e+07 4.29685203e+09
-6.52894524e+08 -1.06339774e+09 -1.43234840e+07 -2.63072732e+06
-5.93972430e+07 -6.20900632e+08 -1.13516450e+09 -5.68127929e+08]
diff with predicted vector squared [3.07457853e+17 4.50403775e+14 1.71779725e+19 3.20007526e+17
7.98806862e+17 1.60536598e+19 2.22102759e+17 1.24705587e+18
4.58318070e+17 1.75851746e+19 1.13940372e+15 1.84629374e+19
4.26271259e+17 1.13081476e+18 2.05162195e+14 6.92072622e+12
3.52803248e+15 3.85517595e+17 1.28859845e+18 3.22769344e+17]
End computing r squared, result = -0.06746042254849738
R2 error = -0.06746042254849738
--- Actual line: ['google_pixel_4a_5g', 'google_pixel_4a_5g_format', False, False, 1000, 0.01000000099, False, '----', 0, 1000000000.0, 1000000000.0, 1e-09, 1000, 0.1, 100, False, -0.06746042254849738, 10, 10, 'base_Y_F_N_on_socket']
--- Total execution time: 0.854985237121582 seconds = 0.014249753952026368 mins
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