From 41635024e48ca201d789370057ba6b42ee702528 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nitin Madnani Date: Wed, 14 Feb 2024 17:21:33 -0500 Subject: [PATCH 1/8] chore: update sklearn version --- requirements.txt | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt index a50348b2..ddb4d101 100644 --- a/requirements.txt +++ b/requirements.txt @@ -6,7 +6,7 @@ numpy pandas pre-commit ruamel.yaml -scikit-learn>=1.3.0,<1.4.0 +scikit-learn>=1.4.0,<1.5.0 scipy seaborn sphinx_rtd_theme==1.2.0 From 472f4526da2f886b81eb622629ebf0c29d2d2c9b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nitin Madnani Date: Wed, 14 Feb 2024 17:22:03 -0500 Subject: [PATCH 2/8] test: clean up all test files in `test_output` --- tests/test_output.py | 9 ++++++--- 1 file changed, 6 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/tests/test_output.py b/tests/test_output.py index fce3cf7f..ab746e62 100644 --- a/tests/test_output.py +++ b/tests/test_output.py @@ -101,6 +101,8 @@ def tearDownClass(cls): for path in [ config_dir / "test_send_warnings_to_log.cfg", + config_dir / "test_wandb_conf_wandb.cfg", + config_dir / "test_wandb_wandb.cfg", "test_current_directory.model", train_dir / "test_learning_curve1.jsonlines", train_dir / "test_learning_curve2.jsonlines", @@ -1290,7 +1292,6 @@ def test_wandb_logging_enabled(self, mock_wandb_init): "logs": output_dir, "feature_hasher": "true", "hasher_features": "4", - # "results": str(output_dir), "metrics": "['accuracy']", "wandb_credentials": '{"wandb_entity": "wandb_entity",' ' "wandb_project": "wandb_project"}', @@ -1303,13 +1304,15 @@ def test_wandb_logging_enabled(self, mock_wandb_init): # add fields that are only required by specific tasks. if task == "train": config_dict_for_task["models"] = output_dir - # del config_dict_for_task["results"] elif task == "predict": - # del config_dict_for_task["results"] config_dict_for_task["test_file"] = train_file config_dict_for_task["predictions"] = str(output_dir) elif task == "cross_validate": config_dict_for_task["num_cv_folds"] = "6" + config_dict_for_task["predictions"] = str(output_dir) + config_dict_for_task["results"] = str(output_dir) + elif task == "learning_curve": + config_dict_for_task["results"] = str(output_dir) config_template_path = config_dir / "test_wandb.template.cfg" From 15e616ed409bceddf42a056a5a76cbb0a1451a75 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nitin Madnani Date: Wed, 14 Feb 2024 17:22:14 -0500 Subject: [PATCH 3/8] test: update test data due to sklearn change --- ...cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression.results.json | 2 +- ...st_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC.results.json | 2 +- 2 files changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/tests/other/cv_results/test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression.results.json b/tests/other/cv_results/test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression.results.json index 55e16baa..419bd56b 100644 --- a/tests/other/cv_results/test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression.results.json +++ b/tests/other/cv_results/test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression.results.json @@ -1 +1 @@ -[{"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:31.081777", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.042683", "total_time": "0:00:00.960906", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [31] | 19 | 0.564 | 0.620 | 0.590 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 24 | [26] | 0.578 | 0.520 | 0.547 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.57, "pearson": "", "score": 0.57, "fold": 1, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"class_weight\": null, \"dual\": false, \"fit_intercept\": true, \"intercept_scaling\": 1, \"l1_ratio\": null, \"max_iter\": 1000, \"multi_class\": \"auto\", \"n_jobs\": null, \"penalty\": \"l2\", \"random_state\": 123456789, \"solver\": \"liblinear\", \"tol\": 0.0001, \"verbose\": 0, \"warm_start\": false}", "grid_score": 0.5177777777777778, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0009190241495768229, 0.0008010069529215494, 0.0005659262339274088, 0.0006131331125895182, 0.0005672772725423177], "std_fit_time": [8.682569048403209e-06, 0.00012672873881120183, 2.6387622426114525e-05, 5.711251691664724e-05, 6.366277088413973e-05], "mean_score_time": [0.0008045832316080729, 0.0007065931955973307, 0.0006213188171386719, 0.0006213188171386719, 0.0005957285563151041], "std_score_time": [7.753391091194806e-06, 5.307025959964394e-05, 2.5628241397535447e-05, 1.6086924450216456e-05, 3.7955924958814746e-05], "param_C": [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01}, {"C": 0.1}, {"C": 1.0}, {"C": 10.0}, {"C": 100.0}], "split0_test_score": [0.5133333333333333, 0.54, 0.54, 0.54, 0.54], "split1_test_score": [0.51, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48], "split2_test_score": [0.53, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333], "mean_test_score": [0.5177777777777778, 0.5111111111111111, 0.5111111111111111, 0.5111111111111111, 0.5111111111111111], "std_test_score": [0.008748897637790916, 0.0245452467048606, 0.0245452467048606, 0.0245452467048606, 0.0245452467048606], "rank_test_score": [1, 2, 2, 2, 2]}, "conf_matrix": [[31, 19], [24, 26]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.5636363636363636, "recall": 0.62, "f-measure": 0.5904761904761904}, "dog": {"precision": 0.5777777777777777, "recall": 0.52, "f-measure": 0.5473684210526315}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:31.081777", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.042683", "total_time": "0:00:00.960906", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [26] | 24 | 0.520 | 0.520 | 0.520 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 24 | [26] | 0.520 | 0.520 | 0.520 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.52, "pearson": "", "score": 0.52, "fold": 2, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"class_weight\": null, \"dual\": false, \"fit_intercept\": true, \"intercept_scaling\": 1, \"l1_ratio\": null, \"max_iter\": 1000, \"multi_class\": \"auto\", \"n_jobs\": null, \"penalty\": \"l2\", \"random_state\": 123456789, \"solver\": \"liblinear\", \"tol\": 0.0001, \"verbose\": 0, \"warm_start\": false}", "grid_score": 0.5244444444444444, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0005679130554199219, 0.0005790392557779948, 0.0004813671112060547, 0.0006051063537597656, 0.0005070368448893229], "std_fit_time": [6.0187667281380384e-05, 0.00011099391382396245, 9.633605513690736e-06, 4.740914128487166e-05, 2.8570686493538464e-05], "mean_score_time": [0.0005923906962076823, 0.000598907470703125, 0.0005640188852945963, 0.0005966822306315104, 0.0005379517873128256], "std_score_time": [2.1803969629635848e-05, 6.265133402242198e-05, 5.3003452476440485e-05, 1.8245210130874068e-05, 1.3214976905438018e-05], "param_C": [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01}, {"C": 0.1}, {"C": 1.0}, {"C": 10.0}, {"C": 100.0}], "split0_test_score": [0.5133333333333333, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53], "split1_test_score": [0.5166666666666667, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334], "split2_test_score": [0.5433333333333333, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666], "mean_test_score": [0.5244444444444444, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667], "std_test_score": [0.0134256066373273, 0.023726840560069573, 0.023726840560069573, 0.023726840560069573, 0.023726840560069573], "rank_test_score": [1, 2, 2, 2, 2]}, "conf_matrix": [[26, 24], [24, 26]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.52, "recall": 0.52, "f-measure": 0.52}, "dog": {"precision": 0.52, "recall": 0.52, "f-measure": 0.52}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:31.081777", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.042683", "total_time": "0:00:00.960906", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [25] | 25 | 0.500 | 0.500 | 0.500 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 25 | [25] | 0.500 | 0.500 | 0.500 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.5, "pearson": "", "score": 0.5, "fold": 3, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"class_weight\": null, \"dual\": false, \"fit_intercept\": true, \"intercept_scaling\": 1, \"l1_ratio\": null, \"max_iter\": 1000, \"multi_class\": \"auto\", \"n_jobs\": null, \"penalty\": \"l2\", \"random_state\": 123456789, \"solver\": \"liblinear\", \"tol\": 0.0001, \"verbose\": 0, \"warm_start\": false}", "grid_score": 0.5288888888888889, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0006001790364583334, 0.0005156199137369791, 0.0004843870798746745, 0.0005695819854736328, 0.0005056063334147135], "std_fit_time": [7.130172811602277e-05, 1.9918378445715004e-05, 7.867411722033553e-06, 8.467138577568813e-05, 1.647485991214885e-05], "mean_score_time": [0.0006031195322672526, 0.0005480448404947916, 0.0005372365315755209, 0.0005981127421061198, 0.0005489985148111979], "std_score_time": [3.348590617437666e-05, 2.171427741176237e-05, 1.3360425408414029e-05, 6.177582375420067e-05, 2.204165114205143e-05], "param_C": [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01}, {"C": 0.1}, {"C": 1.0}, {"C": 10.0}, {"C": 100.0}], "split0_test_score": [0.5133333333333333, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52], "split1_test_score": [0.52, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], "split2_test_score": [0.5533333333333333, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666], "mean_test_score": [0.5288888888888889, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888], "std_test_score": [0.01749779527558181, 0.01498970840359114, 0.01498970840359114, 0.01498970840359114, 0.01498970840359114], "rank_test_score": [1, 2, 2, 2, 2]}, "conf_matrix": [[25, 25], [25, 25]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.5, "recall": 0.5, "f-measure": 0.5}, "dog": {"precision": 0.5, "recall": 0.5, "f-measure": 0.5}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:31.081777", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.042683", "total_time": "0:00:00.960906", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [26] | 24 | 0.520 | 0.520 | 0.520 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 24 | [26] | 0.520 | 0.520 | 0.520 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.52, "pearson": "", "score": 0.52, "fold": 4, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"class_weight\": null, \"dual\": false, \"fit_intercept\": true, \"intercept_scaling\": 1, \"l1_ratio\": null, \"max_iter\": 1000, \"multi_class\": \"auto\", \"n_jobs\": null, \"penalty\": \"l2\", \"random_state\": 123456789, \"solver\": \"liblinear\", \"tol\": 0.0001, \"verbose\": 0, \"warm_start\": false}", "grid_score": 0.5311111111111111, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0005174477895100912, 0.0005273024241129557, 0.0005765755971272787, 0.0006022453308105469, 0.0005287329355875651], "std_fit_time": [3.064541895090609e-05, 4.8563054776039725e-06, 6.980124386342272e-05, 1.593782579534185e-05, 4.3055223982078585e-05], "mean_score_time": [0.0005564689636230469, 0.0006384054819742838, 0.0005780855814615885, 0.0006396770477294922, 0.0005654493967692057], "std_score_time": [9.47295152394062e-06, 7.96485389645493e-05, 3.0284061018481893e-05, 2.24096554598448e-05, 3.7625006779805646e-05], "param_C": [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01}, {"C": 0.1}, {"C": 1.0}, {"C": 10.0}, {"C": 100.0}], "split0_test_score": [0.5233333333333333, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667], "split1_test_score": [0.5233333333333333, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52], "split2_test_score": [0.5466666666666666, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333], "mean_test_score": [0.5311111111111111, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666], "std_test_score": [0.010999438818457398, 0.0027216552697591043, 0.0027216552697591043, 0.0027216552697591043, 0.0027216552697591043], "rank_test_score": [1, 2, 2, 2, 2]}, "conf_matrix": [[26, 24], [24, 26]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.52, "recall": 0.52, "f-measure": 0.52}, "dog": {"precision": 0.52, "recall": 0.52, "f-measure": 0.52}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:31.081777", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.042683", "total_time": "0:00:00.960906", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [33] | 17 | 0.532 | 0.660 | 0.589 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 29 | [21] | 0.553 | 0.420 | 0.477 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.54, "pearson": "", "score": 0.54, "fold": 5, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"class_weight\": null, \"dual\": false, \"fit_intercept\": true, \"intercept_scaling\": 1, \"l1_ratio\": null, \"max_iter\": 1000, \"multi_class\": \"auto\", \"n_jobs\": null, \"penalty\": \"l2\", \"random_state\": 123456789, \"solver\": \"liblinear\", \"tol\": 0.0001, \"verbose\": 0, \"warm_start\": false}", "grid_score": 0.5255555555555556, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0005427201588948568, 0.0004890759785970052, 0.00047659873962402344, 0.0004996458689371744, 0.0004863739013671875], "std_fit_time": [3.300430456310563e-05, 1.088110865452754e-05, 6.044118671999468e-06, 3.3477417435198744e-05, 1.5484364396218792e-05], "mean_score_time": [0.0005713303883870443, 0.000537713368733724, 0.0005343755086263021, 0.0005447069803873698, 0.0005258719126383463], "std_score_time": [1.9585505414555696e-05, 3.8064098405291387e-06, 1.1494204509376705e-05, 3.16449710718058e-05, 1.6104974521135948e-05], "param_C": [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01}, {"C": 0.1}, {"C": 1.0}, {"C": 10.0}, {"C": 100.0}], "split0_test_score": [0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333], "split1_test_score": [0.5233333333333333, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666], "split2_test_score": [0.54, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333], "mean_test_score": [0.5255555555555556, 0.5144444444444445, 0.5144444444444445, 0.5144444444444445, 0.5144444444444445], "std_test_score": [0.010999438818457432, 0.009558139185602912, 0.009558139185602912, 0.009558139185602912, 0.009558139185602912], "rank_test_score": [1, 2, 2, 2, 2]}, "conf_matrix": [[33, 17], [29, 21]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.532258064516129, "recall": 0.66, "f-measure": 0.5892857142857142}, "dog": {"precision": 0.5526315789473685, "recall": 0.42, "f-measure": 0.4772727272727273}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:31.081777", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.042683", "total_time": "0:00:00.960906", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [30] | 20 | 0.588 | 0.600 | 0.594 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 21 | [29] | 0.592 | 0.580 | 0.586 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.59, "pearson": "", "score": 0.59, "fold": 6, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"class_weight\": null, \"dual\": false, \"fit_intercept\": true, \"intercept_scaling\": 1, \"l1_ratio\": null, \"max_iter\": 1000, \"multi_class\": \"auto\", \"n_jobs\": null, \"penalty\": \"l2\", \"random_state\": 123456789, \"solver\": \"liblinear\", \"tol\": 0.0001, \"verbose\": 0, \"warm_start\": false}", "grid_score": 0.5255555555555556, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0005106131235758463, 0.0005230903625488281, 0.0005180835723876953, 0.0005477269490559896, 0.0005397001902262369], "std_fit_time": [1.6815225163063295e-05, 5.295397764111996e-05, 5.0779239521323805e-05, 1.808771558879382e-05, 3.465435895146326e-05], "mean_score_time": [0.0005502700805664062, 0.0005692640940348307, 0.0005616346995035807, 0.0005885759989420573, 0.0005716482798258463], "std_score_time": [1.6866604981206418e-05, 3.753727878512995e-05, 2.687005475670393e-05, 1.839517753496718e-05, 8.188404637903378e-06], "param_C": [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01}, {"C": 0.1}, {"C": 1.0}, {"C": 10.0}, {"C": 100.0}], "split0_test_score": [0.5266666666666666, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53], "split1_test_score": [0.5066666666666667, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], "split2_test_score": [0.5433333333333333, 0.49666666666666665, 0.49666666666666665, 0.49666666666666665, 0.49666666666666665], "mean_test_score": [0.5255555555555556, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888], "std_test_score": [0.014989708403591139, 0.014989708403591175, 0.014989708403591175, 0.014989708403591175, 0.014989708403591175], "rank_test_score": [1, 2, 2, 2, 2]}, "conf_matrix": [[30, 20], [21, 29]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.5882352941176471, "recall": 0.6, "f-measure": 0.5940594059405941}, "dog": {"precision": 0.5918367346938775, "recall": 0.58, "f-measure": 0.5858585858585857}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:31.081777", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.042683", "total_time": "0:00:00.960906", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [22] | 28 | 0.440 | 0.440 | 0.440 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 28 | [22] | 0.440 | 0.440 | 0.440 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.44, "pearson": "", "score": 0.44, "fold": 7, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"class_weight\": null, \"dual\": false, \"fit_intercept\": true, \"intercept_scaling\": 1, \"l1_ratio\": null, \"max_iter\": 1000, \"multi_class\": \"auto\", \"n_jobs\": null, \"penalty\": \"l2\", \"random_state\": 123456789, \"solver\": \"liblinear\", \"tol\": 0.0001, \"verbose\": 0, \"warm_start\": false}", "grid_score": 0.53, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.000538031260172526, 0.000522454579671224, 0.0005153020222981771, 0.0005436738332112631, 0.0005203882853190104], "std_fit_time": [4.6172979155039904e-05, 3.5032840888062116e-05, 3.9838183774672984e-05, 4.8563054776039725e-06, 2.037080237876644e-05], "mean_score_time": [0.0005609989166259766, 0.0005736351013183594, 0.0005542437235514323, 0.000572045644124349, 0.0005604426066080729], "std_score_time": [2.054369580273259e-05, 2.495093431844927e-05, 2.8045926022403777e-05, 8.577179948954291e-06, 2.354543582552745e-05], "param_C": [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01}, {"C": 0.1}, {"C": 1.0}, {"C": 10.0}, {"C": 100.0}], "split0_test_score": [0.55, 0.55, 0.55, 0.55, 0.55], "split1_test_score": [0.5, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333], "split2_test_score": [0.54, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333], "mean_test_score": [0.53, 0.5255555555555556, 0.5255555555555556, 0.5255555555555556, 0.5255555555555556], "std_test_score": [0.021602468994692887, 0.01728483242900453, 0.01728483242900453, 0.01728483242900453, 0.01728483242900453], "rank_test_score": [1, 2, 2, 2, 2]}, "conf_matrix": [[22, 28], [28, 22]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.44, "recall": 0.44, "f-measure": 0.44}, "dog": {"precision": 0.44, "recall": 0.44, "f-measure": 0.44}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:31.081777", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.042683", "total_time": "0:00:00.960906", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [25] | 25 | 0.521 | 0.500 | 0.510 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 23 | [27] | 0.519 | 0.540 | 0.529 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.52, "pearson": "", "score": 0.52, "fold": 8, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"class_weight\": null, \"dual\": false, \"fit_intercept\": true, \"intercept_scaling\": 1, \"l1_ratio\": null, \"max_iter\": 1000, \"multi_class\": \"auto\", \"n_jobs\": null, \"penalty\": \"l2\", \"random_state\": 123456789, \"solver\": \"liblinear\", \"tol\": 0.0001, \"verbose\": 0, \"warm_start\": false}", "grid_score": 0.5222222222222223, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0005172093709309896, 0.0005129973093668619, 0.000503698984781901, 0.0005162556966145834, 0.0005507469177246094], "std_fit_time": [3.290771424425927e-05, 2.560777834661061e-05, 2.8648174695488087e-05, 2.2396405066408042e-05, 5.949996657363512e-05], "mean_score_time": [0.0005567073822021484, 0.0005669593811035156, 0.0005489985148111979, 0.0005511442820231119, 0.0005816618601481119], "std_score_time": [1.2138292371137481e-05, 2.4429083216799936e-05, 1.270174218750448e-05, 1.7814333879336107e-05, 3.232562842363323e-05], "param_C": [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01}, {"C": 0.1}, {"C": 1.0}, {"C": 10.0}, {"C": 100.0}], "split0_test_score": [0.5366666666666666, 0.54, 0.54, 0.54, 0.54], "split1_test_score": [0.4866666666666667, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333], "split2_test_score": [0.5433333333333333, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667], "mean_test_score": [0.5222222222222223, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667], "std_test_score": [0.02528845928164674, 0.016555182695279284, 0.016555182695279284, 0.016555182695279284, 0.016555182695279284], "rank_test_score": [1, 2, 2, 2, 2]}, "conf_matrix": [[25, 25], [23, 27]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.5208333333333334, "recall": 0.5, "f-measure": 0.5102040816326531}, "dog": {"precision": 0.5192307692307693, "recall": 0.54, "f-measure": 0.5294117647058824}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:31.081777", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.042683", "total_time": "0:00:00.960906", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [18] | 32 | 0.439 | 0.360 | 0.396 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 23 | [27] | 0.458 | 0.540 | 0.495 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.45, "pearson": "", "score": 0.45, "fold": 9, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"class_weight\": null, \"dual\": false, \"fit_intercept\": true, \"intercept_scaling\": 1, \"l1_ratio\": null, \"max_iter\": 1000, \"multi_class\": \"auto\", \"n_jobs\": null, \"penalty\": \"l2\", \"random_state\": 123456789, \"solver\": \"liblinear\", \"tol\": 0.0001, \"verbose\": 0, \"warm_start\": false}", "grid_score": 0.5311111111111111, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0005660057067871094, 0.0005291302998860677, 0.0004838307698567708, 0.0005274613698323568, 0.0005044142405192057], "std_fit_time": [4.497503876991732e-05, 3.175316204744492e-05, 4.3412845242016045e-06, 1.8211947537739774e-05, 2.071392665411937e-05], "mean_score_time": [0.0005826155344645182, 0.0005595684051513672, 0.0005461374918619791, 0.0005625883738199869, 0.0005466143290201823], "std_score_time": [3.084263767417101e-05, 1.7014246514371663e-05, 8.078915566031469e-06, 7.182517705087664e-06, 2.4134377910591993e-05], "param_C": [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01}, {"C": 0.1}, {"C": 1.0}, {"C": 10.0}, {"C": 100.0}], "split0_test_score": [0.5366666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666], "split1_test_score": [0.5133333333333333, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667], "split2_test_score": [0.5433333333333333, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53], "mean_test_score": [0.5311111111111111, 0.5244444444444445, 0.5244444444444445, 0.5244444444444445, 0.5244444444444445], "std_test_score": [0.012862041003100256, 0.0056655772373252955, 0.0056655772373252955, 0.0056655772373252955, 0.0056655772373252955], "rank_test_score": [1, 2, 2, 2, 2]}, "conf_matrix": [[18, 32], [23, 27]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.43902439024390244, "recall": 0.36, "f-measure": 0.3956043956043956}, "dog": {"precision": 0.4576271186440678, "recall": 0.54, "f-measure": 0.4954128440366973}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:31.081777", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.042683", "total_time": "0:00:00.960906", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [30] | 20 | 0.517 | 0.600 | 0.556 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 28 | [22] | 0.524 | 0.440 | 0.478 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.52, "pearson": "", "score": 0.52, "fold": 10, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"class_weight\": null, \"dual\": false, \"fit_intercept\": true, \"intercept_scaling\": 1, \"l1_ratio\": null, \"max_iter\": 1000, \"multi_class\": \"auto\", \"n_jobs\": null, \"penalty\": \"l2\", \"random_state\": 123456789, \"solver\": \"liblinear\", \"tol\": 0.0001, \"verbose\": 0, \"warm_start\": false}", "grid_score": 0.5233333333333333, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0005269050598144531, 0.0004911422729492188, 0.0005373954772949219, 0.0005060036977132162, 0.0005216598510742188], "std_fit_time": [2.7833433274529132e-05, 9.4949282416057e-06, 5.205648239696007e-05, 2.0176404589009188e-05, 1.8060109009175896e-05], "mean_score_time": [0.0005653699239095052, 0.00054931640625, 0.0005706151326497396, 0.0005545616149902344, 0.0005527337392171224], "std_score_time": [1.1734027115689437e-05, 7.794014816249507e-06, 2.3877858426683962e-05, 9.649327442573576e-06, 2.4399850520164817e-05], "param_C": [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01}, {"C": 0.1}, {"C": 1.0}, {"C": 10.0}, {"C": 100.0}], "split0_test_score": [0.5333333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333], "split1_test_score": [0.5033333333333333, 0.4933333333333334, 0.4933333333333334, 0.4933333333333334, 0.4933333333333334], "split2_test_score": [0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333], "mean_test_score": [0.5233333333333333, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666], "std_test_score": [0.014142135623730963, 0.016996731711975917, 0.016996731711975917, 0.016996731711975917, 0.016996731711975917], "rank_test_score": [1, 2, 2, 2, 2]}, "conf_matrix": [[30, 20], [28, 22]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.5172413793103449, "recall": 0.6, "f-measure": 0.5555555555555556}, "dog": {"precision": 0.5238095238095238, "recall": 0.44, "f-measure": 0.4782608695652174}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:31.081777", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.042683", "total_time": "0:00:00.960906", "fold": "average", "result_table": "+---------+-------------+----------+-------------+\n| Label | Precision | Recall | F-measure |\n|---------+-------------+----------+-------------|\n| cat | 0.514 | 0.532 | 0.522 |\n| dog | 0.520 | 0.502 | 0.509 |\n+---------+-------------+----------+-------------+", "accuracy": 0.517, "score": 0.517, "additional_scores": {}}] \ No newline at end of file +[{"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.109152", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.338234", "total_time": "0:00:00.229082", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [31] | 19 | 0.564 | 0.620 | 0.590 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 24 | [26] | 0.578 | 0.520 | 0.547 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.57, "pearson": "", "score": 0.57, "fold": 1, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"class_weight\": null, \"dual\": false, \"fit_intercept\": true, \"intercept_scaling\": 1, \"l1_ratio\": null, \"max_iter\": 1000, \"multi_class\": \"auto\", \"n_jobs\": null, \"penalty\": \"l2\", \"random_state\": 123456789, \"solver\": \"liblinear\", \"tol\": 0.0001, \"verbose\": 0, \"warm_start\": false}", "grid_score": 0.5177777777777778, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0004386107126871745, 0.0003780523935953776, 0.0003799597422281901, 0.00044004122416178387, 0.00040451685587565106], "std_fit_time": [4.815124090161639e-05, 1.1635108937381239e-05, 1.6877086714717087e-05, 2.789757744501245e-05, 7.748501931849228e-06], "mean_score_time": [0.00046062469482421875, 0.00044989585876464844, 0.0004467964172363281, 0.0004983743031819662, 0.0004680156707763672], "std_score_time": [2.0814911447255276e-05, 1.46983974393008e-05, 1.0958612879675986e-05, 1.4736162727085522e-05, 9.502907174309187e-06], "param_C": [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01}, {"C": 0.1}, {"C": 1.0}, {"C": 10.0}, {"C": 100.0}], "split0_test_score": [0.5133333333333333, 0.54, 0.54, 0.54, 0.54], "split1_test_score": [0.51, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48], "split2_test_score": [0.53, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333], "mean_test_score": [0.5177777777777778, 0.5111111111111111, 0.5111111111111111, 0.5111111111111111, 0.5111111111111111], "std_test_score": [0.008748897637790916, 0.0245452467048606, 0.0245452467048606, 0.0245452467048606, 0.0245452467048606], "rank_test_score": [1, 2, 2, 2, 2]}, "conf_matrix": [[31, 19], [24, 26]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.5636363636363636, "recall": 0.62, "f-measure": 0.5904761904761905}, "dog": {"precision": 0.5777777777777777, "recall": 0.52, "f-measure": 0.5473684210526316}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.109152", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.338234", "total_time": "0:00:00.229082", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [26] | 24 | 0.520 | 0.520 | 0.520 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 24 | [26] | 0.520 | 0.520 | 0.520 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.52, "pearson": "", "score": 0.52, "fold": 2, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"class_weight\": null, \"dual\": false, \"fit_intercept\": true, \"intercept_scaling\": 1, \"l1_ratio\": null, \"max_iter\": 1000, \"multi_class\": \"auto\", \"n_jobs\": null, \"penalty\": \"l2\", \"random_state\": 123456789, \"solver\": \"liblinear\", \"tol\": 0.0001, \"verbose\": 0, \"warm_start\": false}", "grid_score": 0.5244444444444444, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0004089673360188802, 0.00044465065002441406, 0.00045037269592285156, 0.0004202524820963542, 0.00041405359903971356], "std_fit_time": [2.184650948381004e-05, 6.767644812850882e-05, 1.5019739733173143e-05, 2.10064072292485e-05, 1.8076188853925555e-05], "mean_score_time": [0.00046364466349283856, 0.0004867712656656901, 0.00048422813415527344, 0.00048240025838216144, 0.0004704793294270833], "std_score_time": [1.3722825173790853e-05, 3.012409285878659e-05, 2.0878535184184972e-05, 2.3413087531376903e-05, 2.5995522600789227e-05], "param_C": [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01}, {"C": 0.1}, {"C": 1.0}, {"C": 10.0}, {"C": 100.0}], "split0_test_score": [0.5133333333333333, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53], "split1_test_score": [0.5166666666666667, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334], "split2_test_score": [0.5433333333333333, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666], "mean_test_score": [0.5244444444444444, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667], "std_test_score": [0.0134256066373273, 0.023726840560069573, 0.023726840560069573, 0.023726840560069573, 0.023726840560069573], "rank_test_score": [1, 2, 2, 2, 2]}, "conf_matrix": [[26, 24], [24, 26]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.52, "recall": 0.52, "f-measure": 0.52}, "dog": {"precision": 0.52, "recall": 0.52, "f-measure": 0.52}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.109152", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.338234", "total_time": "0:00:00.229082", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [25] | 25 | 0.500 | 0.500 | 0.500 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 25 | [25] | 0.500 | 0.500 | 0.500 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.5, "pearson": "", "score": 0.5, "fold": 3, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"class_weight\": null, \"dual\": false, \"fit_intercept\": true, \"intercept_scaling\": 1, \"l1_ratio\": null, \"max_iter\": 1000, \"multi_class\": \"auto\", \"n_jobs\": null, \"penalty\": \"l2\", \"random_state\": 123456789, \"solver\": \"liblinear\", \"tol\": 0.0001, \"verbose\": 0, \"warm_start\": false}", "grid_score": 0.5288888888888889, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0004540284474690755, 0.00044353802998860675, 0.0004987716674804688, 0.0005340576171875, 0.0005126794179280599], "std_fit_time": [2.457857994089471e-05, 3.2153426543661884e-05, 6.670978542453508e-05, 5.9347871192368476e-05, 3.553494531366056e-05], "mean_score_time": [0.00048534075419108075, 0.0005032221476236979, 0.0005446275075276693, 0.0005567073822021484, 0.0005146662394205729], "std_score_time": [2.77566286767265e-05, 1.5931087510841147e-05, 3.286623149490227e-05, 3.82124815171226e-05, 4.00057250615858e-06], "param_C": [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01}, {"C": 0.1}, {"C": 1.0}, {"C": 10.0}, {"C": 100.0}], "split0_test_score": [0.5133333333333333, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52], "split1_test_score": [0.52, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], "split2_test_score": [0.5533333333333333, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666], "mean_test_score": [0.5288888888888889, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888], "std_test_score": [0.01749779527558181, 0.01498970840359114, 0.01498970840359114, 0.01498970840359114, 0.01498970840359114], "rank_test_score": [1, 2, 2, 2, 2]}, "conf_matrix": [[25, 25], [25, 25]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.5, "recall": 0.5, "f-measure": 0.5}, "dog": {"precision": 0.5, "recall": 0.5, "f-measure": 0.5}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.109152", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.338234", "total_time": "0:00:00.229082", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [26] | 24 | 0.520 | 0.520 | 0.520 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 24 | [26] | 0.520 | 0.520 | 0.520 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.52, "pearson": "", "score": 0.52, "fold": 4, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"class_weight\": null, \"dual\": false, \"fit_intercept\": true, \"intercept_scaling\": 1, \"l1_ratio\": null, \"max_iter\": 1000, \"multi_class\": \"auto\", \"n_jobs\": null, \"penalty\": \"l2\", \"random_state\": 123456789, \"solver\": \"liblinear\", \"tol\": 0.0001, \"verbose\": 0, \"warm_start\": false}", "grid_score": 0.5311111111111111, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.00042827924092610675, 0.0004467964172363281, 0.0004576841990152995, 0.0004684130350748698, 0.00042327245076497394], "std_fit_time": [3.290771424425927e-05, 3.525532863001603e-05, 3.989521725687782e-05, 6.342003916753235e-05, 1.0420343655321605e-05], "mean_score_time": [0.0004609425862630208, 0.0005042552947998047, 0.0005152225494384766, 0.0004985332489013672, 0.0005126794179280599], "std_score_time": [1.179362242981215e-05, 2.085401759608338e-05, 1.8740772058126256e-05, 3.18703012821889e-05, 2.935960210009922e-05], "param_C": [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01}, {"C": 0.1}, {"C": 1.0}, {"C": 10.0}, {"C": 100.0}], "split0_test_score": [0.5233333333333333, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667], "split1_test_score": [0.5233333333333333, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52], "split2_test_score": [0.5466666666666666, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333], "mean_test_score": [0.5311111111111111, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666], "std_test_score": [0.010999438818457398, 0.0027216552697591043, 0.0027216552697591043, 0.0027216552697591043, 0.0027216552697591043], "rank_test_score": [1, 2, 2, 2, 2]}, "conf_matrix": [[26, 24], [24, 26]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.52, "recall": 0.52, "f-measure": 0.52}, "dog": {"precision": 0.52, "recall": 0.52, "f-measure": 0.52}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.109152", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.338234", "total_time": "0:00:00.229082", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [33] | 17 | 0.532 | 0.660 | 0.589 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 29 | [21] | 0.553 | 0.420 | 0.477 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.54, "pearson": "", "score": 0.54, "fold": 5, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"class_weight\": null, \"dual\": false, \"fit_intercept\": true, \"intercept_scaling\": 1, \"l1_ratio\": null, \"max_iter\": 1000, \"multi_class\": \"auto\", \"n_jobs\": null, \"penalty\": \"l2\", \"random_state\": 123456789, \"solver\": \"liblinear\", \"tol\": 0.0001, \"verbose\": 0, \"warm_start\": false}", "grid_score": 0.5255555555555556, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0004153251647949219, 0.0004253387451171875, 0.0004425843556722005, 0.00044115384419759113, 0.0004082520802815755], "std_fit_time": [2.7421937209164168e-05, 2.37039711363476e-05, 2.18447747848554e-05, 3.068187647159822e-05, 2.9286584492823728e-06], "mean_score_time": [0.00045371055603027344, 0.00048224131266276043, 0.0005047321319580078, 0.0005076726277669271, 0.0004977385203043619], "std_score_time": [1.1082404087196928e-05, 2.3826223121331268e-05, 1.1725411822959893e-05, 2.0989262208141574e-05, 3.380297534534862e-05], "param_C": [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01}, {"C": 0.1}, {"C": 1.0}, {"C": 10.0}, {"C": 100.0}], "split0_test_score": [0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333], "split1_test_score": [0.5233333333333333, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666], "split2_test_score": [0.54, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333], "mean_test_score": [0.5255555555555556, 0.5144444444444445, 0.5144444444444445, 0.5144444444444445, 0.5144444444444445], "std_test_score": [0.010999438818457432, 0.009558139185602912, 0.009558139185602912, 0.009558139185602912, 0.009558139185602912], "rank_test_score": [1, 2, 2, 2, 2]}, "conf_matrix": [[33, 17], [29, 21]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.532258064516129, "recall": 0.66, "f-measure": 0.5892857142857143}, "dog": {"precision": 0.5526315789473685, "recall": 0.42, "f-measure": 0.4772727272727273}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.109152", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.338234", "total_time": "0:00:00.229082", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [30] | 20 | 0.588 | 0.600 | 0.594 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 21 | [29] | 0.592 | 0.580 | 0.586 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.59, "pearson": "", "score": 0.59, "fold": 6, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"class_weight\": null, \"dual\": false, \"fit_intercept\": true, \"intercept_scaling\": 1, \"l1_ratio\": null, \"max_iter\": 1000, \"multi_class\": \"auto\", \"n_jobs\": null, \"penalty\": \"l2\", \"random_state\": 123456789, \"solver\": \"liblinear\", \"tol\": 0.0001, \"verbose\": 0, \"warm_start\": false}", "grid_score": 0.5255555555555556, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0004172325134277344, 0.00041111310323079425, 0.0004493395487467448, 0.0004973411560058594, 0.0004730224609375], "std_fit_time": [2.376783323398896e-05, 4.262176218581958e-05, 3.7460474709770276e-05, 5.285405256087865e-05, 5.242715589840355e-05], "mean_score_time": [0.0004525184631347656, 0.00046753883361816406, 0.000507354736328125, 0.0005460580190022787, 0.0005618731180826823], "std_score_time": [7.616966774943819e-06, 3.799766886355693e-06, 1.778097566793831e-05, 1.3203501418588527e-05, 5.6356400893661326e-05], "param_C": [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01}, {"C": 0.1}, {"C": 1.0}, {"C": 10.0}, {"C": 100.0}], "split0_test_score": [0.5266666666666666, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53], "split1_test_score": [0.5066666666666667, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], "split2_test_score": [0.5433333333333333, 0.49666666666666665, 0.49666666666666665, 0.49666666666666665, 0.49666666666666665], "mean_test_score": [0.5255555555555556, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888], "std_test_score": [0.014989708403591139, 0.014989708403591175, 0.014989708403591175, 0.014989708403591175, 0.014989708403591175], "rank_test_score": [1, 2, 2, 2, 2]}, "conf_matrix": [[30, 20], [21, 29]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.5882352941176471, "recall": 0.6, "f-measure": 0.594059405940594}, "dog": {"precision": 0.5918367346938775, "recall": 0.58, "f-measure": 0.5858585858585859}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.109152", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.338234", "total_time": "0:00:00.229082", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [22] | 28 | 0.440 | 0.440 | 0.440 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 28 | [22] | 0.440 | 0.440 | 0.440 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.44, "pearson": "", "score": 0.44, "fold": 7, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"class_weight\": null, \"dual\": false, \"fit_intercept\": true, \"intercept_scaling\": 1, \"l1_ratio\": null, \"max_iter\": 1000, \"multi_class\": \"auto\", \"n_jobs\": null, \"penalty\": \"l2\", \"random_state\": 123456789, \"solver\": \"liblinear\", \"tol\": 0.0001, \"verbose\": 0, \"warm_start\": false}", "grid_score": 0.53, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0004329681396484375, 0.00039458274841308594, 0.0004413127899169922, 0.0005027453104654948, 0.00042724609375], "std_fit_time": [9.901310505615249e-06, 1.0770258589682155e-05, 5.2080499901353564e-05, 4.413828472744545e-05, 1.8986862890305088e-05], "mean_score_time": [0.0004731019337972005, 0.00047628084818522137, 0.0005083878835042318, 0.0005292892456054688, 0.0004760424296061198], "std_score_time": [4.158489053074878e-06, 1.4999962790685051e-05, 2.861972050951105e-05, 2.8713358339928813e-05, 1.6417253987687336e-05], "param_C": [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01}, {"C": 0.1}, {"C": 1.0}, {"C": 10.0}, {"C": 100.0}], "split0_test_score": [0.55, 0.55, 0.55, 0.55, 0.55], "split1_test_score": [0.5, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333], "split2_test_score": [0.54, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333], "mean_test_score": [0.53, 0.5255555555555556, 0.5255555555555556, 0.5255555555555556, 0.5255555555555556], "std_test_score": [0.021602468994692887, 0.01728483242900453, 0.01728483242900453, 0.01728483242900453, 0.01728483242900453], "rank_test_score": [1, 2, 2, 2, 2]}, "conf_matrix": [[22, 28], [28, 22]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.44, "recall": 0.44, "f-measure": 0.44}, "dog": {"precision": 0.44, "recall": 0.44, "f-measure": 0.44}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.109152", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.338234", "total_time": "0:00:00.229082", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [25] | 25 | 0.521 | 0.500 | 0.510 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 23 | [27] | 0.519 | 0.540 | 0.529 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.52, "pearson": "", "score": 0.52, "fold": 8, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"class_weight\": null, \"dual\": false, \"fit_intercept\": true, \"intercept_scaling\": 1, \"l1_ratio\": null, \"max_iter\": 1000, \"multi_class\": \"auto\", \"n_jobs\": null, \"penalty\": \"l2\", \"random_state\": 123456789, \"solver\": \"liblinear\", \"tol\": 0.0001, \"verbose\": 0, \"warm_start\": false}", "grid_score": 0.5222222222222223, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0004950364430745443, 0.0005000432332356771, 0.00048168500264485675, 0.0004967848459879557, 0.0004399617513020833], "std_fit_time": [5.1378450857744186e-05, 6.790238521673072e-05, 5.9700041829495564e-05, 4.5161427131974575e-05, 1.4458382718282705e-05], "mean_score_time": [0.0005176862080891927, 0.0005620320638020834, 0.0005206267038981119, 0.0005389054616292318, 0.00047906239827473957], "std_score_time": [4.191302480548581e-05, 5.621366543782525e-05, 3.411432095197657e-05, 2.9615345503312162e-05, 1.6362919504332464e-05], "param_C": [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01}, {"C": 0.1}, {"C": 1.0}, {"C": 10.0}, {"C": 100.0}], "split0_test_score": [0.5366666666666666, 0.54, 0.54, 0.54, 0.54], "split1_test_score": [0.4866666666666667, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333], "split2_test_score": [0.5433333333333333, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667], "mean_test_score": [0.5222222222222223, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667], "std_test_score": [0.02528845928164674, 0.016555182695279284, 0.016555182695279284, 0.016555182695279284, 0.016555182695279284], "rank_test_score": [1, 2, 2, 2, 2]}, "conf_matrix": [[25, 25], [23, 27]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.5208333333333334, "recall": 0.5, "f-measure": 0.5102040816326531}, "dog": {"precision": 0.5192307692307693, "recall": 0.54, "f-measure": 0.5294117647058824}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.109152", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.338234", "total_time": "0:00:00.229082", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [18] | 32 | 0.439 | 0.360 | 0.396 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 23 | [27] | 0.458 | 0.540 | 0.495 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.45, "pearson": "", "score": 0.45, "fold": 9, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"class_weight\": null, \"dual\": false, \"fit_intercept\": true, \"intercept_scaling\": 1, \"l1_ratio\": null, \"max_iter\": 1000, \"multi_class\": \"auto\", \"n_jobs\": null, \"penalty\": \"l2\", \"random_state\": 123456789, \"solver\": \"liblinear\", \"tol\": 0.0001, \"verbose\": 0, \"warm_start\": false}", "grid_score": 0.5311111111111111, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.00045363108317057293, 0.00045037269592285156, 0.00040992101033528644, 0.0004744529724121094, 0.00040833155314127606], "std_fit_time": [1.7979494073137493e-05, 4.157562478582882e-05, 9.97249814563523e-06, 4.9430713245163126e-05, 1.3054853565458342e-05], "mean_score_time": [0.00046634674072265625, 0.0004859765370686849, 0.0004886786142985026, 0.0005015532175699869, 0.0004687309265136719], "std_score_time": [1.3436320117574092e-05, 3.452672756875678e-05, 1.3354751388307446e-05, 3.4392012030797954e-05, 5.764932976825121e-06], "param_C": [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01}, {"C": 0.1}, {"C": 1.0}, {"C": 10.0}, {"C": 100.0}], "split0_test_score": [0.5366666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666], "split1_test_score": [0.5133333333333333, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667], "split2_test_score": [0.5433333333333333, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53], "mean_test_score": [0.5311111111111111, 0.5244444444444445, 0.5244444444444445, 0.5244444444444445, 0.5244444444444445], "std_test_score": [0.012862041003100256, 0.0056655772373252955, 0.0056655772373252955, 0.0056655772373252955, 0.0056655772373252955], "rank_test_score": [1, 2, 2, 2, 2]}, "conf_matrix": [[18, 32], [23, 27]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.43902439024390244, "recall": 0.36, "f-measure": 0.3956043956043956}, "dog": {"precision": 0.4576271186440678, "recall": 0.54, "f-measure": 0.4954128440366973}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.109152", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.338234", "total_time": "0:00:00.229082", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [30] | 20 | 0.517 | 0.600 | 0.556 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 28 | [22] | 0.524 | 0.440 | 0.478 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.52, "pearson": "", "score": 0.52, "fold": 10, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"class_weight\": null, \"dual\": false, \"fit_intercept\": true, \"intercept_scaling\": 1, \"l1_ratio\": null, \"max_iter\": 1000, \"multi_class\": \"auto\", \"n_jobs\": null, \"penalty\": \"l2\", \"random_state\": 123456789, \"solver\": \"liblinear\", \"tol\": 0.0001, \"verbose\": 0, \"warm_start\": false}", "grid_score": 0.5233333333333333, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.00041929880777994793, 0.00043328603108723957, 0.00041826566060384113, 0.0004924933115641276, 0.00040157636006673175], "std_fit_time": [1.3627220313872921e-05, 2.1731722337781948e-05, 1.2586353420655364e-05, 5.9113812755841966e-05, 2.6155386253205963e-05], "mean_score_time": [0.0004544258117675781, 0.0004932880401611328, 0.0004890759785970052, 0.0005344549814860026, 0.0004717508951822917], "std_score_time": [1.2937732441923224e-05, 7.764787157741696e-06, 8.778064264605254e-07, 4.222200893575464e-05, 6.70498533805035e-06], "param_C": [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01}, {"C": 0.1}, {"C": 1.0}, {"C": 10.0}, {"C": 100.0}], "split0_test_score": [0.5333333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333], "split1_test_score": [0.5033333333333333, 0.49333333333333335, 0.49333333333333335, 0.49333333333333335, 0.49333333333333335], "split2_test_score": [0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333], "mean_test_score": [0.5233333333333333, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666], "std_test_score": [0.014142135623730963, 0.016996731711975938, 0.016996731711975938, 0.016996731711975938, 0.016996731711975938], "rank_test_score": [1, 2, 2, 2, 2]}, "conf_matrix": [[30, 20], [28, 22]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.5172413793103449, "recall": 0.6, "f-measure": 0.5555555555555556}, "dog": {"precision": 0.5238095238095238, "recall": 0.44, "f-measure": 0.4782608695652174}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_LogisticRegression", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "LogisticRegression", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.109152", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 15:55:52.338234", "total_time": "0:00:00.229082", "fold": "average", "result_table": "+---------+-------------+----------+-------------+\n| Label | Precision | Recall | F-measure |\n|---------+-------------+----------+-------------|\n| cat | 0.514 | 0.532 | 0.522 |\n| dog | 0.520 | 0.502 | 0.509 |\n+---------+-------------+----------+-------------+", "accuracy": 0.517, "score": 0.517, "additional_scores": {}}] \ No newline at end of file diff --git a/tests/other/cv_results/test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC.results.json b/tests/other/cv_results/test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC.results.json index 582b6ed0..d394fde0 100644 --- a/tests/other/cv_results/test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC.results.json +++ b/tests/other/cv_results/test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC.results.json @@ -1 +1 @@ -[{"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.048972", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:34.104944", "total_time": "0:00:02.055972", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [31] | 19 | 0.564 | 0.620 | 0.590 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 24 | [26] | 0.578 | 0.520 | 0.547 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.57, "pearson": "", "score": 0.57, "fold": 1, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"break_ties\": false, \"cache_size\": 1000, \"class_weight\": null, \"coef0\": 0.0, \"decision_function_shape\": \"ovr\", \"degree\": 3, \"gamma\": 0.01, \"kernel\": \"rbf\", \"max_iter\": -1, \"probability\": false, \"random_state\": 123456789, \"shrinking\": true, \"tol\": 0.001, \"verbose\": false}", "grid_score": 0.5111111111111111, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0029793580373128257, 0.0030117034912109375, 0.0028133392333984375, 0.002840121587117513, 0.0028189818064371743, 0.002981106440226237, 0.0029256343841552734, 0.0028994083404541016, 0.0030100345611572266, 0.0028173128763834634, 0.002814769744873047, 0.002809604008992513, 0.0029007593790690103, 0.0028906663258870444, 0.0027250448862711587, 0.0029190381368001304, 0.0027921199798583984, 0.00275572141011556, 0.0027278264363606772, 0.002712090810139974, 0.002874612808227539, 0.0027370452880859375, 0.0029347737630208335, 0.0027597745259602866, 0.0029654502868652344, 0.0027942657470703125, 0.002745469411214193, 0.0028173128763834634, 0.0027449925740559897, 0.002954880396525065, 0.0028450489044189453, 0.0033014615376790366, 0.0028123060862223306, 0.0029191970825195312, 0.002859830856323242], "std_fit_time": [0.00014586623687071036, 1.982557170969353e-05, 3.728640956833525e-05, 0.00010129962476879846, 3.325594968162447e-05, 0.0002146918670744695, 1.779801745995874e-05, 0.00010870998329500243, 3.033511430885557e-05, 3.093771353298662e-05, 6.432884961715718e-06, 5.4593979162595315e-05, 5.768361117602743e-05, 3.570675876225967e-05, 3.300200807896301e-05, 1.4697538009541884e-05, 2.5264120855112417e-05, 4.0258788929161664e-05, 2.674919985491408e-05, 2.568313968991475e-05, 9.38087482929603e-05, 2.551041659266081e-05, 2.4651707346662005e-05, 4.709891830082304e-05, 0.00025835430045583916, 0.0001290852586999465, 2.2073434774251388e-05, 2.713459947315636e-05, 3.500470495282649e-05, 2.338069381453343e-05, 9.414444992259225e-05, 0.0002560398225582566, 3.15340055465407e-05, 0.00012556083075961668, 0.00010279647744450712], "mean_score_time": [0.0017069180806477864, 0.0017116864522298176, 0.0016913414001464844, 0.0017158190409342449, 0.0017133553822835286, 0.0017558733622233074, 0.0017045338948567708, 0.0017077128092447917, 0.0016969839731852214, 0.0017100175221761067, 0.0017025470733642578, 0.0017224947611490886, 0.0017189979553222656, 0.0016779899597167969, 0.0016326904296875, 0.0016526381174723308, 0.0016899903615315754, 0.001665353775024414, 0.0016408761342366536, 0.001634359359741211, 0.001661380132039388, 0.0016500155131022136, 0.001653591791788737, 0.0016703605651855469, 0.001653909683227539, 0.0016550223032633464, 0.0016549428304036458, 0.0016592343648274739, 0.0016428629557291667, 0.001645803451538086, 0.0016623338063557942, 0.0016541481018066406, 0.001667340596516927, 0.0017017523447672527, 0.0016390482584635417], "std_score_time": [2.360009427669845e-05, 4.2307188573101626e-05, 2.77529876871653e-05, 5.255325752277065e-05, 2.6669746610529726e-05, 5.9422001220540834e-05, 4.010033865465439e-06, 1.7521557845459835e-05, 1.294993117781873e-05, 2.335555778094738e-05, 5.849763940041207e-06, 3.064541895090609e-05, 1.3705785330607055e-05, 1.2812641947311786e-05, 3.3711296704188755e-05, 1.4679478361505024e-05, 1.0429431430230059e-05, 1.684974567770829e-05, 2.152849213598836e-05, 1.5477020613782387e-05, 4.164317181560279e-05, 1.721720399552973e-05, 2.2387096912291134e-05, 2.57249117078665e-05, 1.2557214815391248e-05, 4.059624277067987e-05, 1.569986293097241e-05, 3.186633751155492e-05, 2.2176203377539516e-05, 1.8170978849697305e-05, 3.062810189228979e-05, 4.2998709769790085e-05, 1.3978641218006208e-05, 5.342645376739921e-05, 4.4629654141092905e-05], "param_C": [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0], "param_gamma": ["auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01, "gamma": "auto"}, {"C": 0.01, "gamma": "scale"}, {"C": 0.01, "gamma": 0.01}, {"C": 0.01, "gamma": 0.1}, {"C": 0.01, "gamma": 1.0}, {"C": 0.01, "gamma": 10.0}, {"C": 0.01, "gamma": 100.0}, {"C": 0.1, "gamma": "auto"}, {"C": 0.1, "gamma": "scale"}, {"C": 0.1, "gamma": 0.01}, {"C": 0.1, "gamma": 0.1}, {"C": 0.1, "gamma": 1.0}, {"C": 0.1, "gamma": 10.0}, {"C": 0.1, "gamma": 100.0}, {"C": 1.0, "gamma": "auto"}, {"C": 1.0, "gamma": "scale"}, {"C": 1.0, "gamma": 0.01}, {"C": 1.0, "gamma": 0.1}, {"C": 1.0, "gamma": 1.0}, {"C": 1.0, "gamma": 10.0}, {"C": 1.0, "gamma": 100.0}, {"C": 10.0, "gamma": "auto"}, {"C": 10.0, "gamma": "scale"}, {"C": 10.0, "gamma": 0.01}, {"C": 10.0, "gamma": 0.1}, {"C": 10.0, "gamma": 1.0}, {"C": 10.0, "gamma": 10.0}, {"C": 10.0, "gamma": 100.0}, {"C": 100.0, "gamma": "auto"}, {"C": 100.0, "gamma": "scale"}, {"C": 100.0, "gamma": 0.01}, {"C": 100.0, "gamma": 0.1}, {"C": 100.0, "gamma": 1.0}, {"C": 100.0, "gamma": 10.0}, {"C": 100.0, "gamma": 100.0}], "split0_test_score": [0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.54, 0.5133333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.54, 0.5133333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.54, 0.5133333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.54, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333], "split1_test_score": [0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48], "split2_test_score": [0.4933333333333334, 0.4933333333333334, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.4933333333333334, 0.4933333333333334, 0.4933333333333334, 0.4933333333333334, 0.4933333333333334, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.4933333333333334, 0.4933333333333334, 0.4933333333333334, 0.4933333333333334, 0.4933333333333334, 0.5133333333333333, 0.4933333333333334, 0.4933333333333334, 0.51, 0.51, 0.51, 0.51, 0.5133333333333333, 0.4933333333333334, 0.51, 0.51, 0.51, 0.51, 0.51, 0.4933333333333334, 0.4933333333333334, 0.51, 0.51, 0.51], "mean_test_score": [0.4788888888888889, 0.4788888888888889, 0.5111111111111111, 0.5022222222222222, 0.4788888888888889, 0.4788888888888889, 0.4788888888888889, 0.4788888888888889, 0.4788888888888889, 0.5111111111111111, 0.5022222222222222, 0.4788888888888889, 0.4788888888888889, 0.4788888888888889, 0.4788888888888889, 0.4788888888888889, 0.5111111111111111, 0.4955555555555556, 0.4788888888888889, 0.48444444444444446, 0.48444444444444446, 0.48444444444444446, 0.48444444444444446, 0.5111111111111111, 0.4788888888888889, 0.48444444444444446, 0.48444444444444446, 0.48444444444444446, 0.48444444444444446, 0.48444444444444446, 0.4788888888888889, 0.4788888888888889, 0.48444444444444446, 0.48444444444444446, 0.48444444444444446], "std_test_score": [0.012272623352430321, 0.012272623352430321, 0.0245452467048606, 0.01571348402636772, 0.012272623352430321, 0.012272623352430321, 0.012272623352430321, 0.012272623352430321, 0.012272623352430321, 0.0245452467048606, 0.01571348402636772, 0.012272623352430321, 0.012272623352430321, 0.012272623352430321, 0.012272623352430321, 0.012272623352430321, 0.0245452467048606, 0.013698697784375496, 0.012272623352430321, 0.019309052441091976, 0.019309052441091976, 0.019309052441091976, 0.019309052441091976, 0.0245452467048606, 0.012272623352430321, 0.019309052441091976, 0.019309052441091976, 0.019309052441091976, 0.019309052441091976, 0.019309052441091976, 0.012272623352430321, 0.012272623352430321, 0.019309052441091976, 0.019309052441091976, 0.019309052441091976], "rank_test_score": [20, 20, 1, 5, 20, 20, 20, 20, 20, 1, 5, 20, 20, 20, 20, 20, 1, 7, 20, 8, 8, 8, 8, 1, 20, 8, 8, 8, 8, 8, 20, 20, 8, 8, 8]}, "conf_matrix": [[31, 19], [24, 26]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.5636363636363636, "recall": 0.62, "f-measure": 0.5904761904761904}, "dog": {"precision": 0.5777777777777777, "recall": 0.52, "f-measure": 0.5473684210526315}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.048972", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:34.104944", "total_time": "0:00:02.055972", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [26] | 24 | 0.520 | 0.520 | 0.520 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 24 | [26] | 0.520 | 0.520 | 0.520 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.52, "pearson": "", "score": 0.52, "fold": 2, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"break_ties\": false, \"cache_size\": 1000, \"class_weight\": null, \"coef0\": 0.0, \"decision_function_shape\": \"ovr\", \"degree\": 3, \"gamma\": 0.01, \"kernel\": \"rbf\", \"max_iter\": -1, \"probability\": false, \"random_state\": 123456789, \"shrinking\": true, \"tol\": 0.001, \"verbose\": false}", "grid_score": 0.5166666666666667, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.003018538157145182, 0.003162384033203125, 0.0028846263885498047, 0.002856731414794922, 0.0029300053914388022, 0.002957900365193685, 0.003058274586995443, 0.002796332041422526, 0.0030728975931803384, 0.0028936068216959634, 0.002891381581624349, 0.0028416315714518228, 0.002847909927368164, 0.0029385884602864585, 0.0027753512064615884, 0.003070672353108724, 0.002925872802734375, 0.0028702418009440103, 0.0027723312377929688, 0.0027952988942464194, 0.002817074457804362, 0.002779881159464518, 0.0030444463094075522, 0.0028356711069742837, 0.0028209686279296875, 0.0028389294942220054, 0.0027261575063069663, 0.0028433799743652344, 0.002783536911010742, 0.0029522577921549478, 0.002930164337158203, 0.003082911173502604, 0.0028130213419596353, 0.0028029282887776694, 0.0028015772501627603], "std_fit_time": [6.057969581262167e-05, 0.00010409530999886782, 4.810268400149883e-05, 6.294611718187041e-05, 9.609685209170412e-05, 9.197114935937698e-05, 9.754133738237655e-05, 7.52955752126083e-05, 4.800265986823174e-05, 0.0001053932977748053, 0.0001115188019300507, 7.104349152550552e-05, 4.325704176270123e-05, 6.693643774286837e-05, 4.575042077580851e-05, 0.00013209857201134745, 9.317195523109344e-05, 5.0992724816778126e-05, 1.0454231041212304e-05, 9.600768805179859e-06, 2.9740481323358415e-05, 4.3652670187921355e-05, 3.6456653111081064e-05, 5.2265838405773445e-05, 4.948702928014476e-05, 7.222058684397619e-05, 4.045410561208245e-05, 2.0509541671377722e-06, 3.4502389450341574e-05, 5.714269935257294e-05, 0.00020105034559801896, 0.00017560650089072543, 1.9188705105832398e-05, 0.00011127556990612648, 5.5612492888286353e-05], "mean_score_time": [0.0018370946248372395, 0.001741647720336914, 0.0017209847768147786, 0.0017128785451253254, 0.001694043477376302, 0.0017793973286946614, 0.0017247200012207031, 0.001680612564086914, 0.001777966817220052, 0.0017025470733642578, 0.0017940203348795574, 0.0017456213633219402, 0.0017116864522298176, 0.0017619927724202473, 0.0016971429189046223, 0.0017266273498535156, 0.0017410119374593098, 0.0017390251159667969, 0.0016189416249593098, 0.001726071039835612, 0.0016489028930664062, 0.0017083485921223958, 0.0016926129659016926, 0.0017325083414713542, 0.001717964808146159, 0.0016430219014485676, 0.001607338587443034, 0.001672188440958659, 0.0016884009043375652, 0.0016556580861409504, 0.001743634541829427, 0.0017067591349283855, 0.0016794204711914062, 0.0016789436340332031, 0.0016071796417236328], "std_score_time": [3.2704409506300855e-05, 4.133383356622569e-05, 2.762387892129461e-05, 2.7429767113712665e-05, 4.9756738250431133e-05, 0.00010801270942313208, 6.378844416423997e-05, 4.8385463201267786e-05, 9.34731248375852e-05, 1.923473071188449e-05, 8.730599146094999e-05, 0.00010484136039821108, 1.1394867289659123e-05, 5.696701949590624e-05, 7.262584572977606e-05, 4.066836750072555e-05, 7.082338387406877e-05, 6.300418653947149e-05, 3.781438590167465e-06, 6.264508343673824e-05, 6.577789572205725e-05, 7.954689392187657e-05, 3.863182167922043e-05, 5.689679548088692e-05, 2.9773592346219696e-05, 3.090830194697854e-05, 7.3622929751195674e-06, 3.617176456293448e-05, 2.4005276850500097e-05, 6.328245717596115e-05, 8.33420629726422e-05, 3.0815594943906934e-05, 1.74692120044778e-05, 3.772944196148319e-05, 1.8450373648007572e-05], "param_C": [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0], "param_gamma": ["auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01, "gamma": "auto"}, {"C": 0.01, "gamma": "scale"}, {"C": 0.01, "gamma": 0.01}, {"C": 0.01, "gamma": 0.1}, {"C": 0.01, "gamma": 1.0}, {"C": 0.01, "gamma": 10.0}, {"C": 0.01, "gamma": 100.0}, {"C": 0.1, "gamma": "auto"}, {"C": 0.1, "gamma": "scale"}, {"C": 0.1, "gamma": 0.01}, {"C": 0.1, "gamma": 0.1}, {"C": 0.1, "gamma": 1.0}, {"C": 0.1, "gamma": 10.0}, {"C": 0.1, "gamma": 100.0}, {"C": 1.0, "gamma": "auto"}, {"C": 1.0, "gamma": "scale"}, {"C": 1.0, "gamma": 0.01}, {"C": 1.0, "gamma": 0.1}, {"C": 1.0, "gamma": 1.0}, {"C": 1.0, "gamma": 10.0}, {"C": 1.0, "gamma": 100.0}, {"C": 10.0, "gamma": "auto"}, {"C": 10.0, "gamma": "scale"}, {"C": 10.0, "gamma": 0.01}, {"C": 10.0, "gamma": 0.1}, {"C": 10.0, "gamma": 1.0}, {"C": 10.0, "gamma": 10.0}, {"C": 10.0, "gamma": 100.0}, {"C": 100.0, "gamma": "auto"}, {"C": 100.0, "gamma": "scale"}, {"C": 100.0, "gamma": 0.01}, {"C": 100.0, "gamma": 0.1}, {"C": 100.0, "gamma": 1.0}, {"C": 100.0, "gamma": 10.0}, {"C": 100.0, "gamma": 100.0}], "split0_test_score": [0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.53, 0.53, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.53, 0.53, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.53, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.53, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333], "split1_test_score": [0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.4866666666666667, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334], "split2_test_score": [0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5433333333333333, 0.53, 0.53, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5433333333333333, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53, 0.5366666666666666, 0.5433333333333333, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53, 0.5366666666666666, 0.5433333333333333, 0.53, 0.53, 0.53], "mean_test_score": [0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5133333333333333, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5133333333333333, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5166666666666667, 0.5111111111111111, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5166666666666667, 0.5144444444444445, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5111111111111111, 0.5133333333333333, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888], "std_test_score": [0.02449489742783178, 0.02449489742783178, 0.023726840560069573, 0.023726840560069573, 0.02449489742783178, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.02449489742783178, 0.02449489742783178, 0.023726840560069573, 0.023726840560069573, 0.02449489742783178, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.023726840560069573, 0.02182986967154276, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.023726840560069573, 0.023147407395555167, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.02182986967154276, 0.02449489742783178, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197], "rank_test_score": [8, 8, 1, 1, 8, 17, 17, 8, 8, 1, 1, 8, 17, 17, 17, 17, 1, 15, 17, 17, 17, 17, 17, 1, 7, 17, 17, 17, 17, 17, 15, 8, 17, 17, 17]}, "conf_matrix": [[26, 24], [24, 26]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.52, "recall": 0.52, "f-measure": 0.52}, "dog": {"precision": 0.52, "recall": 0.52, "f-measure": 0.52}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.048972", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:34.104944", "total_time": "0:00:02.055972", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [39] | 11 | 0.500 | 0.780 | 0.609 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 39 | [11] | 0.500 | 0.220 | 0.306 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.5, "pearson": "", "score": 0.5, "fold": 3, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"break_ties\": false, \"cache_size\": 1000, \"class_weight\": null, \"coef0\": 0.0, \"decision_function_shape\": \"ovr\", \"degree\": 3, \"gamma\": 10.0, \"kernel\": \"rbf\", \"max_iter\": -1, \"probability\": false, \"random_state\": 123456789, \"shrinking\": true, \"tol\": 0.001, \"verbose\": false}", "grid_score": 0.52, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0029039382934570312, 0.0030857721964518228, 0.002776066462198893, 0.00276947021484375, 0.0028232733408610025, 0.0027800401051839194, 0.0029326279958089194, 0.0028072992960611978, 0.0029738744099934897, 0.002857049306233724, 0.002805630366007487, 0.002809445063273112, 0.00281373659769694, 0.0028781890869140625, 0.002667983373006185, 0.002935489018758138, 0.002770662307739258, 0.002706289291381836, 0.0027053356170654297, 0.0026633739471435547, 0.00283201535542806, 0.002724726994832357, 0.0028932889302571616, 0.0027712186177571616, 0.0028221607208251953, 0.002726952234903971, 0.002682765324910482, 0.0027556419372558594, 0.0027373631795247397, 0.0029144287109375, 0.0028504530588785806, 0.00297395388285319, 0.0027284622192382812, 0.0027049382527669272, 0.0027730464935302734], "std_fit_time": [6.20951108233678e-05, 9.534603779624071e-05, 5.758531245159244e-05, 3.061118769525504e-05, 5.100312795693739e-05, 4.018294280435912e-05, 0.00010736521570161407, 3.914439718124165e-05, 3.2547604915890144e-05, 2.7184132817902475e-05, 1.8673247258124503e-05, 4.391319589035748e-05, 3.0270919112360683e-05, 3.496878074130841e-05, 3.5470367482215465e-05, 2.817130721838952e-05, 3.7804196023701326e-05, 4.1604326697161894e-05, 3.211667290751366e-05, 2.384265262550822e-05, 6.693643774286837e-05, 2.5861792246229285e-05, 0.00011839530455425931, 4.746319855358732e-05, 7.688866720118335e-05, 2.7320406606158722e-05, 1.4108167461043045e-05, 2.411683772354468e-05, 2.857134967628647e-05, 2.575141402778081e-05, 0.0001565515689292873, 0.0002361865735785776, 1.578011629307316e-05, 2.5708211045484784e-05, 2.0124373569802617e-05], "mean_score_time": [0.0017630259195963542, 0.0016996065775553386, 0.0016570885976155598, 0.0016729036966959636, 0.0016833941141764324, 0.0016846656799316406, 0.0017229715983072917, 0.001684427261352539, 0.0016768773396809895, 0.0017113685607910156, 0.0016963481903076172, 0.0016816457112630208, 0.0016866525014241536, 0.0016578038533528645, 0.0015952587127685547, 0.0016566117604573567, 0.001659711201985677, 0.001626412073771159, 0.0016185442606608074, 0.0016100406646728516, 0.0016457239786783855, 0.0016089280446370442, 0.0016502539316813152, 0.0016582806905110676, 0.0016284783681233723, 0.0016060670216878254, 0.0016049544016520183, 0.0015991528828938801, 0.001623709996541341, 0.0016201337178548176, 0.0016220410664876301, 0.0016447703043619792, 0.0016138553619384766, 0.0016090869903564453, 0.0015718936920166016], "std_score_time": [3.207377325481347e-05, 3.867299933689254e-05, 2.3038632372181067e-05, 2.3915125273260316e-05, 1.6463354852495605e-05, 3.82961891344481e-05, 0.00011155498621483539, 2.225353601375205e-05, 1.432673269000817e-05, 3.2995500505898816e-05, 1.2256353790700913e-05, 2.699528221127567e-05, 3.226813417212971e-05, 1.8534733875969403e-05, 1.5729604397276186e-05, 2.0548614239625502e-05, 3.336857084917431e-05, 3.667532555503592e-05, 1.5162038706716377e-05, 1.351365816474167e-05, 4.621153742988533e-05, 7.540295135580966e-06, 9.181258404170705e-05, 2.568313968991475e-05, 1.7440264286665922e-05, 1.864887847730478e-05, 1.5824880402676167e-05, 3.0458744611224847e-05, 2.359126105427055e-05, 3.5299550548305054e-05, 2.1901947306824793e-05, 2.110718961134564e-05, 1.4226751799235495e-05, 2.2179336032023874e-05, 1.1041294564051185e-05], "param_C": [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0], "param_gamma": ["auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01, "gamma": "auto"}, {"C": 0.01, "gamma": "scale"}, {"C": 0.01, "gamma": 0.01}, {"C": 0.01, "gamma": 0.1}, {"C": 0.01, "gamma": 1.0}, {"C": 0.01, "gamma": 10.0}, {"C": 0.01, "gamma": 100.0}, {"C": 0.1, "gamma": "auto"}, {"C": 0.1, "gamma": "scale"}, {"C": 0.1, "gamma": 0.01}, {"C": 0.1, "gamma": 0.1}, {"C": 0.1, "gamma": 1.0}, {"C": 0.1, "gamma": 10.0}, {"C": 0.1, "gamma": 100.0}, {"C": 1.0, "gamma": "auto"}, {"C": 1.0, "gamma": "scale"}, {"C": 1.0, "gamma": 0.01}, {"C": 1.0, "gamma": 0.1}, {"C": 1.0, "gamma": 1.0}, {"C": 1.0, "gamma": 10.0}, {"C": 1.0, "gamma": 100.0}, {"C": 10.0, "gamma": "auto"}, {"C": 10.0, "gamma": "scale"}, {"C": 10.0, "gamma": 0.01}, {"C": 10.0, "gamma": 0.1}, {"C": 10.0, "gamma": 1.0}, {"C": 10.0, "gamma": 10.0}, {"C": 10.0, "gamma": 100.0}, {"C": 100.0, "gamma": "auto"}, {"C": 100.0, "gamma": "scale"}, {"C": 100.0, "gamma": 0.01}, {"C": 100.0, "gamma": 0.1}, {"C": 100.0, "gamma": 1.0}, {"C": 100.0, "gamma": 10.0}, {"C": 100.0, "gamma": 100.0}], "split0_test_score": [0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.52, 0.52, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.52, 0.52, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.52, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.52, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333], "split1_test_score": [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.4933333333333334, 0.5, 0.5, 0.5, 0.4933333333333334, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5, 0.5, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5, 0.4933333333333334, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5, 0.4933333333333334, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333], "split2_test_score": [0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5166666666666667, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5166666666666667, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5366666666666666, 0.5166666666666667, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5366666666666666, 0.5166666666666667, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5166666666666667, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333], "mean_test_score": [0.5099999999999999, 0.5099999999999999, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5099999999999999, 0.52, 0.52, 0.5077777777777778, 0.5099999999999999, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5077777777777778, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52, 0.5188888888888888, 0.5099999999999999, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52, 0.5188888888888888, 0.5077777777777778, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52, 0.5099999999999999, 0.5133333333333333, 0.52, 0.52, 0.52], "std_test_score": [0.007200822998230968, 0.007200822998230968, 0.01498970840359114, 0.01498970840359114, 0.007200822998230968, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.01030402055055076, 0.007200822998230968, 0.01498970840359114, 0.01498970840359114, 0.01030402055055076, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.01498970840359114, 0.007200822998230968, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.01498970840359114, 0.01030402055055076, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.007200822998230968, 0.016329931618554488, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642], "rank_test_score": [27, 27, 20, 20, 27, 1, 1, 33, 27, 20, 20, 33, 1, 1, 1, 1, 20, 27, 1, 1, 1, 1, 1, 20, 33, 1, 1, 1, 1, 1, 27, 26, 1, 1, 1]}, "conf_matrix": [[39, 11], [39, 11]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.5, "recall": 0.78, "f-measure": 0.609375}, "dog": {"precision": 0.5, "recall": 0.22, "f-measure": 0.3055555555555556}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.048972", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:34.104944", "total_time": "0:00:02.055972", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [37] | 13 | 0.487 | 0.740 | 0.587 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 39 | [11] | 0.458 | 0.220 | 0.297 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.48, "pearson": "", "score": 0.48, "fold": 4, "model_params": "{\"C\": 0.1, \"break_ties\": false, \"cache_size\": 1000, \"class_weight\": null, \"coef0\": 0.0, \"decision_function_shape\": \"ovr\", \"degree\": 3, \"gamma\": \"auto\", \"kernel\": \"rbf\", \"max_iter\": -1, \"probability\": false, \"random_state\": 123456789, \"shrinking\": true, \"tol\": 0.001, \"verbose\": false}", "grid_score": 0.5311111111111111, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.002870639165242513, 0.003043651580810547, 0.0028881231943766275, 0.002853949864705404, 0.0028199354807535806, 0.002851724624633789, 0.002922693888346354, 0.0028400421142578125, 0.0029893716176350913, 0.002842982610066732, 0.0028295516967773438, 0.002801656723022461, 0.002829472223917643, 0.0029060840606689453, 0.0027240912119547525, 0.002930164337158203, 0.0028193791707356772, 0.002749363581339518, 0.002706607182820638, 0.0026769638061523438, 0.002809921900431315, 0.002746025721232096, 0.0029060840606689453, 0.0028098424275716147, 0.0028576056162516275, 0.0027500788370768228, 0.0027030309041341147, 0.0027724107106526694, 0.0026912689208984375, 0.0028917789459228516, 0.0028017361958821616, 0.0031326611836751304, 0.002727508544921875, 0.002746740976969401, 0.0027809937795003257], "std_fit_time": [5.546818476506107e-05, 3.6256873894132764e-05, 7.356345491237432e-05, 2.638762242611453e-05, 2.710875044894884e-05, 6.324192317331144e-05, 2.557816426849637e-05, 3.451940963824311e-05, 1.1142650432588409e-05, 2.7696491142221884e-05, 1.0727952991454115e-05, 1.4775541412688628e-05, 4.933453400043788e-05, 2.2307962352489464e-05, 3.282469632108098e-05, 2.1485028665615852e-05, 1.2878036826089676e-05, 1.7239200262052826e-05, 5.121814636127096e-05, 4.807116140829282e-05, 6.2425716297792e-05, 6.667663996173792e-05, 2.253780803317351e-05, 7.261984486953987e-05, 8.958963877043456e-05, 7.573367405686545e-05, 4.1141925855450966e-05, 4.122382177981045e-05, 5.164867719421836e-05, 4.836078603175392e-05, 1.4939206616095456e-05, 0.00021137124446832576, 5.4551504692364086e-05, 9.144056201377552e-05, 6.474468095791564e-05], "mean_score_time": [0.0016976197560628254, 0.0017383893330891926, 0.0017294883728027344, 0.0017223358154296875, 0.0017084280649820964, 0.0017116864522298176, 0.0016786257425944011, 0.0016936461130777996, 0.0016873677571614583, 0.0017029444376627605, 0.0017037391662597656, 0.001668691635131836, 0.0016962687174479167, 0.0016712347666422527, 0.0016059080759684246, 0.0016402403513590496, 0.001695076624552409, 0.0016433397928873699, 0.0016074180603027344, 0.001598358154296875, 0.0016320546468098958, 0.0016359488169352214, 0.0016322930653889973, 0.0016632080078125, 0.00165557861328125, 0.0016292730967203777, 0.001613299051920573, 0.001588900883992513, 0.001598676045735677, 0.0016125837961832683, 0.001631021499633789, 0.0016109943389892578, 0.0015881856282552083, 0.0016483465830485027, 0.0015720526377360027], "std_score_time": [1.8232743769626753e-05, 2.616118106957303e-05, 4.73251370703605e-05, 2.211088640953869e-05, 1.0929757669029196e-05, 1.1012655996954068e-05, 3.5695082544092576e-05, 1.4710424183811531e-05, 1.5400109589160366e-05, 1.3425504283720341e-05, 1.0015472354464328e-05, 8.275105553464967e-06, 3.7785813888337244e-05, 1.704243546671112e-05, 6.588103541076249e-06, 7.367438433854922e-06, 6.619664644546127e-06, 3.1649760805352336e-06, 1.5866333991449687e-05, 1.975376224097982e-05, 4.62803700778862e-05, 2.1896755973328254e-05, 2.0975716766144418e-05, 1.7704084602105115e-05, 6.134357609876922e-06, 4.056122232074543e-05, 1.4059734956825266e-05, 1.2587858755253685e-05, 1.3688262871382958e-05, 1.3523936488772945e-05, 7.040416269413662e-06, 4.068839670612184e-05, 3.325879834404135e-05, 4.6166412837154326e-05, 1.9816330875349246e-05], "param_C": [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0], "param_gamma": ["auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01, "gamma": "auto"}, {"C": 0.01, "gamma": "scale"}, {"C": 0.01, "gamma": 0.01}, {"C": 0.01, "gamma": 0.1}, {"C": 0.01, "gamma": 1.0}, {"C": 0.01, "gamma": 10.0}, {"C": 0.01, "gamma": 100.0}, {"C": 0.1, "gamma": "auto"}, {"C": 0.1, "gamma": "scale"}, {"C": 0.1, "gamma": 0.01}, {"C": 0.1, "gamma": 0.1}, {"C": 0.1, "gamma": 1.0}, {"C": 0.1, "gamma": 10.0}, {"C": 0.1, "gamma": 100.0}, {"C": 1.0, "gamma": "auto"}, {"C": 1.0, "gamma": "scale"}, {"C": 1.0, "gamma": 0.01}, {"C": 1.0, "gamma": 0.1}, {"C": 1.0, "gamma": 1.0}, {"C": 1.0, "gamma": 10.0}, {"C": 1.0, "gamma": 100.0}, {"C": 10.0, "gamma": "auto"}, {"C": 10.0, "gamma": "scale"}, {"C": 10.0, "gamma": 0.01}, {"C": 10.0, "gamma": 0.1}, {"C": 10.0, "gamma": 1.0}, {"C": 10.0, "gamma": 10.0}, {"C": 10.0, "gamma": 100.0}, {"C": 100.0, "gamma": "auto"}, {"C": 100.0, "gamma": "scale"}, {"C": 100.0, "gamma": 0.01}, {"C": 100.0, "gamma": 0.1}, {"C": 100.0, "gamma": 1.0}, {"C": 100.0, "gamma": 10.0}, {"C": 100.0, "gamma": 100.0}], "split0_test_score": [0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5233333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.5166666666666667, 0.5233333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.5166666666666667, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.5233333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333], "split1_test_score": [0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.52, 0.52, 0.5233333333333333, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.52, 0.52, 0.5233333333333333, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.52, 0.52, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.52, 0.5233333333333333, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.5233333333333333, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667], "split2_test_score": [0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5133333333333333, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666], "mean_test_score": [0.52, 0.52, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.52, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5311111111111111, 0.52, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.5311111111111111, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5166666666666666, 0.5188888888888888, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5166666666666666, 0.5144444444444444, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5311111111111111, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222], "std_test_score": [0.004714045207910321, 0.004714045207910321, 0.0027216552697591043, 0.0027216552697591043, 0.004714045207910321, 0.024695678634325383, 0.024695678634325383, 0.010999438818457398, 0.004714045207910321, 0.0027216552697591043, 0.0027216552697591043, 0.010999438818457398, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.0027216552697591043, 0.004157397096415497, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.0027216552697591043, 0.030590888662080443, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.010999438818457398, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926], "rank_test_score": [4, 4, 11, 11, 4, 8, 8, 1, 4, 11, 11, 1, 18, 18, 18, 18, 11, 8, 18, 18, 18, 18, 18, 11, 17, 18, 18, 18, 18, 18, 1, 18, 18, 18, 18]}, "conf_matrix": [[37, 13], [39, 11]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.4868421052631579, "recall": 0.74, "f-measure": 0.5873015873015873}, "dog": {"precision": 0.4583333333333333, "recall": 0.22, "f-measure": 0.29729729729729726}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.048972", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:34.104944", "total_time": "0:00:02.055972", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [33] | 17 | 0.532 | 0.660 | 0.589 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 29 | [21] | 0.553 | 0.420 | 0.477 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.54, "pearson": "", "score": 0.54, "fold": 5, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"break_ties\": false, \"cache_size\": 1000, \"class_weight\": null, \"coef0\": 0.0, \"decision_function_shape\": \"ovr\", \"degree\": 3, \"gamma\": 0.01, \"kernel\": \"rbf\", \"max_iter\": -1, \"probability\": false, \"random_state\": 123456789, \"shrinking\": true, \"tol\": 0.001, \"verbose\": false}", "grid_score": 0.5144444444444445, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.002902507781982422, 0.0030426979064941406, 0.0028983751932779946, 0.002869844436645508, 0.002871910730997721, 0.0028394063313802085, 0.002918084462483724, 0.002827326456705729, 0.0029815038045247397, 0.00282136599222819, 0.0028229554494222007, 0.0028153260548909507, 0.0028113524119059243, 0.0028700828552246094, 0.002701282501220703, 0.002883275349934896, 0.0028220812479654946, 0.002759218215942383, 0.0027000109354654946, 0.0026737054189046225, 0.002788702646891276, 0.0027251243591308594, 0.0029255549112955728, 0.0028096834818522134, 0.002851247787475586, 0.002769629160563151, 0.002721548080444336, 0.002788702646891276, 0.0027300516764322915, 0.0029039382934570312, 0.002821763356526693, 0.0031148592631022134, 0.0026960372924804688, 0.002670447031656901, 0.0028788248697916665], "std_fit_time": [7.252550531272435e-05, 2.198369275518992e-05, 7.144322776745956e-05, 6.844758927910003e-05, 2.82324467791424e-05, 2.0265423393897026e-05, 2.6010096261636964e-05, 3.6342131490811666e-05, 1.494808227186375e-05, 1.8307414603765927e-05, 2.331658400914735e-05, 6.329952161070467e-06, 2.294303141526726e-05, 1.226408114396256e-05, 2.998455282833335e-05, 5.6152285621044e-05, 9.316307458699764e-06, 2.2012977944433172e-05, 2.7690333350792483e-05, 4.014708988037342e-05, 2.6100271329983933e-05, 2.277615069593047e-05, 1.398541698930037e-05, 6.0503017442679435e-05, 0.00013701927702684848, 0.0001037502279565154, 2.6995750136051648e-05, 1.8369408434367568e-05, 3.984959700130467e-05, 2.126162652276912e-05, 3.715116064706257e-05, 0.00031436797348174673, 4.481635150285876e-05, 7.066107105156232e-05, 8.349334068361414e-05], "mean_score_time": [0.0017507076263427734, 0.001713116963704427, 0.0017526944478352864, 0.001730044682820638, 0.0017247994740804036, 0.001723925272623698, 0.0016802151997884114, 0.0017081101735432942, 0.0017020702362060547, 0.0017159779866536458, 0.0017107327779134114, 0.0016973813374837239, 0.0016999244689941406, 0.0016625722249348958, 0.0016759236653645833, 0.0016334056854248047, 0.0016989707946777344, 0.0016578038533528645, 0.0016249815622965496, 0.0016179084777832031, 0.0016106764475504558, 0.001649618148803711, 0.0016496976216634114, 0.001679817835489909, 0.0016456445058186848, 0.0016636053721110027, 0.0016311804453531902, 0.001604000727335612, 0.0016281604766845703, 0.0016235510508219402, 0.0017006397247314453, 0.0016652743021647136, 0.0016143321990966797, 0.0016145706176757812, 0.0016164779663085938], "std_score_time": [2.6528464356411152e-05, 1.091588007460285e-05, 6.470252502129764e-05, 3.0497910533083616e-05, 2.232692364987999e-05, 4.194782009250846e-06, 2.2845371702780923e-05, 6.938303815751758e-06, 1.1979594518065012e-05, 1.5734823444067107e-06, 1.2364608080883827e-05, 1.3263636961209842e-05, 1.6082212404289296e-05, 5.3607374680964315e-06, 9.148158127560298e-05, 2.3759062374184665e-05, 1.4037705844764466e-05, 5.2967334438806e-06, 1.773972374881557e-05, 2.195264232619687e-05, 2.832558104055195e-05, 2.4324148476685956e-05, 2.3855629228605436e-05, 3.290829002537808e-05, 1.0138320036929138e-05, 6.767178169479393e-05, 1.8448661967655065e-05, 2.074135062645278e-05, 2.582488888044968e-05, 1.1860908301857445e-05, 5.589411593542367e-05, 3.3930537011151024e-05, 1.2657908593536725e-05, 3.491889503086983e-05, 2.9885810893358563e-05], "param_C": [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0], "param_gamma": ["auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01, "gamma": "auto"}, {"C": 0.01, "gamma": "scale"}, {"C": 0.01, "gamma": 0.01}, {"C": 0.01, "gamma": 0.1}, {"C": 0.01, "gamma": 1.0}, {"C": 0.01, "gamma": 10.0}, {"C": 0.01, "gamma": 100.0}, {"C": 0.1, "gamma": "auto"}, {"C": 0.1, "gamma": "scale"}, {"C": 0.1, "gamma": 0.01}, {"C": 0.1, "gamma": 0.1}, {"C": 0.1, "gamma": 1.0}, {"C": 0.1, "gamma": 10.0}, {"C": 0.1, "gamma": 100.0}, {"C": 1.0, "gamma": "auto"}, {"C": 1.0, "gamma": "scale"}, {"C": 1.0, "gamma": 0.01}, {"C": 1.0, "gamma": 0.1}, {"C": 1.0, "gamma": 1.0}, {"C": 1.0, "gamma": 10.0}, {"C": 1.0, "gamma": 100.0}, {"C": 10.0, "gamma": "auto"}, {"C": 10.0, "gamma": "scale"}, {"C": 10.0, "gamma": 0.01}, {"C": 10.0, "gamma": 0.1}, {"C": 10.0, "gamma": 1.0}, {"C": 10.0, "gamma": 10.0}, {"C": 10.0, "gamma": 100.0}, {"C": 100.0, "gamma": "auto"}, {"C": 100.0, "gamma": "scale"}, {"C": 100.0, "gamma": 0.01}, {"C": 100.0, "gamma": 0.1}, {"C": 100.0, "gamma": 1.0}, {"C": 100.0, "gamma": 10.0}, {"C": 100.0, "gamma": 100.0}], "split0_test_score": [0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.5133333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333], "split1_test_score": [0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5233333333333333, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.5233333333333333, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.5266666666666666, 0.5233333333333333, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.5266666666666666, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334], "split2_test_score": [0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333], "mean_test_score": [0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5144444444444445, 0.5144444444444445, 0.5133333333333333, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.4966666666666666, 0.5144444444444445, 0.5144444444444445, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.5144444444444445, 0.5144444444444445, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.5144444444444445, 0.4966666666666666, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.4977777777777777, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334], "std_test_score": [0.008164965809277268, 0.008164965809277268, 0.009558139185602912, 0.009558139185602912, 0.008164965809277268, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.024944382578492942, 0.009558139185602912, 0.009558139185602912, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.009558139185602912, 0.009558139185602912, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.009558139185602912, 0.024944382578492942, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.026152449546532917, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512], "rank_test_score": [8, 8, 1, 1, 8, 14, 14, 14, 12, 1, 1, 14, 14, 14, 14, 14, 1, 1, 14, 14, 14, 14, 14, 1, 12, 14, 14, 14, 14, 14, 11, 14, 14, 14, 14]}, "conf_matrix": [[33, 17], [29, 21]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.532258064516129, "recall": 0.66, "f-measure": 0.5892857142857142}, "dog": {"precision": 0.5526315789473685, "recall": 0.42, "f-measure": 0.4772727272727273}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.048972", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:34.104944", "total_time": "0:00:02.055972", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [38] | 12 | 0.521 | 0.760 | 0.618 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 35 | [15] | 0.556 | 0.300 | 0.390 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.53, "pearson": "", "score": 0.53, "fold": 6, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"break_ties\": false, \"cache_size\": 1000, \"class_weight\": null, \"coef0\": 0.0, \"decision_function_shape\": \"ovr\", \"degree\": 3, \"gamma\": \"auto\", \"kernel\": \"rbf\", \"max_iter\": -1, \"probability\": false, \"random_state\": 123456789, \"shrinking\": true, \"tol\": 0.001, \"verbose\": false}", "grid_score": 0.51, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0028493404388427734, 0.0031110445658365884, 0.0028777122497558594, 0.0028136571248372397, 0.0028460820515950522, 0.002856016159057617, 0.002902984619140625, 0.002825021743774414, 0.0029706954956054688, 0.002803961435953776, 0.0028076171875, 0.002794345219930013, 0.0028101603190104165, 0.002875645955403646, 0.0026944478352864585, 0.0029065608978271484, 0.002797206242879232, 0.002750873565673828, 0.0026923815409342446, 0.0026636123657226562, 0.0027655760447184243, 0.0027022361755371094, 0.002888361612955729, 0.002768357594807943, 0.002947648366292318, 0.0027216275533040366, 0.0027081171671549478, 0.0027640660603841147, 0.002699772516886393, 0.002878427505493164, 0.0030655860900878906, 0.003076632817586263, 0.0027169386545817056, 0.0027376810709635415, 0.0028127034505208335], "std_fit_time": [5.647887382380846e-05, 7.564856163785546e-05, 2.489010796195267e-05, 8.050722288849559e-06, 4.053692371528821e-05, 3.693616044301257e-05, 4.188755020492693e-06, 4.444188825576199e-05, 2.309667807721267e-05, 1.8307414603765927e-05, 4.400529289216083e-06, 3.6524156194172374e-05, 4.146990988760096e-05, 2.264293210657075e-05, 6.64916699174732e-05, 5.572674097059385e-05, 2.264711576438911e-05, 3.740513215910256e-05, 6.212754908227121e-05, 7.113535719037125e-05, 5.200744258006155e-05, 5.9209467273582805e-05, 6.522344906694664e-05, 3.602374201621107e-05, 0.0002393816200558239, 9.618534250071852e-05, 5.1893282387827205e-05, 5.246376620427026e-05, 5.9797716035951353e-05, 5.628597611117954e-05, 0.0003038713771310967, 0.0002517476166204754, 6.736702013962487e-05, 0.00011303912932074403, 4.043161722550775e-05], "mean_score_time": [0.0017313957214355469, 0.0017352898915608723, 0.0017420450846354167, 0.0016952355702718098, 0.0017319520314534504, 0.0017217000325520833, 0.0016971429189046223, 0.001707315444946289, 0.0016942024230957031, 0.0017014344533284504, 0.0016914208730061848, 0.0016773541768391926, 0.0016985734303792317, 0.0017018318176269531, 0.001620928446451823, 0.0016326109568277996, 0.0016948382059733074, 0.0016539891560872395, 0.0016129811604817708, 0.0015973250071207683, 0.0016176700592041016, 0.0016146500905354817, 0.001615444819132487, 0.0016602675120035808, 0.001627206802368164, 0.0016217231750488281, 0.001623233159383138, 0.0016072591145833333, 0.001626729965209961, 0.001611630121866862, 0.001668691635131836, 0.0016303857167561848, 0.0016281604766845703, 0.0016235510508219402, 0.0016487439473470051], "std_score_time": [5.917009256773972e-05, 1.3235035065586129e-05, 3.17543554687612e-05, 1.024984243418557e-05, 3.1470248980210325e-05, 1.520696089942448e-05, 2.0055838644393196e-05, 1.9498889223585477e-05, 5.764932976825121e-06, 2.4183788386508526e-06, 6.2667764039727275e-06, 3.7663763717246964e-06, 2.457935083608852e-05, 3.559443798098606e-05, 2.3457555849735915e-05, 2.3113352900968993e-05, 1.3515527532320781e-05, 1.6417253987687336e-05, 2.6489390221155942e-05, 3.246775149033662e-05, 2.8737764088780335e-05, 3.1313315244592397e-05, 3.112821147724667e-05, 2.1555758804530697e-05, 1.3968697474813711e-05, 5.2413420440930045e-05, 3.237248680575396e-05, 3.290771424425927e-05, 4.779009079926631e-05, 2.95063795668495e-05, 1.9802621011230498e-05, 3.335834827280925e-05, 3.760872031467169e-05, 4.324623571614747e-05, 3.899842626694137e-06], "param_C": [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0], "param_gamma": ["auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01, "gamma": "auto"}, {"C": 0.01, "gamma": "scale"}, {"C": 0.01, "gamma": 0.01}, {"C": 0.01, "gamma": 0.1}, {"C": 0.01, "gamma": 1.0}, {"C": 0.01, "gamma": 10.0}, {"C": 0.01, "gamma": 100.0}, {"C": 0.1, "gamma": "auto"}, {"C": 0.1, "gamma": "scale"}, {"C": 0.1, "gamma": 0.01}, {"C": 0.1, "gamma": 0.1}, {"C": 0.1, "gamma": 1.0}, {"C": 0.1, "gamma": 10.0}, {"C": 0.1, "gamma": 100.0}, {"C": 1.0, "gamma": "auto"}, {"C": 1.0, "gamma": "scale"}, {"C": 1.0, "gamma": 0.01}, {"C": 1.0, "gamma": 0.1}, {"C": 1.0, "gamma": 1.0}, {"C": 1.0, "gamma": 10.0}, {"C": 1.0, "gamma": 100.0}, {"C": 10.0, "gamma": "auto"}, {"C": 10.0, "gamma": "scale"}, {"C": 10.0, "gamma": 0.01}, {"C": 10.0, "gamma": 0.1}, {"C": 10.0, "gamma": 1.0}, {"C": 10.0, "gamma": 10.0}, {"C": 10.0, "gamma": 100.0}, {"C": 100.0, "gamma": "auto"}, {"C": 100.0, "gamma": "scale"}, {"C": 100.0, "gamma": 0.01}, {"C": 100.0, "gamma": 0.1}, {"C": 100.0, "gamma": 1.0}, {"C": 100.0, "gamma": 10.0}, {"C": 100.0, "gamma": 100.0}], "split0_test_score": [0.48, 0.48, 0.53, 0.5266666666666666, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.53, 0.5266666666666666, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.53, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.53, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48], "split1_test_score": [0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5, 0.5, 0.5066666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5, 0.5, 0.5066666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.5, 0.5066666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.5, 0.5066666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.5066666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667], "split2_test_score": [0.5433333333333333, 0.49666666666666665, 0.49666666666666665, 0.49666666666666665, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.49666666666666665, 0.49666666666666665, 0.49666666666666665, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.49666666666666665, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.49666666666666665, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333], "mean_test_score": [0.51, 0.49444444444444446, 0.5088888888888888, 0.5077777777777778, 0.51, 0.5, 0.5, 0.51, 0.49444444444444446, 0.5088888888888888, 0.5077777777777778, 0.51, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5088888888888888, 0.51, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5088888888888888, 0.51, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.51, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], "std_test_score": [0.025962936545662056, 0.010999438818457429, 0.014989708403591175, 0.013425606637327284, 0.025962936545662056, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.025962936545662056, 0.010999438818457429, 0.014989708403591175, 0.013425606637327284, 0.025962936545662056, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.014989708403591175, 0.025962936545662056, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.014989708403591175, 0.025962936545662056, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.025962936545662056, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914], "rank_test_score": [1, 34, 8, 12, 1, 14, 14, 1, 34, 8, 12, 1, 14, 14, 14, 14, 8, 1, 14, 14, 14, 14, 14, 8, 1, 14, 14, 14, 14, 14, 1, 14, 14, 14, 14]}, "conf_matrix": [[38, 12], [35, 15]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.5205479452054794, "recall": 0.76, "f-measure": 0.6178861788617885}, "dog": {"precision": 0.5555555555555556, "recall": 0.3, "f-measure": 0.3896103896103896}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.048972", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:34.104944", "total_time": "0:00:02.055972", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [22] | 28 | 0.440 | 0.440 | 0.440 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 28 | [22] | 0.440 | 0.440 | 0.440 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.44, "pearson": "", "score": 0.44, "fold": 7, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"break_ties\": false, \"cache_size\": 1000, \"class_weight\": null, \"coef0\": 0.0, \"decision_function_shape\": \"ovr\", \"degree\": 3, \"gamma\": \"auto\", \"kernel\": \"rbf\", \"max_iter\": -1, \"probability\": false, \"random_state\": 123456789, \"shrinking\": true, \"tol\": 0.001, \"verbose\": false}", "grid_score": 0.5255555555555556, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0028580029805501304, 0.0030504067738850913, 0.0028499762217203775, 0.0028264522552490234, 0.002807060877482096, 0.002817392349243164, 0.0028587977091471353, 0.0027856032053629556, 0.0029435952504475913, 0.0028052330017089844, 0.002783060073852539, 0.002757469813028971, 0.00279998779296875, 0.0028243064880371094, 0.002687215805053711, 0.0028520425160725913, 0.002748886744181315, 0.002691507339477539, 0.002670923868815104, 0.002644777297973633, 0.0027042229970296225, 0.0027139981587727866, 0.002904494603474935, 0.00271455446879069, 0.0029039382934570312, 0.0027326742808024087, 0.0026787916819254556, 0.0027364095052083335, 0.0026771227518717446, 0.0028639634450276694, 0.002735694249471029, 0.003196557362874349, 0.0027572313944498696, 0.002706289291381836, 0.0027325948079427085], "std_fit_time": [7.320766178835473e-05, 3.523239017354073e-05, 2.679237438610362e-05, 3.5094264611911164e-06, 6.420984112624666e-05, 7.90172071341662e-05, 6.933632406046205e-05, 4.1992514525308793e-05, 2.406519028025272e-05, 3.512017081470969e-05, 2.530683410658941e-05, 3.042700193989791e-05, 3.282392665553217e-05, 5.20433772683168e-05, 5.457789599056229e-05, 8.364162641372637e-05, 3.4330251716500384e-05, 3.9633936625222366e-05, 5.879659759647945e-05, 6.479840949579719e-05, 5.551598784936907e-05, 6.800583203215883e-05, 2.3135476305108274e-05, 5.100349945841268e-05, 0.0003021327557931411, 9.02672458040818e-05, 4.6377708118649905e-05, 6.118935405593023e-05, 4.814887980721932e-05, 5.7887564030006175e-05, 0.00010526215518543416, 0.00022437585301079678, 7.610156055617664e-05, 6.080094491201423e-05, 6.991001205494912e-05], "mean_score_time": [0.0017399787902832031, 0.0017252763112386067, 0.0017307599385579426, 0.0017019112904866536, 0.0017019907633463542, 0.001676321029663086, 0.0016492207845052083, 0.0016812483469645183, 0.0016644001007080078, 0.001699686050415039, 0.0016930103302001953, 0.0016597906748453777, 0.0016935666402180989, 0.0016547044118245442, 0.0016059080759684246, 0.0016143321990966797, 0.0016693274180094402, 0.0016317367553710938, 0.0015996297200520833, 0.0015880266825358074, 0.0015949408213297527, 0.0016260147094726562, 0.0016241073608398438, 0.0016334056854248047, 0.0016183058420817058, 0.0016173521677652996, 0.0016105175018310547, 0.0015991528828938801, 0.0015977223714192708, 0.0016150474548339844, 0.0016049544016520183, 0.0016007423400878906, 0.0016486644744873047, 0.0016234715779622395, 0.0015790462493896484], "std_score_time": [3.822784989619775e-05, 1.7664798493164878e-05, 6.565054711679898e-06, 1.1388213999510544e-05, 3.923722452336534e-05, 4.0965464811489054e-05, 3.455909081195581e-05, 3.256564677310534e-05, 2.0807627775805866e-05, 2.2931190986842526e-05, 1.5199067545422771e-05, 1.6413791203086328e-05, 7.69451614536262e-06, 2.0455270477287238e-05, 2.9164049109800262e-05, 3.0648304176064384e-05, 2.0365220742219153e-05, 2.0897584532699015e-05, 2.7622507044676395e-05, 3.5738583604567215e-05, 2.9783772947698447e-05, 4.029532618000125e-05, 5.141003407266065e-05, 3.2789273007087586e-05, 2.482404455230031e-05, 4.987160992307372e-05, 3.154762230386944e-05, 3.3443440932058957e-05, 3.2060773966399536e-05, 4.3916072350815576e-05, 3.2494002360498466e-05, 2.6515604840980854e-05, 4.979049185306501e-05, 3.978535501247812e-05, 5.156570030040198e-05], "param_C": [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0], "param_gamma": ["auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01, "gamma": "auto"}, {"C": 0.01, "gamma": "scale"}, {"C": 0.01, "gamma": 0.01}, {"C": 0.01, "gamma": 0.1}, {"C": 0.01, "gamma": 1.0}, {"C": 0.01, "gamma": 10.0}, {"C": 0.01, "gamma": 100.0}, {"C": 0.1, "gamma": "auto"}, {"C": 0.1, "gamma": "scale"}, {"C": 0.1, "gamma": 0.01}, {"C": 0.1, "gamma": 0.1}, {"C": 0.1, "gamma": 1.0}, {"C": 0.1, "gamma": 10.0}, {"C": 0.1, "gamma": 100.0}, {"C": 1.0, "gamma": "auto"}, {"C": 1.0, "gamma": "scale"}, {"C": 1.0, "gamma": 0.01}, {"C": 1.0, "gamma": 0.1}, {"C": 1.0, "gamma": 1.0}, {"C": 1.0, "gamma": 10.0}, {"C": 1.0, "gamma": 100.0}, {"C": 10.0, "gamma": "auto"}, {"C": 10.0, "gamma": "scale"}, {"C": 10.0, "gamma": 0.01}, {"C": 10.0, "gamma": 0.1}, {"C": 10.0, "gamma": 1.0}, {"C": 10.0, "gamma": 10.0}, {"C": 10.0, "gamma": 100.0}, {"C": 100.0, "gamma": "auto"}, {"C": 100.0, "gamma": "scale"}, {"C": 100.0, "gamma": 0.01}, {"C": 100.0, "gamma": 0.1}, {"C": 100.0, "gamma": 1.0}, {"C": 100.0, "gamma": 10.0}, {"C": 100.0, "gamma": 100.0}], "split0_test_score": [0.55, 0.55, 0.55, 0.55, 0.55, 0.48, 0.48, 0.55, 0.55, 0.55, 0.55, 0.55, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.55, 0.55, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.55, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.55, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48], "split1_test_score": [0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.5, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.5133333333333333, 0.5, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.5133333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333], "split2_test_score": [0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333], "mean_test_score": [0.5255555555555556, 0.5255555555555556, 0.5255555555555556, 0.5255555555555556, 0.5255555555555556, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.5211111111111112, 0.5255555555555556, 0.5255555555555556, 0.5255555555555556, 0.5211111111111112, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.5255555555555556, 0.5255555555555556, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.5255555555555556, 0.4977777777777777, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.5255555555555556, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555], "std_test_score": [0.01728483242900453, 0.01728483242900453, 0.01728483242900453, 0.01728483242900453, 0.01728483242900453, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.021140330656044964, 0.01728483242900453, 0.01728483242900453, 0.01728483242900453, 0.021140330656044964, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.01728483242900453, 0.01728483242900453, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.01728483242900453, 0.013698697784375501, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.01728483242900453, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745], "rank_test_score": [1, 1, 1, 1, 1, 16, 16, 13, 1, 1, 1, 13, 16, 16, 16, 16, 1, 1, 16, 16, 16, 16, 16, 1, 15, 16, 16, 16, 16, 16, 1, 16, 16, 16, 16]}, "conf_matrix": [[22, 28], [28, 22]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.44, "recall": 0.44, "f-measure": 0.44}, "dog": {"precision": 0.44, "recall": 0.44, "f-measure": 0.44}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.048972", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:34.104944", "total_time": "0:00:02.055972", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [25] | 25 | 0.521 | 0.500 | 0.510 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 23 | [27] | 0.519 | 0.540 | 0.529 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.52, "pearson": "", "score": 0.52, "fold": 8, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"break_ties\": false, \"cache_size\": 1000, \"class_weight\": null, \"coef0\": 0.0, \"decision_function_shape\": \"ovr\", \"degree\": 3, \"gamma\": 0.01, \"kernel\": \"rbf\", \"max_iter\": -1, \"probability\": false, \"random_state\": 123456789, \"shrinking\": true, \"tol\": 0.001, \"verbose\": false}", "grid_score": 0.5166666666666667, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0027686754862467446, 0.0030057430267333984, 0.0027986367543538413, 0.002726316452026367, 0.0027015209197998047, 0.0027806758880615234, 0.002812465031941732, 0.002759138743082682, 0.0029244422912597656, 0.0027823448181152344, 0.002773125966389974, 0.0027546087900797525, 0.002742290496826172, 0.0028189818064371743, 0.0026716391245524087, 0.00283662478129069, 0.002751906712849935, 0.0027496814727783203, 0.0027159849802652993, 0.0026630560557047525, 0.0027437210083007812, 0.00267791748046875, 0.0028780301411946616, 0.0027316411336263022, 0.002749363581339518, 0.0026977856953938804, 0.0026988983154296875, 0.002770026524861654, 0.0026820500691731772, 0.002867460250854492, 0.002836306889851888, 0.0034345785776774087, 0.0027300516764322915, 0.002691348393758138, 0.0027233759562174478], "std_fit_time": [2.0766913659991015e-05, 4.5198193355844346e-05, 4.79600107200485e-05, 2.52145730114918e-05, 4.667324065453842e-05, 5.6807031117113e-05, 3.870140595948131e-05, 3.872196326335582e-05, 2.3216959173215503e-05, 5.147670064434977e-05, 2.170642262100802e-06, 3.66189688931477e-05, 2.5169444876624084e-05, 3.965942550957358e-05, 5.2007442580061546e-05, 3.515270639196471e-05, 1.431350108971282e-05, 2.8073386947406544e-05, 5.293835068203241e-05, 6.052023941096677e-05, 6.429732546942695e-05, 5.110061619616537e-05, 6.112987070301886e-05, 2.06681391712835e-05, 2.3502746238421086e-05, 4.16527258018952e-05, 5.7994390269825775e-05, 5.6193437741441994e-05, 4.8950507810611985e-05, 5.439706804799522e-05, 0.00014223346311876466, 6.999235709522568e-05, 7.457519055540248e-05, 6.69285112680151e-05, 6.910748947911256e-05], "mean_score_time": [0.0016910235087076824, 0.0017232894897460938, 0.0017080307006835938, 0.0016583601633707683, 0.0016477108001708984, 0.0017189184824625652, 0.0016481876373291016, 0.0016709168752034504, 0.001662890116373698, 0.0016922156016031902, 0.0016846656799316406, 0.0016680558522542317, 0.001661380132039388, 0.0016426245371500652, 0.0016130606333414714, 0.0016140143076578777, 0.0017200311024983723, 0.001649936040242513, 0.0016490618387858074, 0.0016115506490071614, 0.0016009807586669922, 0.0016049544016520183, 0.0016093254089355469, 0.0016769568125406902, 0.0016249020894368489, 0.0016233126322428386, 0.0016423861185709636, 0.0016106764475504558, 0.0016160011291503906, 0.0016183058420817058, 0.0016349951426188152, 0.001668373743693034, 0.0016410350799560547, 0.0016272862752278645, 0.0015987555185953777], "std_score_time": [1.763259020753627e-05, 2.8009870887186756e-05, 2.3876006783982044e-05, 3.256564677310534e-05, 2.144795657013116e-05, 7.381005210066764e-05, 2.159586312113139e-05, 2.759368188018943e-05, 1.8500967667613227e-05, 3.1683268665656225e-05, 8.469734033742719e-06, 2.7690333350792483e-05, 1.2703233848528688e-05, 2.04283899887959e-05, 3.2691660980733244e-05, 3.035842436075076e-05, 3.381306349954964e-05, 3.808848214911991e-05, 4.895902284965878e-05, 3.28160365428639e-05, 2.887982924358018e-05, 3.4787513906643095e-05, 3.862724367426522e-05, 6.279251179664614e-05, 3.013918488059307e-05, 3.713534668525474e-05, 5.668827549092673e-05, 4.158534616985812e-05, 4.320751621927868e-05, 3.913180988346793e-05, 3.403869989738769e-05, 2.1879442632389182e-05, 4.792193670532544e-05, 4.284213733316505e-05, 3.0257145278933006e-05], "param_C": [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0], "param_gamma": ["auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01, "gamma": "auto"}, {"C": 0.01, "gamma": "scale"}, {"C": 0.01, "gamma": 0.01}, {"C": 0.01, "gamma": 0.1}, {"C": 0.01, "gamma": 1.0}, {"C": 0.01, "gamma": 10.0}, {"C": 0.01, "gamma": 100.0}, {"C": 0.1, "gamma": "auto"}, {"C": 0.1, "gamma": "scale"}, {"C": 0.1, "gamma": 0.01}, {"C": 0.1, "gamma": 0.1}, {"C": 0.1, "gamma": 1.0}, {"C": 0.1, "gamma": 10.0}, {"C": 0.1, "gamma": 100.0}, {"C": 1.0, "gamma": "auto"}, {"C": 1.0, "gamma": "scale"}, {"C": 1.0, "gamma": 0.01}, {"C": 1.0, "gamma": 0.1}, {"C": 1.0, "gamma": 1.0}, {"C": 1.0, "gamma": 10.0}, {"C": 1.0, "gamma": 100.0}, {"C": 10.0, "gamma": "auto"}, {"C": 10.0, "gamma": "scale"}, {"C": 10.0, "gamma": 0.01}, {"C": 10.0, "gamma": 0.1}, {"C": 10.0, "gamma": 1.0}, {"C": 10.0, "gamma": 10.0}, {"C": 10.0, "gamma": 100.0}, {"C": 100.0, "gamma": "auto"}, {"C": 100.0, "gamma": "scale"}, {"C": 100.0, "gamma": 0.01}, {"C": 100.0, "gamma": 0.1}, {"C": 100.0, "gamma": 1.0}, {"C": 100.0, "gamma": 10.0}, {"C": 100.0, "gamma": 100.0}], "split0_test_score": [0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.54, 0.54, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.54, 0.54, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.54, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.54, 0.4933333333333334, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666], "split1_test_score": [0.4866666666666667, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.4866666666666667, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.4866666666666667, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.5033333333333333, 0.4866666666666667, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4866666666666667, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333], "split2_test_score": [0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667], "mean_test_score": [0.5100000000000001, 0.5155555555555557, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5100000000000001, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5100000000000001, 0.5100000000000001, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5100000000000001, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5166666666666667, 0.5155555555555557, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5166666666666667, 0.4955555555555556, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5100000000000001, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222], "std_test_score": [0.020548046676563226, 0.014989708403591139, 0.016555182695279284, 0.016555182695279284, 0.020548046676563226, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.020548046676563226, 0.020548046676563226, 0.016555182695279284, 0.016555182695279284, 0.020548046676563226, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.016555182695279284, 0.014989708403591139, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.016555182695279284, 0.008314794192830984, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.020548046676563226, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472], "rank_test_score": [9, 7, 1, 1, 9, 15, 15, 9, 9, 1, 1, 9, 15, 15, 15, 15, 1, 7, 15, 15, 15, 15, 15, 1, 35, 15, 15, 15, 15, 15, 9, 15, 15, 15, 15]}, "conf_matrix": [[25, 25], [23, 27]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.5208333333333334, "recall": 0.5, "f-measure": 0.5102040816326531}, "dog": {"precision": 0.5192307692307693, "recall": 0.54, "f-measure": 0.5294117647058824}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.048972", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:34.104944", "total_time": "0:00:02.055972", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [34] | 16 | 0.486 | 0.680 | 0.567 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 36 | [14] | 0.467 | 0.280 | 0.350 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.48, "pearson": "", "score": 0.48, "fold": 9, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"break_ties\": false, \"cache_size\": 1000, \"class_weight\": null, \"coef0\": 0.0, \"decision_function_shape\": \"ovr\", \"degree\": 3, \"gamma\": 10.0, \"kernel\": \"rbf\", \"max_iter\": -1, \"probability\": false, \"random_state\": 123456789, \"shrinking\": true, \"tol\": 0.001, \"verbose\": false}", "grid_score": 0.5311111111111111, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0027596155802408853, 0.00302735964457194, 0.002778132756551107, 0.002799431482950846, 0.002789656321207682, 0.0027919610341389975, 0.002848545710245768, 0.002767483393351237, 0.002924760182698568, 0.0027828216552734375, 0.002750953038533529, 0.002724329630533854, 0.002768993377685547, 0.0028073787689208984, 0.002681732177734375, 0.00286714235941569, 0.0027478535970052085, 0.002677281697591146, 0.002675930658976237, 0.002655665079752604, 0.002737760543823242, 0.0026727517445882163, 0.0028769969940185547, 0.002675612767537435, 0.0027119318644205728, 0.0026869773864746094, 0.0026820500691731772, 0.0027313232421875, 0.0026814142862955728, 0.002865314483642578, 0.0027076403299967446, 0.0030336380004882812, 0.002805630366007487, 0.002679586410522461, 0.0028123060862223306], "std_fit_time": [6.267653167257724e-05, 7.380363406221218e-05, 2.170729551589471e-05, 6.187665195408417e-06, 1.1142650432588409e-05, 9.469617268962834e-06, 1.1311419889662388e-05, 2.068829814847438e-05, 6.160043835664145e-06, 8.17605409597504e-06, 8.827571088512331e-06, 1.7438091270652502e-05, 1.7753247865584863e-05, 1.5511261851684197e-05, 1.74692120044778e-05, 1.1716251133081023e-05, 1.2914767625027896e-05, 1.7521557845459835e-05, 2.992720400307635e-05, 2.8184083576227722e-05, 2.7802100813954104e-05, 2.5178727819712476e-05, 2.3012848274819466e-05, 1.4569349947650894e-05, 3.974389959698206e-05, 4.819712808006075e-05, 2.5420633695494757e-05, 1.9834171374911668e-05, 2.539453230599922e-05, 1.3081918299072426e-05, 1.00255571624108e-05, 0.00024175134474122383, 9.132735284091941e-05, 6.713194343779386e-05, 5.18373873595012e-05], "mean_score_time": [0.0016837120056152344, 0.0017243226369222004, 0.0016893545786539714, 0.001688241958618164, 0.0016812483469645183, 0.0016992886861165364, 0.001667340596516927, 0.0016765594482421875, 0.0016651153564453125, 0.0016887982686360676, 0.0016787052154541016, 0.0016636053721110027, 0.0016679763793945312, 0.0016426245371500652, 0.0016044775644938152, 0.0016196568806966145, 0.00165557861328125, 0.001621564229329427, 0.001604000727335612, 0.001592397689819336, 0.0015944639841715496, 0.0016023317972819011, 0.0016262531280517578, 0.0016112327575683594, 0.0016027291615804036, 0.0016256173451741536, 0.0016093254089355469, 0.0015944639841715496, 0.0016009807586669922, 0.0016113122304280598, 0.0016062259674072266, 0.0016027291615804036, 0.0016637643178304036, 0.0015853246053059895, 0.0016167958577473958], "std_score_time": [4.371108429634356e-05, 1.692865187055597e-05, 1.5720366454541617e-05, 3.0594470588239285e-06, 1.1149450260580481e-05, 9.1335028957104e-06, 9.328502470411212e-06, 1.4041754599118163e-05, 1.2338017495093928e-05, 1.3952863278296627e-05, 7.786718186642895e-06, 2.95063795668495e-05, 1.4898140919093508e-05, 1.285005120049015e-05, 1.0716171796387465e-05, 2.0738609861119704e-05, 1.2307264661888377e-05, 2.8113404769104942e-05, 2.5244113232852718e-05, 2.5530462907487567e-05, 1.5520217311313283e-05, 2.8954090785760387e-05, 5.128050549028062e-05, 1.4141256929718892e-05, 1.7312684128049346e-05, 3.39863340641864e-05, 1.891287093713638e-05, 2.0365220742219153e-05, 2.758727219790082e-05, 2.4435545903146613e-05, 1.3068876228292973e-05, 3.229689409164115e-05, 1.6646481640605325e-05, 2.697421719511431e-05, 3.067878853141928e-05], "param_C": [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0], "param_gamma": ["auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01, "gamma": "auto"}, {"C": 0.01, "gamma": "scale"}, {"C": 0.01, "gamma": 0.01}, {"C": 0.01, "gamma": 0.1}, {"C": 0.01, "gamma": 1.0}, {"C": 0.01, "gamma": 10.0}, {"C": 0.01, "gamma": 100.0}, {"C": 0.1, "gamma": "auto"}, {"C": 0.1, "gamma": "scale"}, {"C": 0.1, "gamma": 0.01}, {"C": 0.1, "gamma": 0.1}, {"C": 0.1, "gamma": 1.0}, {"C": 0.1, "gamma": 10.0}, {"C": 0.1, "gamma": 100.0}, {"C": 1.0, "gamma": "auto"}, {"C": 1.0, "gamma": "scale"}, {"C": 1.0, "gamma": 0.01}, {"C": 1.0, "gamma": 0.1}, {"C": 1.0, "gamma": 1.0}, {"C": 1.0, "gamma": 10.0}, {"C": 1.0, "gamma": 100.0}, {"C": 10.0, "gamma": "auto"}, {"C": 10.0, "gamma": "scale"}, {"C": 10.0, "gamma": 0.01}, {"C": 10.0, "gamma": 0.1}, {"C": 10.0, "gamma": 1.0}, {"C": 10.0, "gamma": 10.0}, {"C": 10.0, "gamma": 100.0}, {"C": 100.0, "gamma": "auto"}, {"C": 100.0, "gamma": "scale"}, {"C": 100.0, "gamma": 0.01}, {"C": 100.0, "gamma": 0.1}, {"C": 100.0, "gamma": 1.0}, {"C": 100.0, "gamma": 10.0}, {"C": 100.0, "gamma": 100.0}], "split0_test_score": [0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5266666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666], "split1_test_score": [0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.51, 0.51, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5133333333333333, 0.51, 0.51, 0.51, 0.51, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.51, 0.51, 0.51, 0.51, 0.51, 0.5166666666666667, 0.5133333333333333, 0.51, 0.51, 0.51, 0.51, 0.51, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.51, 0.51, 0.51], "split2_test_score": [0.53, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.53, 0.53, 0.5433333333333333, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.53, 0.5433333333333333, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.53, 0.5433333333333333, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666], "mean_test_score": [0.5244444444444445, 0.5244444444444445, 0.5244444444444445, 0.5244444444444445, 0.5244444444444445, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5244444444444445, 0.5244444444444445, 0.5233333333333333, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5299999999999999, 0.5299999999999999, 0.5244444444444445, 0.5244444444444445, 0.5299999999999999, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5244444444444445, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5266666666666666, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111], "std_test_score": [0.0056655772373252955, 0.0056655772373252955, 0.0056655772373252955, 0.0056655772373252955, 0.0056655772373252955, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001, 0.007200822998230968, 0.007200822998230968, 0.0056655772373252955, 0.0056655772373252955, 0.007200822998230968, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001, 0.014401645996461902, 0.014401645996461902, 0.0056655772373252955, 0.0056655772373252955, 0.014401645996461902, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001, 0.0056655772373252955, 0.012862041003100256, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001, 0.009813067629253163, 0.012862041003100256, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001], "rank_test_score": [23, 23, 23, 23, 23, 1, 1, 33, 33, 23, 23, 33, 1, 1, 19, 19, 23, 23, 19, 1, 1, 1, 1, 23, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 22, 1, 1, 1, 1]}, "conf_matrix": [[34, 16], [36, 14]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.4857142857142857, "recall": 0.68, "f-measure": 0.5666666666666667}, "dog": {"precision": 0.4666666666666667, "recall": 0.28, "f-measure": 0.35000000000000003}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.048972", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:34.104944", "total_time": "0:00:02.055972", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [46] | 4 | 0.529 | 0.920 | 0.672 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 41 | [9] | 0.692 | 0.180 | 0.286 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.55, "pearson": "", "score": 0.55, "fold": 10, "model_params": "{\"C\": 1.0, \"break_ties\": false, \"cache_size\": 1000, \"class_weight\": null, \"coef0\": 0.0, \"decision_function_shape\": \"ovr\", \"degree\": 3, \"gamma\": \"scale\", \"kernel\": \"rbf\", \"max_iter\": -1, \"probability\": false, \"random_state\": 123456789, \"shrinking\": true, \"tol\": 0.001, \"verbose\": false}", "grid_score": 0.5233333333333333, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0027936299641927085, 0.002943913141886393, 0.0027194817860921225, 0.0027823448181152344, 0.002846320470174154, 0.0028075377146402993, 0.002870639165242513, 0.0027952194213867188, 0.0029456615447998047, 0.0028076966603597007, 0.0027687549591064453, 0.002770503362019857, 0.002766211827596029, 0.0028564135233561196, 0.0027100245157877603, 0.002912600835164388, 0.002766291300455729, 0.00272520383199056, 0.002715031305948893, 0.002698659896850586, 0.0027860005696614585, 0.002733310063680013, 0.002912600835164388, 0.0027239322662353516, 0.002748568852742513, 0.0027224222819010415, 0.0027032693227132163, 0.0027690728505452475, 0.00271455446879069, 0.0029146671295166016, 0.0030101140340169272, 0.003247340520222982, 0.002951463063557943, 0.002729336420694987, 0.0027305285135904946], "std_fit_time": [3.9398665186897254e-05, 8.479042792046494e-05, 3.730791586374938e-05, 1.4129192724255613e-05, 8.104392697042098e-05, 2.289839137238577e-05, 7.235086235517528e-06, 3.454410144060279e-05, 1.9560012897383576e-05, 5.146762041113336e-05, 6.912768436426365e-06, 3.370979784144343e-05, 1.343396959009646e-05, 2.8742598803540153e-05, 2.8666026842286646e-05, 4.267640767650373e-05, 1.7254580964230816e-05, 4.225161711699116e-05, 3.6544382804839945e-05, 1.9772936932196933e-05, 2.388341249346038e-05, 1.8601063804801846e-05, 2.5115435555907797e-05, 3.4691883196701805e-05, 5.139430633720346e-05, 2.663633402851995e-05, 1.5080590271161932e-05, 2.4044710380826993e-05, 8.87893608629501e-06, 2.661545952718813e-05, 0.00020916855077743644, 0.00025125625820839384, 0.00017172012530627573, 9.628280448867592e-05, 6.916422119787401e-06], "mean_score_time": [0.0017046928405761719, 0.0016886393229166667, 0.001665353775024414, 0.0017139911651611328, 0.0017349720001220703, 0.0017229715983072917, 0.0016797383626302083, 0.0017054080963134766, 0.001694043477376302, 0.0016996065775553386, 0.0016992886861165364, 0.0016881624857584636, 0.0017014344533284504, 0.0016647974650065105, 0.0016438961029052734, 0.0016426245371500652, 0.0016810894012451172, 0.0016550223032633464, 0.0016415913899739583, 0.0016360282897949219, 0.0016466776529947917, 0.0016498565673828125, 0.0016493797302246094, 0.0016589164733886719, 0.0016489823659261067, 0.0016469955444335938, 0.0016376177469889324, 0.001623709996541341, 0.0016370614369710286, 0.001643816630045573, 0.0016593138376871746, 0.001797040303548177, 0.001682281494140625, 0.0016342798868815105, 0.001597007115681966], "std_score_time": [3.2971373006089185e-05, 2.2210353908592945e-05, 2.495093431844927e-05, 1.1893877489627351e-05, 3.970987704351889e-05, 1.398948087679929e-05, 4.979594611428751e-06, 2.822819593227323e-05, 1.5140779118995488e-05, 1.3030156415093587e-05, 1.6209346496559095e-06, 1.463552643871694e-05, 2.112603278311734e-05, 1.3073708141878522e-05, 1.2760777689072402e-05, 1.2434899725058332e-05, 3.7596626830148286e-06, 1.7192975598978194e-05, 1.3235035065586129e-05, 1.0512069551967908e-05, 6.811524180480995e-06, 1.5120325084407736e-05, 1.5351638824467896e-05, 2.1997478877266176e-05, 2.0488590296836877e-05, 1.198275744736582e-05, 1.4100106929856615e-05, 2.0432099744877715e-05, 1.3649449193429483e-05, 1.7947850532828997e-05, 2.4631715108342515e-05, 7.346525485053654e-05, 3.8201075176063266e-05, 2.1223569043021504e-05, 1.3821881740766949e-05], "param_C": [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0], "param_gamma": ["auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01, "gamma": "auto"}, {"C": 0.01, "gamma": "scale"}, {"C": 0.01, "gamma": 0.01}, {"C": 0.01, "gamma": 0.1}, {"C": 0.01, "gamma": 1.0}, {"C": 0.01, "gamma": 10.0}, {"C": 0.01, "gamma": 100.0}, {"C": 0.1, "gamma": "auto"}, {"C": 0.1, "gamma": "scale"}, {"C": 0.1, "gamma": 0.01}, {"C": 0.1, "gamma": 0.1}, {"C": 0.1, "gamma": 1.0}, {"C": 0.1, "gamma": 10.0}, {"C": 0.1, "gamma": 100.0}, {"C": 1.0, "gamma": "auto"}, {"C": 1.0, "gamma": "scale"}, {"C": 1.0, "gamma": 0.01}, {"C": 1.0, "gamma": 0.1}, {"C": 1.0, "gamma": 1.0}, {"C": 1.0, "gamma": 10.0}, {"C": 1.0, "gamma": 100.0}, {"C": 10.0, "gamma": "auto"}, {"C": 10.0, "gamma": "scale"}, {"C": 10.0, "gamma": 0.01}, {"C": 10.0, "gamma": 0.1}, {"C": 10.0, "gamma": 1.0}, {"C": 10.0, "gamma": 10.0}, {"C": 10.0, "gamma": 100.0}, {"C": 100.0, "gamma": "auto"}, {"C": 100.0, "gamma": "scale"}, {"C": 100.0, "gamma": 0.01}, {"C": 100.0, "gamma": 0.1}, {"C": 100.0, "gamma": 1.0}, {"C": 100.0, "gamma": 10.0}, {"C": 100.0, "gamma": 100.0}], "split0_test_score": [0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.52, 0.52, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.52, 0.52, 0.52, 0.5333333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52, 0.5233333333333333, 0.5333333333333333, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52, 0.5233333333333333, 0.5333333333333333, 0.52, 0.52, 0.52], "split1_test_score": [0.4933333333333334, 0.4933333333333334, 0.4933333333333334, 0.4933333333333334, 0.4933333333333334, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.4933333333333334, 0.4933333333333334, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.4933333333333334, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.4933333333333334, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333], "split2_test_score": [0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333], "mean_test_score": [0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.52, 0.52, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.52, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5233333333333333, 0.5166666666666666, 0.52, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5166666666666666, 0.5233333333333333, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.52, 0.5233333333333333, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888], "std_test_score": [0.016996731711975917, 0.016996731711975917, 0.016996731711975917, 0.016996731711975917, 0.016996731711975917, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.012472191289246483, 0.012472191289246483, 0.016996731711975917, 0.016996731711975917, 0.012472191289246483, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.014142135623730963, 0.016996731711975917, 0.012472191289246483, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.016996731711975917, 0.014142135623730963, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.012472191289246483, 0.014142135623730963, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302], "rank_test_score": [27, 27, 27, 27, 27, 9, 9, 4, 4, 27, 27, 4, 9, 9, 9, 1, 27, 4, 9, 9, 9, 9, 9, 27, 1, 9, 9, 9, 9, 9, 4, 1, 9, 9, 9]}, "conf_matrix": [[46, 4], [41, 9]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.5287356321839081, "recall": 0.92, "f-measure": 0.6715328467153285}, "dog": {"precision": 0.6923076923076923, "recall": 0.18, "f-measure": 0.28571428571428575}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:32.048972", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.3.2", "end_timestamp": "22 Jan 2024 10:47:34.104944", "total_time": "0:00:02.055972", "fold": "average", "result_table": "+---------+-------------+----------+-------------+\n| Label | Precision | Recall | F-measure |\n|---------+-------------+----------+-------------|\n| cat | 0.510 | 0.662 | 0.570 |\n| dog | 0.528 | 0.364 | 0.414 |\n+---------+-------------+----------+-------------+", "accuracy": 0.513, "score": 0.513, "additional_scores": {}}] \ No newline at end of file +[{"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:14.439904", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:16.193505", "total_time": "0:00:01.753601", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [31] | 19 | 0.564 | 0.620 | 0.590 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 24 | [26] | 0.578 | 0.520 | 0.547 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.57, "pearson": "", "score": 0.57, "fold": 1, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"break_ties\": false, \"cache_size\": 1000, \"class_weight\": null, \"coef0\": 0.0, \"decision_function_shape\": \"ovr\", \"degree\": 3, \"gamma\": 0.01, \"kernel\": \"rbf\", \"max_iter\": -1, \"probability\": false, \"random_state\": 123456789, \"shrinking\": true, \"tol\": 0.001, \"verbose\": false}", "grid_score": 0.5111111111111111, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.002637942632039388, 0.0026551087697347007, 0.0024693806966145835, 0.002424955368041992, 0.002406040827433268, 0.0024007161458333335, 0.002488374710083008, 0.0023636817932128906, 0.0025244553883870444, 0.0023893515268961587, 0.002400000890096029, 0.0023800532023111978, 0.0023839473724365234, 0.002386967341105143, 0.002287149429321289, 0.002400954564412435, 0.002373298009236654, 0.0023363431294759116, 0.00230558713277181, 0.0022935867309570312, 0.0023272832234700522, 0.0022907257080078125, 0.0024491151173909507, 0.0023214022318522134, 0.002486626307169596, 0.0023146470387776694, 0.002315998077392578, 0.0023380120595296225, 0.0023070971171061196, 0.002468585968017578, 0.002451658248901367, 0.0029783248901367188, 0.002418359120686849, 0.002361297607421875, 0.0023412704467773438], "std_fit_time": [6.587988497518681e-05, 0.00013040781921714648, 1.398541698930037e-05, 2.067883198547664e-05, 2.51599074780655e-05, 5.4672360194595465e-05, 1.2481540902115725e-05, 4.4476835228787275e-05, 3.7038274892940476e-05, 2.0388467480260992e-05, 3.002076098473658e-05, 3.0480509669818583e-05, 3.186673391080498e-05, 2.8075636651862337e-05, 3.822586722673445e-05, 8.828257920946943e-05, 4.246454356973572e-05, 4.5017288961951175e-05, 2.510109731713046e-05, 3.639353727063915e-05, 2.0151973010414398e-05, 2.51445898789875e-05, 2.152144996854816e-05, 4.2612425464417174e-05, 0.0002184197295512566, 5.813905478256372e-05, 3.28054492651052e-05, 2.945238876028205e-05, 3.950576590971503e-05, 3.0026230511754033e-05, 0.00011663177608998555, 0.0003304027917987238, 0.00011734947500986193, 5.6429536001612816e-05, 2.5063073914117208e-05], "mean_score_time": [0.0015610059102376301, 0.001562356948852539, 0.0015753904978434246, 0.0015361309051513672, 0.0015277862548828125, 0.001538674036661784, 0.0015532970428466797, 0.0015114148457845051, 0.001491864522298177, 0.001528342564900716, 0.0015765031178792317, 0.0015592575073242188, 0.0015218257904052734, 0.0014810562133789062, 0.0014559427897135417, 0.0014907519022623699, 0.0014974276224772136, 0.0014806588490804036, 0.0014604727427164714, 0.0014450550079345703, 0.0014583269755045574, 0.0014460086822509766, 0.0014488697052001953, 0.0014808177947998047, 0.0014799435933430989, 0.0014669100443522136, 0.0014587243398030598, 0.0014647642771402996, 0.0014622211456298828, 0.0014506975809733074, 0.0014971097310384114, 0.0015260378519694011, 0.0015014807383219402, 0.0014820098876953125, 0.0014321009318033855], "std_score_time": [9.153065591846678e-05, 3.0177300504894707e-05, 2.9253569953324255e-05, 1.30456581309361e-05, 5.926991889312769e-06, 3.498846239058269e-05, 2.898984304977796e-05, 7.944106419626745e-06, 1.3124335831542344e-05, 4.955067477373064e-05, 1.2703233848528688e-05, 1.2338017495093928e-05, 1.669611110688362e-05, 3.7596626830148286e-06, 1.4244498643032992e-05, 3.90406732727804e-05, 1.520696089942448e-05, 2.2132585027527345e-05, 9.409398644091074e-06, 1.1743173938774826e-05, 1.7447867711464683e-05, 1.1979594518065012e-05, 1.600426335033265e-05, 1.6039741698793566e-05, 1.442426930216624e-05, 9.289830014675431e-06, 6.565054711679898e-06, 4.483001955722317e-06, 4.1019083342755445e-06, 1.220264289707771e-05, 4.468226812408621e-05, 3.59584612141756e-05, 4.91922236576883e-05, 2.1157102252496117e-05, 2.494587112021567e-05], "param_C": [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0], "param_gamma": ["auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01, "gamma": "auto"}, {"C": 0.01, "gamma": "scale"}, {"C": 0.01, "gamma": 0.01}, {"C": 0.01, "gamma": 0.1}, {"C": 0.01, "gamma": 1.0}, {"C": 0.01, "gamma": 10.0}, {"C": 0.01, "gamma": 100.0}, {"C": 0.1, "gamma": "auto"}, {"C": 0.1, "gamma": "scale"}, {"C": 0.1, "gamma": 0.01}, {"C": 0.1, "gamma": 0.1}, {"C": 0.1, "gamma": 1.0}, {"C": 0.1, "gamma": 10.0}, {"C": 0.1, "gamma": 100.0}, {"C": 1.0, "gamma": "auto"}, {"C": 1.0, "gamma": "scale"}, {"C": 1.0, "gamma": 0.01}, {"C": 1.0, "gamma": 0.1}, {"C": 1.0, "gamma": 1.0}, {"C": 1.0, "gamma": 10.0}, {"C": 1.0, "gamma": 100.0}, {"C": 10.0, "gamma": "auto"}, {"C": 10.0, "gamma": "scale"}, {"C": 10.0, "gamma": 0.01}, {"C": 10.0, "gamma": 0.1}, {"C": 10.0, "gamma": 1.0}, {"C": 10.0, "gamma": 10.0}, {"C": 10.0, "gamma": 100.0}, {"C": 100.0, "gamma": "auto"}, {"C": 100.0, "gamma": "scale"}, {"C": 100.0, "gamma": 0.01}, {"C": 100.0, "gamma": 0.1}, {"C": 100.0, "gamma": 1.0}, {"C": 100.0, "gamma": 10.0}, {"C": 100.0, "gamma": 100.0}], "split0_test_score": [0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.54, 0.5133333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.54, 0.5133333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.54, 0.5133333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.54, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333], "split1_test_score": [0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48], "split2_test_score": [0.49333333333333335, 0.49333333333333335, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.49333333333333335, 0.49333333333333335, 0.49333333333333335, 0.49333333333333335, 0.49333333333333335, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.49333333333333335, 0.49333333333333335, 0.49333333333333335, 0.49333333333333335, 0.49333333333333335, 0.5133333333333333, 0.49333333333333335, 0.49333333333333335, 0.51, 0.51, 0.51, 0.51, 0.5133333333333333, 0.49333333333333335, 0.51, 0.51, 0.51, 0.51, 0.51, 0.49333333333333335, 0.49333333333333335, 0.51, 0.51, 0.51], "mean_test_score": [0.4788888888888889, 0.4788888888888889, 0.5111111111111111, 0.5022222222222222, 0.4788888888888889, 0.4788888888888889, 0.4788888888888889, 0.4788888888888889, 0.4788888888888889, 0.5111111111111111, 0.5022222222222222, 0.4788888888888889, 0.4788888888888889, 0.4788888888888889, 0.4788888888888889, 0.4788888888888889, 0.5111111111111111, 0.4955555555555555, 0.4788888888888889, 0.48444444444444446, 0.48444444444444446, 0.48444444444444446, 0.48444444444444446, 0.5111111111111111, 0.4788888888888889, 0.48444444444444446, 0.48444444444444446, 0.48444444444444446, 0.48444444444444446, 0.48444444444444446, 0.4788888888888889, 0.4788888888888889, 0.48444444444444446, 0.48444444444444446, 0.48444444444444446], "std_test_score": [0.0122726233524303, 0.0122726233524303, 0.0245452467048606, 0.01571348402636772, 0.0122726233524303, 0.0122726233524303, 0.0122726233524303, 0.0122726233524303, 0.0122726233524303, 0.0245452467048606, 0.01571348402636772, 0.0122726233524303, 0.0122726233524303, 0.0122726233524303, 0.0122726233524303, 0.0122726233524303, 0.0245452467048606, 0.0136986977843755, 0.0122726233524303, 0.019309052441091976, 0.019309052441091976, 0.019309052441091976, 0.019309052441091976, 0.0245452467048606, 0.0122726233524303, 0.019309052441091976, 0.019309052441091976, 0.019309052441091976, 0.019309052441091976, 0.019309052441091976, 0.0122726233524303, 0.0122726233524303, 0.019309052441091976, 0.019309052441091976, 0.019309052441091976], "rank_test_score": [20, 20, 1, 5, 20, 20, 20, 20, 20, 1, 5, 20, 20, 20, 20, 20, 1, 7, 20, 8, 8, 8, 8, 1, 20, 8, 8, 8, 8, 8, 20, 20, 8, 8, 8]}, "conf_matrix": [[31, 19], [24, 26]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.5636363636363636, "recall": 0.62, "f-measure": 0.5904761904761905}, "dog": {"precision": 0.5777777777777777, "recall": 0.52, "f-measure": 0.5473684210526316}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:14.439904", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:16.193505", "total_time": "0:00:01.753601", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [26] | 24 | 0.520 | 0.520 | 0.520 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 24 | [26] | 0.520 | 0.520 | 0.520 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.52, "pearson": "", "score": 0.52, "fold": 2, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"break_ties\": false, \"cache_size\": 1000, \"class_weight\": null, \"coef0\": 0.0, \"decision_function_shape\": \"ovr\", \"degree\": 3, \"gamma\": 0.01, \"kernel\": \"rbf\", \"max_iter\": -1, \"probability\": false, \"random_state\": 123456789, \"shrinking\": true, \"tol\": 0.001, \"verbose\": false}", "grid_score": 0.5166666666666667, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0022646586100260415, 0.002508958180745443, 0.002391338348388672, 0.002478440602620443, 0.0023895899454752603, 0.002371708552042643, 0.0024105707804361978, 0.002390623092651367, 0.002513249715169271, 0.0023555755615234375, 0.002360661824544271, 0.0023463567097981772, 0.0023456414540608725, 0.0023818016052246094, 0.002289295196533203, 0.0024456183115641275, 0.0023523966471354165, 0.002309083938598633, 0.002498626708984375, 0.002328793207804362, 0.002372900644938151, 0.0023086071014404297, 0.0024542013804117837, 0.002466996510823568, 0.0023980140686035156, 0.0023996829986572266, 0.0023473898569742837, 0.0023363431294759116, 0.0022998650868733725, 0.0026456514994303384, 0.002425670623779297, 0.0028221607208251953, 0.0024879773457845054, 0.0025113423665364585, 0.002550045649210612], "std_fit_time": [4.1242202979915234e-05, 8.94855224806259e-05, 1.0287975793071469e-05, 4.352138715089546e-05, 6.110630921281524e-06, 3.339751782329988e-06, 5.017501232676378e-06, 3.213672555621892e-05, 4.1887700987773626e-05, 5.4263146766381465e-06, 8.08360488570621e-06, 2.9021416597491644e-05, 2.706117974605617e-05, 1.8013887156026764e-05, 2.663965346379155e-05, 2.2387096912291134e-05, 1.4884568619134171e-05, 3.8279858241723976e-05, 0.0001576727516486277, 1.5080590271161932e-05, 3.336118819156334e-05, 3.3307567580057584e-05, 2.00199058552264e-05, 0.00023518477907914415, 4.881626471879395e-05, 0.00011624920906717322, 7.884252437105756e-06, 2.316575924785241e-05, 2.063235439578242e-05, 0.0001810581868799357, 0.00012026147613930937, 0.00012600160627323866, 0.00011812998351846785, 6.412716215409156e-05, 0.00011395515777613897], "mean_score_time": [0.0014778772989908855, 0.0015686353047688801, 0.0015106995900472004, 0.001538674036661784, 0.0015033880869547527, 0.0014959971110026042, 0.0015037059783935547, 0.0015573501586914062, 0.0015553633371988933, 0.0015517075856526692, 0.0014853477478027344, 0.0014757315317789714, 0.0014960765838623047, 0.0014892419179280598, 0.0014677842458089192, 0.0014546712239583333, 0.0014789104461669922, 0.0014489491780598958, 0.0015909671783447266, 0.0014802614847819011, 0.001508633295694987, 0.001452048619588216, 0.0014560222625732422, 0.0017183621724446614, 0.0015409787495930989, 0.0015206336975097656, 0.0014812946319580078, 0.0014497439066569011, 0.0016257762908935547, 0.0014909903208414714, 0.0014677047729492188, 0.001575469970703125, 0.0015367666880289714, 0.0015339851379394531, 0.0014589627583821614], "std_score_time": [7.674864863893845e-05, 2.1150235050534147e-05, 1.1589421160379855e-05, 1.8738075738126958e-05, 3.821314264987725e-06, 9.930610041083726e-06, 4.400529289216083e-06, 1.5851996939734292e-05, 1.8809733407481538e-05, 2.9590382903743756e-05, 4.9707081385014505e-06, 7.3261735766674765e-06, 2.2784468320535212e-05, 1.572639181528766e-05, 2.9100309112561017e-05, 2.1908867171342313e-05, 9.05572225776934e-06, 2.5128257571441627e-05, 0.00015381762071105175, 1.1876872562708147e-05, 3.515378440374271e-05, 1.7439177812505405e-05, 3.607980304166138e-05, 0.00023840795599265136, 1.3443839043801946e-05, 2.6572710608610426e-05, 1.1147184112130127e-05, 1.8888142540792333e-05, 0.0002697398304697218, 2.520956276365561e-05, 3.732145677442454e-05, 6.596256930179618e-05, 4.7630571844334177e-05, 3.334622856868714e-05, 4.707356669634721e-05], "param_C": [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0], "param_gamma": ["auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01, "gamma": "auto"}, {"C": 0.01, "gamma": "scale"}, {"C": 0.01, "gamma": 0.01}, {"C": 0.01, "gamma": 0.1}, {"C": 0.01, "gamma": 1.0}, {"C": 0.01, "gamma": 10.0}, {"C": 0.01, "gamma": 100.0}, {"C": 0.1, "gamma": "auto"}, {"C": 0.1, "gamma": "scale"}, {"C": 0.1, "gamma": 0.01}, {"C": 0.1, "gamma": 0.1}, {"C": 0.1, "gamma": 1.0}, {"C": 0.1, "gamma": 10.0}, {"C": 0.1, "gamma": 100.0}, {"C": 1.0, "gamma": "auto"}, {"C": 1.0, "gamma": "scale"}, {"C": 1.0, "gamma": 0.01}, {"C": 1.0, "gamma": 0.1}, {"C": 1.0, "gamma": 1.0}, {"C": 1.0, "gamma": 10.0}, {"C": 1.0, "gamma": 100.0}, {"C": 10.0, "gamma": "auto"}, {"C": 10.0, "gamma": "scale"}, {"C": 10.0, "gamma": 0.01}, {"C": 10.0, "gamma": 0.1}, {"C": 10.0, "gamma": 1.0}, {"C": 10.0, "gamma": 10.0}, {"C": 10.0, "gamma": 100.0}, {"C": 100.0, "gamma": "auto"}, {"C": 100.0, "gamma": "scale"}, {"C": 100.0, "gamma": 0.01}, {"C": 100.0, "gamma": 0.1}, {"C": 100.0, "gamma": 1.0}, {"C": 100.0, "gamma": 10.0}, {"C": 100.0, "gamma": 100.0}], "split0_test_score": [0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.53, 0.53, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.53, 0.53, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.53, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.53, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333], "split1_test_score": [0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.4866666666666667, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334], "split2_test_score": [0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5433333333333333, 0.53, 0.53, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5433333333333333, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53, 0.5366666666666666, 0.5433333333333333, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53, 0.5366666666666666, 0.5433333333333333, 0.53, 0.53, 0.53], "mean_test_score": [0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5133333333333333, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5133333333333333, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5166666666666667, 0.5111111111111111, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5166666666666667, 0.5144444444444445, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5111111111111111, 0.5133333333333333, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888, 0.5088888888888888], "std_test_score": [0.02449489742783178, 0.02449489742783178, 0.023726840560069573, 0.023726840560069573, 0.02449489742783178, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.02449489742783178, 0.02449489742783178, 0.023726840560069573, 0.023726840560069573, 0.02449489742783178, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.023726840560069573, 0.02182986967154276, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.023726840560069573, 0.023147407395555167, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.02182986967154276, 0.02449489742783178, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197, 0.01930905244109197], "rank_test_score": [8, 8, 1, 1, 8, 17, 17, 8, 8, 1, 1, 8, 17, 17, 17, 17, 1, 15, 17, 17, 17, 17, 17, 1, 7, 17, 17, 17, 17, 17, 15, 8, 17, 17, 17]}, "conf_matrix": [[26, 24], [24, 26]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.52, "recall": 0.52, "f-measure": 0.52}, "dog": {"precision": 0.52, "recall": 0.52, "f-measure": 0.52}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:14.439904", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:16.193505", "total_time": "0:00:01.753601", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [39] | 11 | 0.500 | 0.780 | 0.609 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 39 | [11] | 0.500 | 0.220 | 0.306 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.5, "pearson": "", "score": 0.5, "fold": 3, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"break_ties\": false, \"cache_size\": 1000, \"class_weight\": null, \"coef0\": 0.0, \"decision_function_shape\": \"ovr\", \"degree\": 3, \"gamma\": 10.0, \"kernel\": \"rbf\", \"max_iter\": -1, \"probability\": false, \"random_state\": 123456789, \"shrinking\": true, \"tol\": 0.001, \"verbose\": false}", "grid_score": 0.52, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.002344369888305664, 0.0025955835978190103, 0.0024029413859049478, 0.0023914178212483725, 0.0023894309997558594, 0.0024788379669189453, 0.0024601618448893228, 0.0023273626963297525, 0.002531846364339193, 0.0023655096689860025, 0.0024066766103108725, 0.0024383862813313804, 0.0023620923360188804, 0.002384344736735026, 0.002272526423136393, 0.002587397893269857, 0.002442042032877604, 0.0023714701334635415, 0.0022760232289632163, 0.0022620360056559243, 0.002433617909749349, 0.002398411432902018, 0.002499739329020182, 0.0023463567097981772, 0.002368291219075521, 0.0022446314493815103, 0.0023867289225260415, 0.002391974131266276, 0.0023396809895833335, 0.0024469693501790366, 0.0023806889851888022, 0.002617915471394857, 0.0024646917978922525, 0.0023561318715413413, 0.0023546218872070312], "std_fit_time": [0.00010803966257533149, 4.2836387433002734e-05, 8.693473606284127e-06, 1.8689475459847346e-05, 1.8048564643345017e-05, 0.0001458424202001952, 1.571916110524043e-05, 8.231999674171397e-05, 3.9001827144200316e-05, 4.437248109762347e-05, 3.823247572509854e-05, 4.027525831677403e-05, 7.030541278392942e-06, 3.198740644949825e-05, 2.372181660371489e-05, 6.863842278685605e-05, 4.3313656367858926e-05, 2.3689045207959622e-05, 3.384834836172558e-05, 2.940538766908023e-05, 8.31854992116116e-05, 1.6792673552267954e-05, 6.493900441725226e-05, 4.857436836383235e-05, 5.25575838828759e-05, 4.369258530794709e-05, 0.00025247047842436027, 3.575024561506208e-05, 5.121814636127096e-05, 1.9519608620271233e-05, 0.00010283634503027554, 0.00015382887106724812, 0.00012187540700214423, 6.773055526413733e-05, 4.096962738095763e-05], "mean_score_time": [0.0015780131022135417, 0.001558383305867513, 0.001557747522989909, 0.0015176932017008464, 0.0015025933583577473, 0.00153350830078125, 0.0015085538228352864, 0.0015002886454264324, 0.0014946460723876953, 0.0015069643656412761, 0.0015633900960286458, 0.0015097459157307942, 0.0015242894490559895, 0.0015094280242919922, 0.0014406840006510417, 0.0015977223714192708, 0.0015674432118733723, 0.0015241305033365886, 0.0014415582021077473, 0.0014243920644124348, 0.0014476776123046875, 0.001477956771850586, 0.0015176137288411458, 0.0014662742614746094, 0.0014529228210449219, 0.0014027754465738933, 0.0016573270161946614, 0.0015070438385009766, 0.0014786720275878906, 0.0014506975809733074, 0.001466989517211914, 0.0014998912811279297, 0.0014723936716715496, 0.0015173753102620442, 0.0014219284057617188], "std_score_time": [6.722116835625038e-05, 2.4593993253687556e-05, 4.4213345393460914e-05, 7.3158209946092336e-06, 1.7007934696700334e-06, 5.057621821307284e-05, 3.2250513400151464e-05, 3.548425362397143e-05, 2.122952002144796e-05, 1.226614094934221e-05, 8.785917838411001e-05, 1.7386947212568254e-05, 4.166864424441899e-05, 2.496308180423145e-05, 9.521498681802135e-06, 5.4110104883961896e-05, 1.1299688076767108e-05, 2.2876866951486833e-05, 2.2833757239275997e-05, 2.2414164444892412e-05, 5.8782953662804075e-05, 2.6183382651481806e-05, 4.983816471754077e-05, 1.7769249955062865e-05, 4.063900455943669e-05, 1.2780560318868902e-05, 0.00023164933130936507, 3.912825888788055e-05, 4.38149955766263e-05, 1.4710424183811531e-05, 3.166751640944353e-05, 3.6038816985915554e-05, 1.7139994764979184e-05, 4.3097890743824346e-05, 2.922419238537403e-05], "param_C": [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0], "param_gamma": ["auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01, "gamma": "auto"}, {"C": 0.01, "gamma": "scale"}, {"C": 0.01, "gamma": 0.01}, {"C": 0.01, "gamma": 0.1}, {"C": 0.01, "gamma": 1.0}, {"C": 0.01, "gamma": 10.0}, {"C": 0.01, "gamma": 100.0}, {"C": 0.1, "gamma": "auto"}, {"C": 0.1, "gamma": "scale"}, {"C": 0.1, "gamma": 0.01}, {"C": 0.1, "gamma": 0.1}, {"C": 0.1, "gamma": 1.0}, {"C": 0.1, "gamma": 10.0}, {"C": 0.1, "gamma": 100.0}, {"C": 1.0, "gamma": "auto"}, {"C": 1.0, "gamma": "scale"}, {"C": 1.0, "gamma": 0.01}, {"C": 1.0, "gamma": 0.1}, {"C": 1.0, "gamma": 1.0}, {"C": 1.0, "gamma": 10.0}, {"C": 1.0, "gamma": 100.0}, {"C": 10.0, "gamma": "auto"}, {"C": 10.0, "gamma": "scale"}, {"C": 10.0, "gamma": 0.01}, {"C": 10.0, "gamma": 0.1}, {"C": 10.0, "gamma": 1.0}, {"C": 10.0, "gamma": 10.0}, {"C": 10.0, "gamma": 100.0}, {"C": 100.0, "gamma": "auto"}, {"C": 100.0, "gamma": "scale"}, {"C": 100.0, "gamma": 0.01}, {"C": 100.0, "gamma": 0.1}, {"C": 100.0, "gamma": 1.0}, {"C": 100.0, "gamma": 10.0}, {"C": 100.0, "gamma": 100.0}], "split0_test_score": [0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.52, 0.52, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.52, 0.52, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.52, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.52, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333], "split1_test_score": [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.49333333333333335, 0.5, 0.5, 0.5, 0.49333333333333335, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5, 0.5, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5, 0.49333333333333335, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5, 0.49333333333333335, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333], "split2_test_score": [0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5166666666666667, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5166666666666667, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5366666666666666, 0.5166666666666667, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5366666666666666, 0.5166666666666667, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5166666666666667, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333], "mean_test_score": [0.5099999999999999, 0.5099999999999999, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5099999999999999, 0.52, 0.52, 0.5077777777777778, 0.5099999999999999, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5077777777777778, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52, 0.5188888888888888, 0.5099999999999999, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52, 0.5188888888888888, 0.5077777777777778, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52, 0.5099999999999999, 0.5133333333333333, 0.52, 0.52, 0.52], "std_test_score": [0.007200822998230968, 0.007200822998230968, 0.01498970840359114, 0.01498970840359114, 0.007200822998230968, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.010304020550550786, 0.007200822998230968, 0.01498970840359114, 0.01498970840359114, 0.010304020550550786, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.01498970840359114, 0.007200822998230968, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.01498970840359114, 0.010304020550550786, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.007200822998230968, 0.016329931618554512, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642, 0.009428090415820642], "rank_test_score": [27, 27, 20, 20, 27, 1, 1, 33, 27, 20, 20, 33, 1, 1, 1, 1, 20, 27, 1, 1, 1, 1, 1, 20, 33, 1, 1, 1, 1, 1, 27, 26, 1, 1, 1]}, "conf_matrix": [[39, 11], [39, 11]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.5, "recall": 0.78, "f-measure": 0.609375}, "dog": {"precision": 0.5, "recall": 0.22, "f-measure": 0.3055555555555556}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:14.439904", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:16.193505", "total_time": "0:00:01.753601", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [37] | 13 | 0.487 | 0.740 | 0.587 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 39 | [11] | 0.458 | 0.220 | 0.297 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.48, "pearson": "", "score": 0.48, "fold": 4, "model_params": "{\"C\": 0.1, \"break_ties\": false, \"cache_size\": 1000, \"class_weight\": null, \"coef0\": 0.0, \"decision_function_shape\": \"ovr\", \"degree\": 3, \"gamma\": \"auto\", \"kernel\": \"rbf\", \"max_iter\": -1, \"probability\": false, \"random_state\": 123456789, \"shrinking\": true, \"tol\": 0.001, \"verbose\": false}", "grid_score": 0.5311111111111111, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0023714701334635415, 0.002693335215250651, 0.002385695775349935, 0.002331972122192383, 0.002335707346598307, 0.002407630284627279, 0.0024292469024658203, 0.002310037612915039, 0.002471288045247396, 0.0023393630981445312, 0.002428293228149414, 0.002380530039469401, 0.0023438135782877603, 0.0023690064748128257, 0.002246300379435221, 0.0023523966471354165, 0.0023399988810221353, 0.0023041566212972007, 0.0022513866424560547, 0.0022379557291666665, 0.002269585927327474, 0.002257664998372396, 0.0023925304412841797, 0.002321958541870117, 0.0024050076802571616, 0.0022726853688557944, 0.0022507508595784507, 0.002302249272664388, 0.002282301584879557, 0.002394994099934896, 0.0023407936096191406, 0.002733627955118815, 0.0023000240325927734, 0.0023686091105143228, 0.0023363431294759116], "std_fit_time": [5.5907448134965184e-05, 0.00017019305416250167, 1.416446274438026e-05, 5.9685017121398986e-05, 9.200904905061469e-05, 7.122036488872847e-05, 1.280524562853615e-05, 5.528672729142088e-05, 3.795492653469413e-05, 1.786177936991241e-05, 4.5028090782753314e-05, 4.886139809732008e-05, 4.4638568935592264e-05, 3.385786337367564e-05, 5.5113497095693315e-05, 7.510761292716902e-05, 3.819876043034938e-05, 2.8249220191917773e-05, 6.0311889870413e-05, 6.936337289854222e-05, 6.21284640226019e-05, 5.4612717602083134e-05, 5.7735049819068794e-05, 5.481069770041499e-05, 8.02627883080248e-05, 4.8098876118815604e-05, 5.693008780294707e-05, 6.373416151220787e-05, 7.869362277222709e-05, 5.080696875001792e-05, 3.9005065799242536e-05, 0.0002210982662923072, 9.510739956541358e-05, 8.646968527038059e-05, 8.973418509139914e-05], "mean_score_time": [0.0015726089477539062, 0.0015668074289957683, 0.0015537738800048828, 0.0015126864115397136, 0.0015457471211751301, 0.0015738805135091145, 0.0015667279561360676, 0.0014726320902506511, 0.0014847119649251301, 0.0015186468760172527, 0.0015856424967447917, 0.0015647411346435547, 0.0015535354614257812, 0.0015396277109781902, 0.0014881292978922527, 0.0014355182647705078, 0.001491228739420573, 0.0014570554097493489, 0.0014393329620361328, 0.0014241536458333333, 0.001478115717569987, 0.0015083154042561848, 0.001495361328125, 0.0015358130137125652, 0.0015145937601725261, 0.0014975865681966145, 0.0014989376068115234, 0.0015017191569010417, 0.0014603137969970703, 0.001436312993367513, 0.0014713605244954426, 0.0015247662862141926, 0.0015006860097249348, 0.0014816125233968098, 0.0014538764953613281], "std_score_time": [5.0275237076165925e-05, 3.3176087826420956e-05, 2.6270078046758503e-05, 9.665677258498364e-06, 2.5934954394494552e-05, 2.115919182810586e-05, 1.2706216645231292e-05, 2.1524971340260066e-05, 5.472674465397777e-06, 3.48843309072001e-05, 7.789961976905089e-06, 1.5252578981634557e-05, 9.941416277002901e-06, 8.031871791281788e-06, 2.2166802757810662e-05, 2.9973176129479232e-05, 1.3996251400471571e-05, 1.7990029551163192e-05, 2.9248819700206036e-05, 3.059777345671358e-05, 5.089155507173627e-05, 2.1020834295579364e-05, 3.2389846225245846e-05, 5.455335712982977e-06, 1.8168197967582895e-05, 2.400132993411587e-05, 3.083137275249037e-05, 1.9682011675664093e-05, 2.099527959945471e-05, 2.091691848806153e-05, 1.819529343858471e-05, 8.204956008417502e-05, 6.663286270490598e-05, 4.370385906094741e-05, 2.9013363164297566e-05], "param_C": [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0], "param_gamma": ["auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01, "gamma": "auto"}, {"C": 0.01, "gamma": "scale"}, {"C": 0.01, "gamma": 0.01}, {"C": 0.01, "gamma": 0.1}, {"C": 0.01, "gamma": 1.0}, {"C": 0.01, "gamma": 10.0}, {"C": 0.01, "gamma": 100.0}, {"C": 0.1, "gamma": "auto"}, {"C": 0.1, "gamma": "scale"}, {"C": 0.1, "gamma": 0.01}, {"C": 0.1, "gamma": 0.1}, {"C": 0.1, "gamma": 1.0}, {"C": 0.1, "gamma": 10.0}, {"C": 0.1, "gamma": 100.0}, {"C": 1.0, "gamma": "auto"}, {"C": 1.0, "gamma": "scale"}, {"C": 1.0, "gamma": 0.01}, {"C": 1.0, "gamma": 0.1}, {"C": 1.0, "gamma": 1.0}, {"C": 1.0, "gamma": 10.0}, {"C": 1.0, "gamma": 100.0}, {"C": 10.0, "gamma": "auto"}, {"C": 10.0, "gamma": "scale"}, {"C": 10.0, "gamma": 0.01}, {"C": 10.0, "gamma": 0.1}, {"C": 10.0, "gamma": 1.0}, {"C": 10.0, "gamma": 10.0}, {"C": 10.0, "gamma": 100.0}, {"C": 100.0, "gamma": "auto"}, {"C": 100.0, "gamma": "scale"}, {"C": 100.0, "gamma": 0.01}, {"C": 100.0, "gamma": 0.1}, {"C": 100.0, "gamma": 1.0}, {"C": 100.0, "gamma": 10.0}, {"C": 100.0, "gamma": 100.0}], "split0_test_score": [0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5233333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.5166666666666667, 0.5233333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.5166666666666667, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.5233333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333, 0.47333333333333333], "split1_test_score": [0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.52, 0.52, 0.5233333333333333, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.52, 0.52, 0.5233333333333333, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.52, 0.52, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.52, 0.5233333333333333, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.5233333333333333, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667], "split2_test_score": [0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5133333333333333, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666], "mean_test_score": [0.52, 0.52, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.52, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5311111111111111, 0.52, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.5311111111111111, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5166666666666666, 0.5188888888888888, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5166666666666666, 0.5144444444444444, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5311111111111111, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222], "std_test_score": [0.004714045207910321, 0.004714045207910321, 0.0027216552697591043, 0.0027216552697591043, 0.004714045207910321, 0.024695678634325383, 0.024695678634325383, 0.010999438818457398, 0.004714045207910321, 0.0027216552697591043, 0.0027216552697591043, 0.010999438818457398, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.0027216552697591043, 0.004157397096415497, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.0027216552697591043, 0.030590888662080443, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.010999438818457398, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926, 0.031894889098682926], "rank_test_score": [4, 4, 11, 11, 4, 8, 8, 1, 4, 11, 11, 1, 18, 18, 18, 18, 11, 8, 18, 18, 18, 18, 18, 11, 17, 18, 18, 18, 18, 18, 1, 18, 18, 18, 18]}, "conf_matrix": [[37, 13], [39, 11]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.4868421052631579, "recall": 0.74, "f-measure": 0.5873015873015873}, "dog": {"precision": 0.4583333333333333, "recall": 0.22, "f-measure": 0.2972972972972973}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:14.439904", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:16.193505", "total_time": "0:00:01.753601", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [33] | 17 | 0.532 | 0.660 | 0.589 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 29 | [21] | 0.553 | 0.420 | 0.477 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.54, "pearson": "", "score": 0.54, "fold": 5, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"break_ties\": false, \"cache_size\": 1000, \"class_weight\": null, \"coef0\": 0.0, \"decision_function_shape\": \"ovr\", \"degree\": 3, \"gamma\": 0.01, \"kernel\": \"rbf\", \"max_iter\": -1, \"probability\": false, \"random_state\": 123456789, \"shrinking\": true, \"tol\": 0.001, \"verbose\": false}", "grid_score": 0.5144444444444445, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0023376146952311196, 0.002520481745402018, 0.002368370691935221, 0.0023763179779052734, 0.002389033635457357, 0.0023909409840901694, 0.00240937868754069, 0.0023397604624430337, 0.0024710496266682944, 0.0023726622263590493, 0.002374569574991862, 0.0023620923360188804, 0.002355655034383138, 0.0023870468139648438, 0.0022605260213216147, 0.0023468335469563804, 0.002344846725463867, 0.002309083938598633, 0.0022497177124023438, 0.0022426446278889975, 0.002301931381225586, 0.002274036407470703, 0.002410332361857096, 0.0023330052693684897, 0.0023887157440185547, 0.002268552780151367, 0.0022662480672200522, 0.002283970514933268, 0.0022536913553873696, 0.002391974131266276, 0.0023337205251057944, 0.0025676886240641275, 0.0024623870849609375, 0.0023078123728434243, 0.002322594324747721], "std_fit_time": [9.554059149787883e-05, 2.3050143603816085e-05, 1.1972211100095165e-05, 1.6697245931768998e-05, 2.552477234454532e-05, 7.98217743523262e-06, 1.2010134609029776e-05, 2.6901768439901712e-05, 2.213857694814065e-06, 1.950601399857318e-05, 7.884252437105756e-06, 2.222058883323834e-05, 2.3826223121331268e-05, 3.5683225505580343e-06, 2.6595043616238068e-05, 8.841811929136997e-05, 7.97188448777222e-06, 1.4210760690623284e-05, 3.3629699101458465e-05, 3.715575053658606e-05, 3.760872031467169e-05, 3.5540099362547204e-05, 3.1045317625402784e-05, 3.5210871798886984e-05, 8.666179196582353e-05, 3.4908583665597236e-05, 2.4759080371972855e-05, 2.6182900208575114e-05, 3.716135963168366e-05, 3.283450797537467e-05, 2.8584610100124026e-05, 0.0002804566253746275, 9.476231285672067e-05, 2.51599074780655e-05, 2.9222463373413437e-05], "mean_score_time": [0.0015943845113118489, 0.0015412966410319011, 0.0015266736348470051, 0.0015068848927815754, 0.0015279452006022136, 0.0015430450439453125, 0.0015633106231689453, 0.0014980634053548176, 0.0014949639638264973, 0.001506487528483073, 0.001510302225748698, 0.0014945665995279949, 0.0015430450439453125, 0.0015239715576171875, 0.0014845530192057292, 0.0014460086822509766, 0.001512606938680013, 0.001467307408650716, 0.0014403661092122395, 0.0014216105143229167, 0.0014546712239583333, 0.0014423529307047527, 0.0014290014902750652, 0.0015003681182861328, 0.0014536380767822266, 0.001444419225056966, 0.0014336109161376953, 0.0014348824818929036, 0.0014609495798746746, 0.001455386479695638, 0.001484235127766927, 0.0014709631601969402, 0.0014929771423339844, 0.0014657974243164062, 0.001432339350382487], "std_score_time": [5.608070354945312e-05, 3.767332098431876e-05, 3.899842626694137e-06, 3.6747067838341054e-06, 9.461610263075923e-06, 1.9547415726441988e-05, 1.0454231041212304e-05, 9.41946181617041e-06, 9.143869706465616e-06, 6.1446449852236764e-06, 1.1394867289659123e-05, 8.921514348808121e-06, 4.1736646046168766e-05, 2.546581272955316e-05, 1.6815225163063295e-05, 2.329436147322509e-05, 1.798265536464812e-05, 6.633960963792549e-06, 1.8505063822866578e-05, 2.4593993253687556e-05, 2.5888886338588577e-05, 2.2487589600857757e-05, 2.755245076124195e-05, 3.1533204377700464e-05, 1.9548385027795145e-05, 2.5505464459874963e-05, 1.6328916990105725e-05, 1.5824880402676167e-05, 4.0850750631706705e-05, 2.2154832563746635e-05, 9.743774492895826e-06, 4.3150615987207936e-05, 1.492863347888685e-05, 1.5606252016812857e-05, 1.5129511949069768e-05], "param_C": [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0], "param_gamma": ["auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01, "gamma": "auto"}, {"C": 0.01, "gamma": "scale"}, {"C": 0.01, "gamma": 0.01}, {"C": 0.01, "gamma": 0.1}, {"C": 0.01, "gamma": 1.0}, {"C": 0.01, "gamma": 10.0}, {"C": 0.01, "gamma": 100.0}, {"C": 0.1, "gamma": "auto"}, {"C": 0.1, "gamma": "scale"}, {"C": 0.1, "gamma": 0.01}, {"C": 0.1, "gamma": 0.1}, {"C": 0.1, "gamma": 1.0}, {"C": 0.1, "gamma": 10.0}, {"C": 0.1, "gamma": 100.0}, {"C": 1.0, "gamma": "auto"}, {"C": 1.0, "gamma": "scale"}, {"C": 1.0, "gamma": 0.01}, {"C": 1.0, "gamma": 0.1}, {"C": 1.0, "gamma": 1.0}, {"C": 1.0, "gamma": 10.0}, {"C": 1.0, "gamma": 100.0}, {"C": 10.0, "gamma": "auto"}, {"C": 10.0, "gamma": "scale"}, {"C": 10.0, "gamma": 0.01}, {"C": 10.0, "gamma": 0.1}, {"C": 10.0, "gamma": 1.0}, {"C": 10.0, "gamma": 10.0}, {"C": 10.0, "gamma": 100.0}, {"C": 100.0, "gamma": "auto"}, {"C": 100.0, "gamma": "scale"}, {"C": 100.0, "gamma": 0.01}, {"C": 100.0, "gamma": 0.1}, {"C": 100.0, "gamma": 1.0}, {"C": 100.0, "gamma": 10.0}, {"C": 100.0, "gamma": 100.0}], "split0_test_score": [0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.5133333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333], "split1_test_score": [0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5233333333333333, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.5233333333333333, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.5266666666666666, 0.5233333333333333, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.5266666666666666, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334], "split2_test_score": [0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333], "mean_test_score": [0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5144444444444445, 0.5144444444444445, 0.5133333333333333, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.4966666666666666, 0.5144444444444445, 0.5144444444444445, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.5144444444444445, 0.5144444444444445, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.5144444444444445, 0.4966666666666666, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.4977777777777777, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334, 0.48333333333333334], "std_test_score": [0.008164965809277268, 0.008164965809277268, 0.009558139185602912, 0.009558139185602912, 0.008164965809277268, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.024944382578492942, 0.009558139185602912, 0.009558139185602912, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.009558139185602912, 0.009558139185602912, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.009558139185602912, 0.024944382578492942, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.026152449546532917, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512, 0.016329931618554512], "rank_test_score": [8, 8, 1, 1, 8, 14, 14, 14, 12, 1, 1, 14, 14, 14, 14, 14, 1, 1, 14, 14, 14, 14, 14, 1, 12, 14, 14, 14, 14, 14, 11, 14, 14, 14, 14]}, "conf_matrix": [[33, 17], [29, 21]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.532258064516129, "recall": 0.66, "f-measure": 0.5892857142857143}, "dog": {"precision": 0.5526315789473685, "recall": 0.42, "f-measure": 0.4772727272727273}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:14.439904", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:16.193505", "total_time": "0:00:01.753601", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [38] | 12 | 0.521 | 0.760 | 0.618 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 35 | [15] | 0.556 | 0.300 | 0.390 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.53, "pearson": "", "score": 0.53, "fold": 6, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"break_ties\": false, \"cache_size\": 1000, \"class_weight\": null, \"coef0\": 0.0, \"decision_function_shape\": \"ovr\", \"degree\": 3, \"gamma\": \"auto\", \"kernel\": \"rbf\", \"max_iter\": -1, \"probability\": false, \"random_state\": 123456789, \"shrinking\": true, \"tol\": 0.001, \"verbose\": false}", "grid_score": 0.51, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.002330938975016276, 0.0025377273559570312, 0.0023769537607828775, 0.002383708953857422, 0.002382675806681315, 0.002370913823445638, 0.002461671829223633, 0.002342383066813151, 0.0024869441986083984, 0.002374410629272461, 0.0023702780405680337, 0.0023749669392903647, 0.0023876031239827475, 0.0024401346842447915, 0.0023320515950520835, 0.0023810863494873047, 0.0024703343709309897, 0.002419630686442057, 0.0023610591888427734, 0.0023459593454996743, 0.0022989908854166665, 0.0022946993509928384, 0.002418994903564453, 0.0023293495178222656, 0.0024799505869547525, 0.0022679964701334634, 0.002265294392903646, 0.0023137728373209634, 0.002342383066813151, 0.0024834473927815757, 0.002598365147908529, 0.002637942632039388, 0.002418359120686849, 0.002337296803792318, 0.002349376678466797], "std_fit_time": [8.933230214060139e-05, 3.7396013033659065e-05, 1.735968153677619e-05, 1.6016098198766752e-05, 5.260839196343538e-06, 6.949218825880424e-06, 1.637410940967919e-05, 2.316575924785241e-05, 1.828324912355911e-05, 1.3198717021062676e-05, 1.215285291901606e-05, 1.3009782381952834e-05, 4.5324759122365556e-05, 2.8553438335604006e-05, 4.857592865191125e-05, 6.920877001426283e-05, 2.9374441859639644e-05, 3.852278313237098e-05, 5.850767966182245e-05, 6.284921569037941e-05, 5.461965613345033e-05, 6.278013871931486e-05, 5.000466182729163e-05, 4.05806818573836e-05, 0.00019529555824888834, 4.509298743426863e-05, 5.090644558523529e-05, 3.864162986348483e-05, 6.8832489377613e-05, 5.0702065110131754e-05, 0.0003057128886832926, 0.0002153033152275162, 6.810773072558089e-05, 6.167821005599606e-05, 3.829025143389025e-05], "mean_score_time": [0.0014960765838623047, 0.0015282630920410156, 0.0015246868133544922, 0.0015040238698323567, 0.001523415247599284, 0.0015183289845784504, 0.0014986991882324219, 0.0014882882436116536, 0.0014917055765787761, 0.0015140374501546223, 0.0015181700388590496, 0.0015070438385009766, 0.0014983812967936199, 0.0014816919962565105, 0.0014449755350748699, 0.0014370282491048176, 0.0015210310618082683, 0.0014753341674804688, 0.0014309088389078777, 0.001451571782430013, 0.0014456113179524739, 0.001516421635945638, 0.0014659563700358074, 0.0014888445536295574, 0.001458883285522461, 0.0014396508534749348, 0.001444419225056966, 0.0014506181081136067, 0.0014429092407226562, 0.0014232794443766277, 0.001472791035970052, 0.0015139579772949219, 0.0014916261037190754, 0.0014843940734863281, 0.001435995101928711], "std_score_time": [5.446842766957631e-05, 1.984563179846517e-05, 1.1529865953650242e-05, 7.965543755420574e-06, 2.40265789951181e-06, 1.1700067712952932e-05, 2.162392109560629e-05, 1.4297607005870724e-05, 1.7814333879336104e-05, 1.8837917825826598e-05, 1.02461445773756e-05, 1.1214969377251157e-05, 6.187665195408417e-06, 1.0089610856929922e-05, 1.5641825553552746e-05, 2.5400500702565473e-05, 5.742979610805405e-06, 1.682611427333708e-05, 2.691796322687307e-05, 1.064521082302907e-05, 2.5124487069666597e-05, 5.0433779828891935e-05, 3.7382499129204326e-05, 2.8932487242114474e-05, 5.731971397481588e-06, 1.591085553527286e-05, 2.0193301442946886e-05, 3.029719722408635e-05, 2.124201164949059e-05, 1.971856021312877e-05, 2.163560117915204e-05, 2.4565213913710133e-05, 1.5488442770771624e-05, 3.030136625718954e-05, 2.131680769658767e-05], "param_C": [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0], "param_gamma": ["auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01, "gamma": "auto"}, {"C": 0.01, "gamma": "scale"}, {"C": 0.01, "gamma": 0.01}, {"C": 0.01, "gamma": 0.1}, {"C": 0.01, "gamma": 1.0}, {"C": 0.01, "gamma": 10.0}, {"C": 0.01, "gamma": 100.0}, {"C": 0.1, "gamma": "auto"}, {"C": 0.1, "gamma": "scale"}, {"C": 0.1, "gamma": 0.01}, {"C": 0.1, "gamma": 0.1}, {"C": 0.1, "gamma": 1.0}, {"C": 0.1, "gamma": 10.0}, {"C": 0.1, "gamma": 100.0}, {"C": 1.0, "gamma": "auto"}, {"C": 1.0, "gamma": "scale"}, {"C": 1.0, "gamma": 0.01}, {"C": 1.0, "gamma": 0.1}, {"C": 1.0, "gamma": 1.0}, {"C": 1.0, "gamma": 10.0}, {"C": 1.0, "gamma": 100.0}, {"C": 10.0, "gamma": "auto"}, {"C": 10.0, "gamma": "scale"}, {"C": 10.0, "gamma": 0.01}, {"C": 10.0, "gamma": 0.1}, {"C": 10.0, "gamma": 1.0}, {"C": 10.0, "gamma": 10.0}, {"C": 10.0, "gamma": 100.0}, {"C": 100.0, "gamma": "auto"}, {"C": 100.0, "gamma": "scale"}, {"C": 100.0, "gamma": 0.01}, {"C": 100.0, "gamma": 0.1}, {"C": 100.0, "gamma": 1.0}, {"C": 100.0, "gamma": 10.0}, {"C": 100.0, "gamma": 100.0}], "split0_test_score": [0.48, 0.48, 0.53, 0.5266666666666666, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.53, 0.5266666666666666, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.53, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.53, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48], "split1_test_score": [0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5, 0.5, 0.5066666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5, 0.5, 0.5066666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.5, 0.5066666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.5, 0.5066666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.5066666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667, 0.4766666666666667], "split2_test_score": [0.5433333333333333, 0.49666666666666665, 0.49666666666666665, 0.49666666666666665, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.49666666666666665, 0.49666666666666665, 0.49666666666666665, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.49666666666666665, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.49666666666666665, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333], "mean_test_score": [0.51, 0.49444444444444446, 0.5088888888888888, 0.5077777777777778, 0.51, 0.5, 0.5, 0.51, 0.49444444444444446, 0.5088888888888888, 0.5077777777777778, 0.51, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5088888888888888, 0.51, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5088888888888888, 0.51, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.51, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], "std_test_score": [0.025962936545662056, 0.010999438818457429, 0.014989708403591175, 0.013425606637327284, 0.025962936545662056, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.025962936545662056, 0.010999438818457429, 0.014989708403591175, 0.013425606637327284, 0.025962936545662056, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.014989708403591175, 0.025962936545662056, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.014989708403591175, 0.025962936545662056, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.025962936545662056, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914, 0.030671497204093914], "rank_test_score": [1, 34, 8, 12, 1, 14, 14, 1, 34, 8, 12, 1, 14, 14, 14, 14, 8, 1, 14, 14, 14, 14, 14, 8, 1, 14, 14, 14, 14, 14, 1, 14, 14, 14, 14]}, "conf_matrix": [[38, 12], [35, 15]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.5205479452054794, "recall": 0.76, "f-measure": 0.6178861788617886}, "dog": {"precision": 0.5555555555555556, "recall": 0.3, "f-measure": 0.38961038961038963}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:14.439904", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:16.193505", "total_time": "0:00:01.753601", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [22] | 28 | 0.440 | 0.440 | 0.440 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 28 | [22] | 0.440 | 0.440 | 0.440 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.44, "pearson": "", "score": 0.44, "fold": 7, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"break_ties\": false, \"cache_size\": 1000, \"class_weight\": null, \"coef0\": 0.0, \"decision_function_shape\": \"ovr\", \"degree\": 3, \"gamma\": \"auto\", \"kernel\": \"rbf\", \"max_iter\": -1, \"probability\": false, \"random_state\": 123456789, \"shrinking\": true, \"tol\": 0.001, \"verbose\": false}", "grid_score": 0.5255555555555556, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0024497509002685547, 0.002560218175252279, 0.0024666786193847656, 0.00240937868754069, 0.0024030208587646484, 0.002529303232828776, 0.002451737721761068, 0.0023549397786458335, 0.0024826526641845703, 0.0024300416310628257, 0.0024628639221191406, 0.0024053255716959634, 0.002379258473714193, 0.0023818016052246094, 0.0022620360056559243, 0.002384344736735026, 0.0023206869761149087, 0.0022769769032796225, 0.002246379852294922, 0.0022142728169759116, 0.002268552780151367, 0.0022722880045572915, 0.0024039745330810547, 0.002299229303995768, 0.002469778060913086, 0.0022939840952555337, 0.002328634262084961, 0.002290964126586914, 0.0022575855255126953, 0.0023693243662516275, 0.002307335535685221, 0.002756516138712565, 0.0023221969604492188, 0.0022789637247721353, 0.0023438135782877603], "std_fit_time": [1.0182455303222e-05, 2.9590382903743756e-05, 2.9561981015589303e-05, 6.590978977398978e-06, 1.3449005867166952e-05, 7.219592077469725e-05, 3.4841394769005733e-06, 4.5720177399542514e-05, 5.036485499688518e-05, 7.029759664422436e-05, 3.077724373455987e-05, 3.843611833224947e-05, 5.2955885961335406e-05, 4.672152577873233e-05, 5.1132988625666925e-05, 5.497787455661495e-05, 5.027046301728369e-05, 4.7944205111402276e-05, 6.751611171341616e-05, 6.281483752317131e-05, 5.9209467273582805e-05, 6.635131895469649e-05, 6.47483878056812e-05, 5.9613333174809587e-05, 0.0002692710311139906, 8.350718275021057e-05, 5.6997833032015117e-05, 5.377594342384657e-05, 4.4708834433856883e-05, 5.895975716111189e-05, 8.811737663938331e-05, 0.00018118497873358393, 0.0001364847280967737, 7.778984406008209e-05, 4.714274840182905e-05], "mean_score_time": [0.0015586217244466145, 0.0015173753102620442, 0.0015106201171875, 0.0015488465627034504, 0.0015137195587158203, 0.0016109943389892578, 0.0015060901641845703, 0.0015510718027750652, 0.0015679200490315754, 0.0015533765157063801, 0.0015823841094970703, 0.0015579859415690105, 0.0015335877736409504, 0.001568158467610677, 0.0014576911926269531, 0.0015296141306559246, 0.0015743573506673176, 0.0015548865000406902, 0.0015167395273844402, 0.001447121302286784, 0.001428365707397461, 0.0014466444651285808, 0.0014838377634684246, 0.001520713170369466, 0.0015069643656412761, 0.0014965534210205078, 0.0014977455139160156, 0.0014429887135823567, 0.001453717549641927, 0.0014160474141438801, 0.0014317035675048828, 0.0014778772989908855, 0.0014833609263102214, 0.0015017191569010417, 0.00144195556640625], "std_score_time": [4.2541221255961725e-05, 1.2428803189445084e-05, 5.761645304486548e-06, 1.864887847730478e-05, 1.3763726503268879e-05, 3.465527021523785e-05, 5.965230943296816e-06, 2.720433880516129e-05, 2.2393866862623486e-05, 3.186633751155492e-05, 1.4932440670723018e-05, 2.9794586025212867e-05, 1.871682864439729e-05, 2.6595043616238068e-05, 3.669219846114363e-05, 2.3106793750413333e-05, 1.73312797314961e-05, 5.356777306904796e-05, 2.994682459680056e-05, 5.124218702887179e-05, 2.3292734601590376e-05, 3.5143002797901985e-05, 2.3915125273260316e-05, 2.9009009026270782e-05, 2.0704777258074963e-05, 3.2746483002039414e-05, 3.087743053989509e-05, 4.9467242969372384e-05, 4.357012104810362e-05, 3.133206784744684e-05, 2.1081739592983567e-05, 1.8113885434534517e-05, 1.9952594867820663e-05, 3.615080534501836e-05, 3.4806390769140575e-05], "param_C": [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0], "param_gamma": ["auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01, "gamma": "auto"}, {"C": 0.01, "gamma": "scale"}, {"C": 0.01, "gamma": 0.01}, {"C": 0.01, "gamma": 0.1}, {"C": 0.01, "gamma": 1.0}, {"C": 0.01, "gamma": 10.0}, {"C": 0.01, "gamma": 100.0}, {"C": 0.1, "gamma": "auto"}, {"C": 0.1, "gamma": "scale"}, {"C": 0.1, "gamma": 0.01}, {"C": 0.1, "gamma": 0.1}, {"C": 0.1, "gamma": 1.0}, {"C": 0.1, "gamma": 10.0}, {"C": 0.1, "gamma": 100.0}, {"C": 1.0, "gamma": "auto"}, {"C": 1.0, "gamma": "scale"}, {"C": 1.0, "gamma": 0.01}, {"C": 1.0, "gamma": 0.1}, {"C": 1.0, "gamma": 1.0}, {"C": 1.0, "gamma": 10.0}, {"C": 1.0, "gamma": 100.0}, {"C": 10.0, "gamma": "auto"}, {"C": 10.0, "gamma": "scale"}, {"C": 10.0, "gamma": 0.01}, {"C": 10.0, "gamma": 0.1}, {"C": 10.0, "gamma": 1.0}, {"C": 10.0, "gamma": 10.0}, {"C": 10.0, "gamma": 100.0}, {"C": 100.0, "gamma": "auto"}, {"C": 100.0, "gamma": "scale"}, {"C": 100.0, "gamma": 0.01}, {"C": 100.0, "gamma": 0.1}, {"C": 100.0, "gamma": 1.0}, {"C": 100.0, "gamma": 10.0}, {"C": 100.0, "gamma": 100.0}], "split0_test_score": [0.55, 0.55, 0.55, 0.55, 0.55, 0.48, 0.48, 0.55, 0.55, 0.55, 0.55, 0.55, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.55, 0.55, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.55, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48, 0.55, 0.48, 0.48, 0.48, 0.48], "split1_test_score": [0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.5, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.5133333333333333, 0.5, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.5133333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333], "split2_test_score": [0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333], "mean_test_score": [0.5255555555555556, 0.5255555555555556, 0.5255555555555556, 0.5255555555555556, 0.5255555555555556, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.5211111111111112, 0.5255555555555556, 0.5255555555555556, 0.5255555555555556, 0.5211111111111112, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.5255555555555556, 0.5255555555555556, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.5255555555555556, 0.4977777777777777, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.5255555555555556, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555, 0.4855555555555555], "std_test_score": [0.01728483242900453, 0.01728483242900453, 0.01728483242900453, 0.01728483242900453, 0.01728483242900453, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.021140330656044964, 0.01728483242900453, 0.01728483242900453, 0.01728483242900453, 0.021140330656044964, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.01728483242900453, 0.01728483242900453, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.01728483242900453, 0.013698697784375501, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.01728483242900453, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745, 0.02078698548207745], "rank_test_score": [1, 1, 1, 1, 1, 16, 16, 13, 1, 1, 1, 13, 16, 16, 16, 16, 1, 1, 16, 16, 16, 16, 16, 1, 15, 16, 16, 16, 16, 16, 1, 16, 16, 16, 16]}, "conf_matrix": [[22, 28], [28, 22]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.44, "recall": 0.44, "f-measure": 0.44}, "dog": {"precision": 0.44, "recall": 0.44, "f-measure": 0.44}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:14.439904", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:16.193505", "total_time": "0:00:01.753601", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [25] | 25 | 0.521 | 0.500 | 0.510 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 23 | [27] | 0.519 | 0.540 | 0.529 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.52, "pearson": "", "score": 0.52, "fold": 8, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"break_ties\": false, \"cache_size\": 1000, \"class_weight\": null, \"coef0\": 0.0, \"decision_function_shape\": \"ovr\", \"degree\": 3, \"gamma\": 0.01, \"kernel\": \"rbf\", \"max_iter\": -1, \"probability\": false, \"random_state\": 123456789, \"shrinking\": true, \"tol\": 0.001, \"verbose\": false}", "grid_score": 0.5166666666666667, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.002269903818766276, 0.0024819374084472656, 0.0023969809214274087, 0.002454042434692383, 0.0023980935414632163, 0.0023839473724365234, 0.002461592356363932, 0.0023139317830403647, 0.002444187800089518, 0.002341032028198242, 0.0024176438649495444, 0.002389987309773763, 0.0023701985677083335, 0.002377669016520182, 0.0022688706715901694, 0.0023388067881266275, 0.0023152828216552734, 0.002289374669392904, 0.0022519429524739585, 0.0022433598836263022, 0.002283334732055664, 0.00227506955464681, 0.002470811208089193, 0.00232847531636556, 0.0023506482442220054, 0.002307415008544922, 0.0022656917572021484, 0.0023043950398763022, 0.002274115880330404, 0.002403815587361654, 0.0024527708689371743, 0.002961397171020508, 0.0023386478424072266, 0.0023003419240315757, 0.002306699752807617], "std_fit_time": [6.506522185429322e-05, 5.294932582245758e-05, 3.19215876542772e-05, 2.144795657013116e-05, 4.441601548137211e-05, 2.0897584532699015e-05, 4.745800853358464e-06, 2.969585049236441e-05, 2.7555889044150462e-05, 2.0840384250515802e-05, 9.425494562303557e-06, 1.6417253987687336e-05, 4.1887700987773626e-05, 3.879529328223668e-05, 5.97742634231975e-05, 5.485953422742533e-05, 1.9764310623228747e-05, 3.8430202251611925e-05, 4.240783792872612e-05, 5.3011316507882645e-05, 4.383315472456762e-05, 4.813156157592232e-05, 5.422344169293657e-05, 3.948177756237059e-05, 2.7555201421890522e-05, 4.227881442870612e-05, 5.017035462072351e-05, 5.377077541571255e-05, 6.263873139625231e-05, 5.377958422228033e-05, 0.00011313413087977154, 4.227881442870612e-05, 3.965353266138682e-05, 3.7426063963851655e-05, 5.910120386059411e-05], "mean_score_time": [0.0014807383219401042, 0.0015077590942382812, 0.0015404224395751953, 0.001537640889485677, 0.0015392303466796875, 0.0015368461608886719, 0.0015509923299153645, 0.0014847914377848308, 0.0014808177947998047, 0.0015192826588948567, 0.001579602559407552, 0.001550436019897461, 0.0015198389689127605, 0.0014812151590983074, 0.0014712015787760417, 0.001448233922322591, 0.0014823277791341145, 0.0014832814534505208, 0.0014366308848063152, 0.0014216899871826172, 0.0014829635620117188, 0.0015284220377604167, 0.0015269915262858074, 0.0015656153361002605, 0.0015432039896647136, 0.0015113353729248047, 0.0014629364013671875, 0.001451412836710612, 0.0014642874399820964, 0.0015329519907633464, 0.0015455881754557292, 0.0015472571055094402, 0.0015390714009602864, 0.0015486876169840496, 0.0014518896738688152], "std_score_time": [6.55959759890695e-05, 2.2307962352489464e-05, 3.458521527013669e-05, 1.389161945552117e-05, 1.2030101596396316e-05, 1.9218962920967678e-05, 1.1304717487401195e-05, 1.482845157204431e-05, 9.9471324727471e-06, 4.740887484034194e-05, 1.3937917417050723e-05, 1.677197460455542e-05, 3.205013426334175e-05, 1.81337492586157e-05, 3.150755621840592e-05, 2.3410659557436544e-05, 1.3174768971757789e-05, 3.564727637138543e-05, 2.7998594135669996e-05, 2.79882155114346e-05, 3.348288820256445e-05, 3.3574061831727795e-05, 2.972837386582265e-05, 1.595841935679339e-05, 1.4137683423583191e-05, 2.0908462082424608e-05, 2.8155609022587817e-05, 3.2540035998711116e-05, 3.7916467215259395e-05, 3.0510333645102114e-05, 2.440761482677334e-05, 2.0433027078658854e-05, 6.1216907462735e-05, 2.596635074062562e-05, 2.182568399671426e-05], "param_C": [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0], "param_gamma": ["auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01, "gamma": "auto"}, {"C": 0.01, "gamma": "scale"}, {"C": 0.01, "gamma": 0.01}, {"C": 0.01, "gamma": 0.1}, {"C": 0.01, "gamma": 1.0}, {"C": 0.01, "gamma": 10.0}, {"C": 0.01, "gamma": 100.0}, {"C": 0.1, "gamma": "auto"}, {"C": 0.1, "gamma": "scale"}, {"C": 0.1, "gamma": 0.01}, {"C": 0.1, "gamma": 0.1}, {"C": 0.1, "gamma": 1.0}, {"C": 0.1, "gamma": 10.0}, {"C": 0.1, "gamma": 100.0}, {"C": 1.0, "gamma": "auto"}, {"C": 1.0, "gamma": "scale"}, {"C": 1.0, "gamma": 0.01}, {"C": 1.0, "gamma": 0.1}, {"C": 1.0, "gamma": 1.0}, {"C": 1.0, "gamma": 10.0}, {"C": 1.0, "gamma": 100.0}, {"C": 10.0, "gamma": "auto"}, {"C": 10.0, "gamma": "scale"}, {"C": 10.0, "gamma": 0.01}, {"C": 10.0, "gamma": 0.1}, {"C": 10.0, "gamma": 1.0}, {"C": 10.0, "gamma": 10.0}, {"C": 10.0, "gamma": 100.0}, {"C": 100.0, "gamma": "auto"}, {"C": 100.0, "gamma": "scale"}, {"C": 100.0, "gamma": 0.01}, {"C": 100.0, "gamma": 0.1}, {"C": 100.0, "gamma": 1.0}, {"C": 100.0, "gamma": 10.0}, {"C": 100.0, "gamma": 100.0}], "split0_test_score": [0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.54, 0.54, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.54, 0.54, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.54, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.54, 0.49333333333333335, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666], "split1_test_score": [0.4866666666666667, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.4866666666666667, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4866666666666667, 0.4866666666666667, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.4866666666666667, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.5033333333333333, 0.4866666666666667, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4866666666666667, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333, 0.4633333333333333], "split2_test_score": [0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667, 0.5066666666666667], "mean_test_score": [0.5100000000000001, 0.5155555555555557, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5100000000000001, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5100000000000001, 0.5100000000000001, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5100000000000001, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5166666666666667, 0.5155555555555557, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5166666666666667, 0.4955555555555556, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5100000000000001, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222, 0.5022222222222222], "std_test_score": [0.020548046676563226, 0.014989708403591139, 0.016555182695279284, 0.016555182695279284, 0.020548046676563226, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.020548046676563226, 0.020548046676563226, 0.016555182695279284, 0.016555182695279284, 0.020548046676563226, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.016555182695279284, 0.014989708403591139, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.016555182695279284, 0.00831479419283099, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.020548046676563226, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472, 0.030102704853653472], "rank_test_score": [9, 7, 1, 1, 9, 15, 15, 9, 9, 1, 1, 9, 15, 15, 15, 15, 1, 7, 15, 15, 15, 15, 15, 1, 35, 15, 15, 15, 15, 15, 9, 15, 15, 15, 15]}, "conf_matrix": [[25, 25], [23, 27]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.5208333333333334, "recall": 0.5, "f-measure": 0.5102040816326531}, "dog": {"precision": 0.5192307692307693, "recall": 0.54, "f-measure": 0.5294117647058824}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:14.439904", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:16.193505", "total_time": "0:00:01.753601", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [34] | 16 | 0.486 | 0.680 | 0.567 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 36 | [14] | 0.467 | 0.280 | 0.350 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.48, "pearson": "", "score": 0.48, "fold": 9, "model_params": "{\"C\": 0.01, \"break_ties\": false, \"cache_size\": 1000, \"class_weight\": null, \"coef0\": 0.0, \"decision_function_shape\": \"ovr\", \"degree\": 3, \"gamma\": 10.0, \"kernel\": \"rbf\", \"max_iter\": -1, \"probability\": false, \"random_state\": 123456789, \"shrinking\": true, \"tol\": 0.001, \"verbose\": false}", "grid_score": 0.5311111111111111, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0023353894551595054, 0.0025426546732584634, 0.002351045608520508, 0.002345403035481771, 0.002383708953857422, 0.002367099126180013, 0.0024620691935221353, 0.0022743542989095054, 0.002422889073689779, 0.0023349126180013022, 0.002367258071899414, 0.002332290013631185, 0.0023076534271240234, 0.0023217201232910156, 0.002296288808186849, 0.0023653507232666016, 0.002292076746622721, 0.002227624257405599, 0.0022269090016682944, 0.002224524815877279, 0.0022637049357096353, 0.0022660096486409507, 0.0024118423461914062, 0.002239783604939779, 0.002248684565226237, 0.002249638239542643, 0.0022834142049153647, 0.002246697743733724, 0.0022345383961995444, 0.0023783047993977866, 0.002270380655924479, 0.0025942325592041016, 0.0022668838500976562, 0.0022467772165934243, 0.002269744873046875], "std_fit_time": [0.0001080786479710666, 4.256704654398722e-05, 4.268025539770649e-05, 2.4792730140487996e-05, 3.287468592997135e-05, 2.486598975762183e-05, 1.63385839913137e-05, 2.0246715118320587e-05, 2.2492644569548714e-05, 3.541530348914576e-05, 1.6039741698793566e-05, 2.235914919994447e-05, 2.1650192422383292e-05, 3.087743053989509e-05, 6.632846958902304e-05, 2.2264602131608363e-05, 2.8895789722916036e-06, 2.4011590567260362e-05, 3.0744186453513025e-05, 4.070577841106638e-05, 3.434239197253014e-05, 2.961086658631481e-05, 3.966069952378903e-05, 3.3659172083985303e-05, 2.011244392122369e-05, 5.628777146700695e-05, 4.0034605906268155e-05, 2.9629417691834188e-05, 2.8272016063219944e-05, 3.421359683905202e-05, 1.2697266152999609e-05, 0.0002193759295307413, 4.8108986041583054e-05, 4.300810948648581e-05, 3.2065895527286765e-05], "mean_score_time": [0.0015709400177001953, 0.001556396484375, 0.0015192826588948567, 0.001564343770345052, 0.0015199979146321614, 0.0014926592508951824, 0.0014862219492594402, 0.001531044642130534, 0.001537640889485677, 0.001516580581665039, 0.0014854272206624348, 0.0014627774556477864, 0.0014639695485432942, 0.0014526049296061199, 0.001467307408650716, 0.0014389355977376301, 0.001468658447265625, 0.0014370282491048176, 0.001416603724161784, 0.0014367103576660156, 0.0014218489329020183, 0.0014339288075764973, 0.0014277299245198567, 0.0014543533325195312, 0.0014586448669433594, 0.0015053749084472656, 0.0014979044596354167, 0.0014159679412841797, 0.0014192263285319011, 0.0014154911041259766, 0.0014939308166503906, 0.0014963150024414062, 0.0014904340108235676, 0.001485904057820638, 0.001455227533976237], "std_score_time": [2.8588366101977525e-05, 1.9648931291615025e-05, 3.702241271250747e-05, 1.1894408501860113e-06, 2.5412433290462584e-05, 8.225344996729286e-06, 1.9106571324938627e-06, 9.03966661885968e-06, 1.5124501623747786e-05, 2.55119020450505e-05, 1.1074422520380365e-05, 1.1889628537990603e-05, 1.6995675653203978e-05, 1.1494204509376705e-05, 4.315325055834066e-05, 1.1706543765688451e-05, 1.5866333991449687e-05, 1.504662823981404e-05, 1.8494821733734737e-05, 3.7146400162597557e-05, 2.1408460251481565e-05, 2.2067425165730443e-05, 2.3286497207403105e-05, 2.0388157698105095e-05, 4.19874004023719e-05, 1.8244863958081238e-05, 2.755245076124195e-05, 1.9772936932196933e-05, 1.7893928090486522e-05, 2.287907551635105e-05, 6.433091140621934e-05, 4.5751939322207625e-05, 5.962827002355364e-05, 5.498338858750042e-05, 3.0608298971392086e-05], "param_C": [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0], "param_gamma": ["auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01, "gamma": "auto"}, {"C": 0.01, "gamma": "scale"}, {"C": 0.01, "gamma": 0.01}, {"C": 0.01, "gamma": 0.1}, {"C": 0.01, "gamma": 1.0}, {"C": 0.01, "gamma": 10.0}, {"C": 0.01, "gamma": 100.0}, {"C": 0.1, "gamma": "auto"}, {"C": 0.1, "gamma": "scale"}, {"C": 0.1, "gamma": 0.01}, {"C": 0.1, "gamma": 0.1}, {"C": 0.1, "gamma": 1.0}, {"C": 0.1, "gamma": 10.0}, {"C": 0.1, "gamma": 100.0}, {"C": 1.0, "gamma": "auto"}, {"C": 1.0, "gamma": "scale"}, {"C": 1.0, "gamma": 0.01}, {"C": 1.0, "gamma": 0.1}, {"C": 1.0, "gamma": 1.0}, {"C": 1.0, "gamma": 10.0}, {"C": 1.0, "gamma": 100.0}, {"C": 10.0, "gamma": "auto"}, {"C": 10.0, "gamma": "scale"}, {"C": 10.0, "gamma": 0.01}, {"C": 10.0, "gamma": 0.1}, {"C": 10.0, "gamma": 1.0}, {"C": 10.0, "gamma": 10.0}, {"C": 10.0, "gamma": 100.0}, {"C": 100.0, "gamma": "auto"}, {"C": 100.0, "gamma": "scale"}, {"C": 100.0, "gamma": 0.01}, {"C": 100.0, "gamma": 0.1}, {"C": 100.0, "gamma": 1.0}, {"C": 100.0, "gamma": 10.0}, {"C": 100.0, "gamma": 100.0}], "split0_test_score": [0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5266666666666666, 0.5266666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5266666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666, 0.5366666666666666], "split1_test_score": [0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.51, 0.51, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.5133333333333333, 0.51, 0.51, 0.51, 0.51, 0.5166666666666667, 0.5166666666666667, 0.51, 0.51, 0.51, 0.51, 0.51, 0.5166666666666667, 0.5133333333333333, 0.51, 0.51, 0.51, 0.51, 0.51, 0.5133333333333333, 0.5133333333333333, 0.51, 0.51, 0.51], "split2_test_score": [0.53, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53, 0.53, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5433333333333333, 0.5433333333333333, 0.53, 0.53, 0.5433333333333333, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.53, 0.5433333333333333, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.53, 0.5433333333333333, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666, 0.5466666666666666], "mean_test_score": [0.5244444444444445, 0.5244444444444445, 0.5244444444444445, 0.5244444444444445, 0.5244444444444445, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5244444444444445, 0.5244444444444445, 0.5233333333333333, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5299999999999999, 0.5299999999999999, 0.5244444444444445, 0.5244444444444445, 0.5299999999999999, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5244444444444445, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5266666666666666, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111, 0.5311111111111111], "std_test_score": [0.0056655772373252955, 0.0056655772373252955, 0.0056655772373252955, 0.0056655772373252955, 0.0056655772373252955, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001, 0.007200822998230968, 0.007200822998230968, 0.0056655772373252955, 0.0056655772373252955, 0.007200822998230968, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001, 0.014401645996461902, 0.014401645996461902, 0.0056655772373252955, 0.0056655772373252955, 0.014401645996461902, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001, 0.0056655772373252955, 0.012862041003100256, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001, 0.009813067629253163, 0.012862041003100256, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001, 0.015475986974649001], "rank_test_score": [23, 23, 23, 23, 23, 1, 1, 33, 33, 23, 23, 33, 1, 1, 19, 19, 23, 23, 19, 1, 1, 1, 1, 23, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 22, 1, 1, 1, 1]}, "conf_matrix": [[34, 16], [36, 14]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.4857142857142857, "recall": 0.68, "f-measure": 0.5666666666666667}, "dog": {"precision": 0.4666666666666667, "recall": 0.28, "f-measure": 0.35}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:14.439904", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:16.193505", "total_time": "0:00:01.753601", "result_table": "+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| | cat | dog | Precision | Recall | F-measure |\n+=====+=======+=======+=============+==========+=============+\n| cat | [46] | 4 | 0.529 | 0.920 | 0.672 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n| dog | 41 | [9] | 0.692 | 0.180 | 0.286 |\n+-----+-------+-------+-------------+----------+-------------+\n(row = reference; column = predicted)", "accuracy": 0.55, "pearson": "", "score": 0.55, "fold": 10, "model_params": "{\"C\": 1.0, \"break_ties\": false, \"cache_size\": 1000, \"class_weight\": null, \"coef0\": 0.0, \"decision_function_shape\": \"ovr\", \"degree\": 3, \"gamma\": \"scale\", \"kernel\": \"rbf\", \"max_iter\": -1, \"probability\": false, \"random_state\": 123456789, \"shrinking\": true, \"tol\": 0.001, \"verbose\": false}", "grid_score": 0.5233333333333333, "grid_search_cv_results": {"mean_fit_time": [0.0022443135579427085, 0.002525885899861654, 0.0023011366526285806, 0.002345005671183268, 0.0022977193196614585, 0.0023043155670166016, 0.00235136349995931, 0.002289454142252604, 0.00241239865620931, 0.002312262852986654, 0.0022983551025390625, 0.0022804737091064453, 0.002299626668294271, 0.002330223719278971, 0.0022405783335367837, 0.002344369888305664, 0.0022923946380615234, 0.002246379852294922, 0.002228339513142904, 0.002213637034098307, 0.0022742748260498047, 0.0022563934326171875, 0.002385218938191732, 0.002252658208211263, 0.002260446548461914, 0.0022469361623128257, 0.002234935760498047, 0.0022748311360677085, 0.0022513866424560547, 0.0023643970489501953, 0.0024758179982503257, 0.002639293670654297, 0.0022917588551839194, 0.0022628307342529297, 0.002310673395792643], "std_fit_time": [0.00010492265663719074, 5.030588076511563e-05, 1.5641825553552743e-05, 4.77973590431449e-05, 1.9641536800181268e-05, 5.519789172549355e-06, 1.5041590306110383e-05, 3.616076248825945e-05, 6.013738127515352e-06, 1.4631641989218467e-05, 1.1903432085483054e-05, 8.977971259957663e-06, 2.6622103189406588e-05, 1.142807563855004e-05, 2.3217231211357082e-05, 1.778097566793831e-05, 2.425393976211319e-05, 1.883657666693085e-05, 9.232543774577843e-06, 1.4638115499050083e-05, 9.824465645807512e-06, 1.6685894209788027e-05, 1.5339703072159814e-05, 1.4400604982954208e-05, 2.574331899137859e-05, 3.6747067838341054e-06, 4.08802704798752e-06, 9.930610041083726e-06, 3.479114486794084e-05, 1.3436320117574092e-05, 0.00016473008140248258, 0.00016371945338432796, 4.1609032528055425e-05, 2.7282003712400234e-05, 4.156620502690654e-05], "mean_score_time": [0.0014696915944417317, 0.0015517075856526692, 0.001494010289510091, 0.001556714375813802, 0.0015055338541666667, 0.0014797051747639973, 0.0015413761138916016, 0.0014755725860595703, 0.0014767646789550781, 0.0014826456705729167, 0.0014910697937011719, 0.0014799435933430989, 0.0014793078104654949, 0.0015033880869547527, 0.001493692398071289, 0.0014486312866210938, 0.0014839967091878254, 0.001468340555826823, 0.0014568169911702473, 0.0014337698618570964, 0.0014567375183105469, 0.0014538764953613281, 0.001455068588256836, 0.0015072822570800781, 0.0015000502268473308, 0.0015111764272054036, 0.0014377435048421223, 0.0014255046844482422, 0.001435677210489909, 0.001434008280436198, 0.0014733473459879558, 0.0014658768971761067, 0.0014456907908121746, 0.001477638880411784, 0.001440286636352539], "std_score_time": [2.91419510268501e-05, 4.7429253524259416e-05, 2.1706422621008022e-06, 7.867411722033553e-06, 4.6279141821217715e-05, 8.654152894236907e-06, 7.616966774943819e-06, 7.417845337917349e-06, 1.7235536167075937e-05, 9.934425348917805e-06, 4.52786112888467e-06, 8.645390671712502e-06, 1.77322454696599e-05, 2.9119836174398684e-05, 1.2069413189296487e-05, 2.094920259145946e-05, 3.4071526702604324e-06, 3.7896472943835886e-05, 3.7382499129204326e-05, 1.608378323965193e-05, 6.779924634692243e-06, 1.828324912355911e-05, 1.679229743549648e-05, 3.8297178661705204e-05, 1.1851319423154016e-05, 7.826361976693585e-06, 7.203591151952527e-06, 1.504243007889981e-05, 2.372181660371489e-05, 1.478237917156112e-05, 2.5063325914478318e-05, 1.1551756738412616e-05, 1.024984243418557e-05, 3.88177534001281e-05, 3.0275091764092843e-05], "param_C": [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0], "param_gamma": ["auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, "auto", "scale", 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0], "params": [{"C": 0.01, "gamma": "auto"}, {"C": 0.01, "gamma": "scale"}, {"C": 0.01, "gamma": 0.01}, {"C": 0.01, "gamma": 0.1}, {"C": 0.01, "gamma": 1.0}, {"C": 0.01, "gamma": 10.0}, {"C": 0.01, "gamma": 100.0}, {"C": 0.1, "gamma": "auto"}, {"C": 0.1, "gamma": "scale"}, {"C": 0.1, "gamma": 0.01}, {"C": 0.1, "gamma": 0.1}, {"C": 0.1, "gamma": 1.0}, {"C": 0.1, "gamma": 10.0}, {"C": 0.1, "gamma": 100.0}, {"C": 1.0, "gamma": "auto"}, {"C": 1.0, "gamma": "scale"}, {"C": 1.0, "gamma": 0.01}, {"C": 1.0, "gamma": 0.1}, {"C": 1.0, "gamma": 1.0}, {"C": 1.0, "gamma": 10.0}, {"C": 1.0, "gamma": 100.0}, {"C": 10.0, "gamma": "auto"}, {"C": 10.0, "gamma": "scale"}, {"C": 10.0, "gamma": 0.01}, {"C": 10.0, "gamma": 0.1}, {"C": 10.0, "gamma": 1.0}, {"C": 10.0, "gamma": 10.0}, {"C": 10.0, "gamma": 100.0}, {"C": 100.0, "gamma": "auto"}, {"C": 100.0, "gamma": "scale"}, {"C": 100.0, "gamma": 0.01}, {"C": 100.0, "gamma": 0.1}, {"C": 100.0, "gamma": 1.0}, {"C": 100.0, "gamma": 10.0}, {"C": 100.0, "gamma": 100.0}], "split0_test_score": [0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.52, 0.52, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.52, 0.52, 0.52, 0.5333333333333333, 0.5233333333333333, 0.5233333333333333, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52, 0.5233333333333333, 0.5333333333333333, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52, 0.52, 0.5233333333333333, 0.5333333333333333, 0.52, 0.52, 0.52], "split1_test_score": [0.49333333333333335, 0.49333333333333335, 0.49333333333333335, 0.49333333333333335, 0.49333333333333335, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.49333333333333335, 0.49333333333333335, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.49333333333333335, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.49333333333333335, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333, 0.5033333333333333], "split2_test_score": [0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333, 0.5333333333333333], "mean_test_score": [0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.52, 0.52, 0.5166666666666666, 0.5166666666666666, 0.52, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5233333333333333, 0.5166666666666666, 0.52, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5166666666666666, 0.5233333333333333, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.52, 0.5233333333333333, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888, 0.5188888888888888], "std_test_score": [0.016996731711975938, 0.016996731711975938, 0.016996731711975938, 0.016996731711975938, 0.016996731711975938, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.012472191289246483, 0.012472191289246483, 0.016996731711975938, 0.016996731711975938, 0.012472191289246483, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.014142135623730963, 0.016996731711975938, 0.012472191289246483, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.016996731711975938, 0.014142135623730963, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.012472191289246483, 0.014142135623730963, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302, 0.012272623352430302], "rank_test_score": [27, 27, 27, 27, 27, 9, 9, 4, 4, 27, 27, 4, 9, 9, 9, 1, 27, 4, 9, 9, 9, 9, 9, 27, 1, 9, 9, 9, 9, 9, 4, 1, 9, 9, 9]}, "conf_matrix": [[46, 4], [41, 9]], "label_metrics": {"cat": {"precision": 0.5287356321839081, "recall": 0.92, "f-measure": 0.6715328467153284}, "dog": {"precision": 0.6923076923076923, "recall": 0.18, "f-measure": 0.2857142857142857}}, "additional_scores": {}}, {"experiment_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs", "job_name": "test_grid_search_cv_results_cross_validate_gs_SVC", "train_set_name": "f0.jsonlines", "train_set_size": 1000, "test_set_name": "cv", "test_set_size": "n/a", "featureset": "[\"train_f0.jsonlines\"]", "featureset_name": "f0", "shuffle": false, "learner_name": "SVC", "task": "cross_validate", "start_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:14.439904", "version": "4.0.1", "feature_scaling": "none", "folds_file": "", "grid_search": true, "grid_objective": "f1_score_micro", "grid_search_folds": "3", "min_feature_count": 1, "cv_folds": "10", "using_folds_file": false, "save_cv_folds": true, "save_cv_models": false, "use_folds_file_for_grid_search": true, "stratified_folds": true, "scikit_learn_version": "1.4.0", "end_timestamp": "14 Feb 2024 16:00:16.193505", "total_time": "0:00:01.753601", "fold": "average", "result_table": "+---------+-------------+----------+-------------+\n| Label | Precision | Recall | F-measure |\n|---------+-------------+----------+-------------|\n| cat | 0.510 | 0.662 | 0.570 |\n| dog | 0.528 | 0.364 | 0.414 |\n+---------+-------------+----------+-------------+", "accuracy": 0.513, "score": 0.513, "additional_scores": {}}] \ No newline at end of file From abf66004c68d2dd45fb22bcf221255c2147c9231 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nitin Madnani Date: Wed, 14 Feb 2024 17:23:26 -0500 Subject: [PATCH 4/8] fix: add filter for unnecessay matplotlib msgs --- skll/utils/logging.py | 30 ++++++++++++++++++++++++++ tests/test_logging_utils.py | 43 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 2 files changed, 73 insertions(+) diff --git a/skll/utils/logging.py b/skll/utils/logging.py index 77608b3c..fb3ee8fc 100644 --- a/skll/utils/logging.py +++ b/skll/utils/logging.py @@ -16,6 +16,36 @@ SKLEARN_WARNINGS_RE = re.compile(re.escape(f"{sep}sklearn{sep}")) +class MatplotlibCategoryFilter(logging.Filter): + """ + Class to filter out specific log records from `matplotlib.category`. + + This is useful when generating learning curves which generates unnecessary + log records from `matplotlib.category`. For more details, see this issue: + https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/23422 + """ + + def filter(self, record): + """ + Implement the filter method. + + Parameters + ---------- + record : logging.LogRecord + The log record to be filtered. + """ + # Check if the log record is from matplotlib.category and contains the specific message + if ( + record.name == "matplotlib.category" + and "Using categorical units to plot a list of strings" in record.msg + ): + # filter out this record + return False + + # allow other records through + return True + + def send_sklearn_warnings_to_logger( logger, message, category, filename, lineno, file=None, line=None ): diff --git a/tests/test_logging_utils.py b/tests/test_logging_utils.py index 87de7859..8fdd8ce1 100644 --- a/tests/test_logging_utils.py +++ b/tests/test_logging_utils.py @@ -4,6 +4,7 @@ :author: Nitin Madnani (nmadnani@ets.org) """ +import logging import re import sys import unittest @@ -14,6 +15,7 @@ from sklearn.metrics import roc_curve from skll.utils.logging import ( + MatplotlibCategoryFilter, close_and_remove_logger_handlers, get_skll_logger, orig_showwarning, @@ -135,3 +137,44 @@ def test_close_and_remove_logger_handlers(self): LOGGERS.append(logger) close_and_remove_logger_handlers(logger) assert not logger.handlers + + +class TestMatplotlibCategoryFilter(unittest.TestCase): + """Test class for the MatplotlibCategoryFilter.""" + + def setUp(self): + # set up the logger and add the custom filter + self.logger = logging.getLogger("matplotlib.category") + self.logger.setLevel(logging.INFO) + self.filter = MatplotlibCategoryFilter() + self.logger.addFilter(self.filter) + + # set up a logging handler to capture the logs + self.log_capture = logging.handlers.MemoryHandler(capacity=10, target=None) + self.logger.addHandler(self.log_capture) + + def tearDown(self): + # remove the filter and handler + self.logger.removeFilter(self.filter) + self.logger.removeHandler(self.log_capture) + + def test_filtered_message(self): + # log a message that should be filtered + self.logger.info( + "Using categorical units to plot a list of strings that are all " + "parsable as floats or dates." + ) + + # Check that the message was filtered and not captured + self.assertEqual(len(self.log_capture.buffer), 0) + + def test_allowed_message(self): + # log a message that should not be filtered + self.logger.info("This is a test message that should not be filtered.") + + # check that the message was not filtered and captured + self.assertEqual(len(self.log_capture.buffer), 1) + self.assertEqual( + self.log_capture.buffer[0].getMessage(), + "This is a test message that should not be filtered.", + ) From 76961e7cf55c2de684759657f4cee928c6690191 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nitin Madnani Date: Wed, 14 Feb 2024 17:31:04 -0500 Subject: [PATCH 5/8] fix: fix warnings and filter matplotlib msgs - Remove deprecated `scale` parameter from seaborn calls. - Add explicit `palette` call when plotting time curve since that's now required. - Use `matplotlib.category` msg filter to filter out unnecessary msgs. --- skll/experiments/output.py | 21 ++++++++++++++++----- 1 file changed, 16 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/skll/experiments/output.py b/skll/experiments/output.py index a50b1919..a335d5d1 100644 --- a/skll/experiments/output.py +++ b/skll/experiments/output.py @@ -12,6 +12,7 @@ import csv import json +import logging import math import sys from collections import defaultdict @@ -26,7 +27,7 @@ from ruamel.yaml import YAML from skll.types import FoldMapping, PathOrStr -from skll.utils.logging import get_skll_logger +from skll.utils.logging import MatplotlibCategoryFilter, get_skll_logger # Turn off interactive plotting for matplotlib plt.ioff() @@ -143,12 +144,19 @@ def _generate_learning_curve_score_plots( legend_out=False, ) train_color, test_color = sns.color_palette(palette="Set1", n_colors=2) + + # create a filter to hide unnecessary matplotlib.category warnings + filter = MatplotlibCategoryFilter() + logging.getLogger("matplotlib.category").addFilter(filter) + + # map the FacetGrid to the data g = g.map_dataframe( sns.pointplot, x="training_set_size", y="value", hue="variable", - scale=0.5, + markersize=2, + linewidth=0.8, errorbar=None, palette={"train_score_mean": train_color, "test_score_mean": test_color}, ) @@ -209,7 +217,7 @@ def _generate_learning_curve_score_plots( ncol=1, frameon=True, ) - g.fig.tight_layout(w_pad=1) + g.figure.tight_layout(w_pad=1) plot_file_path = output_dir / f"{experiment_name}_{fs_name}.png" plt.savefig(plot_file_path, dpi=300) # explicitly close figure to save memory @@ -274,13 +282,16 @@ def _generate_learning_curve_time_plots( sharey=True, legend_out=False, ) + g = g.map_dataframe( sns.pointplot, x="training_set_size", y="value", hue="variable", - scale=0.5, + markersize=2, + linewidth=0.8, errorbar=None, + palette="dark:#1f77b4", ) # compute the upper and lower for ax in g.axes.flat: @@ -303,7 +314,7 @@ def _generate_learning_curve_time_plots( alpha=0.1, ) - g.fig.tight_layout(w_pad=1) + g.figure.tight_layout(w_pad=1) plot_file_path = output_dir / f"{experiment_name}_{fs_name}_times.png" plt.savefig(plot_file_path, dpi=300) From b8dac208259a8bea745742f6c8db225ebaf818c9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nitin Madnani Date: Thu, 15 Feb 2024 13:58:39 -0500 Subject: [PATCH 6/8] chore: update pre-commit checks --- .pre-commit-config.yaml | 12 ++++++------ 1 file changed, 6 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/.pre-commit-config.yaml b/.pre-commit-config.yaml index 2b4feff3..e10614ee 100644 --- a/.pre-commit-config.yaml +++ b/.pre-commit-config.yaml @@ -3,7 +3,7 @@ repos: - repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks - rev: v4.4.0 + rev: v4.5.0 hooks: - id: trailing-whitespace - id: end-of-file-fixer @@ -14,24 +14,24 @@ repos: - id: check-json - id: debug-statements - repo: https://github.com/compilerla/conventional-pre-commit - rev: 'v2.2.0' + rev: 'v3.1.0' hooks: - id: conventional-pre-commit stages: [commit-msg] - repo: https://github.com/ikamensh/flynt/ - rev: '0.78' + rev: '1.0.1' hooks: - id: flynt - repo: https://github.com/psf/black - rev: 23.3.0 + rev: 24.2.0 hooks: - id: black args: [--line-length=100] - repo: https://github.com/charliermarsh/ruff-pre-commit - rev: 'v0.0.264' + rev: 'v0.2.1' hooks: - id: ruff - args: [--line-length=100, --select, "D,E,F,I", --ignore, "D212", --per-file-ignores, "tests/test*.py:D102,tests/test*.py:D103,tests/test_input.py:E501,skll/data/featureset.py:E501,skll/learner/__init__.py:E501,skll/learner/voting.py:E501,skll/learner/utils.py:E501"] + args: [--line-length=100, --select, "D,E,F,I", --ignore, "D212", --per-file-ignores, "tests/test*.py:D,tests/test_input.py:E501,skll/data/featureset.py:E501,skll/learner/__init__.py:E501,skll/learner/voting.py:E501,skll/learner/utils.py:E501"] - repo: https://github.com/pre-commit/mirrors-mypy rev: 'v1.8.0' hooks: From 74547b0bf1842ea96b1fcc8310836984af9708ea Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nitin Madnani Date: Thu, 15 Feb 2024 14:42:37 -0500 Subject: [PATCH 7/8] fix: handle sklearn deprecations - `needs_proba` and `needs_threshold` arguments for `make_scorer()` are deprecated in favor of `response_method`. - `LinearSVC` and `LinearSVR` now need to have `dual` explicitly set to "auto". - `AdaBoostClassifier` now needs to have algorithm` set to "SAMME". - Update custom metrics documentation. - Update tests and test data. --- doc/custom_metrics.rst | 21 ++++++++++++++----- skll/learner/__init__.py | 8 +++++-- skll/metrics.py | 2 +- .../test_send_warnings_to_log.template.cfg | 2 +- tests/other/custom_metrics.py | 15 ++++++------- tests/test_classification.py | 6 +++--- tests/test_output.py | 7 +++---- 7 files changed, 38 insertions(+), 23 deletions(-) diff --git a/doc/custom_metrics.rst b/doc/custom_metrics.rst index 238ee77d..5f0219c4 100644 --- a/doc/custom_metrics.rst +++ b/doc/custom_metrics.rst @@ -12,15 +12,27 @@ Writing Custom Metric Functions First, let's look at how to write valid custom metric functions. A valid custom metric function must take two array-like positional arguments: the first being the true labels or scores, and the -second being the predicted labels or scores. This function can also take three optional keyword arguments: +second being the predicted labels or scores. This function can also take two optional keyword arguments: 1. ``greater_is_better``: a boolean keyword argument that indicates whether a higher value of the metric indicates better performance (``True``) or vice versa (``False``). The default value is ``True``. -2. ``needs_proba``: a boolean keyword argument that indicates whether the metric function requires probability estimates. The default value is ``False``. -3. ``needs_threshold``: a boolean keyword argument that indicates whether the metric function takes a continuous decision certainty. The default value is ``False``. + +2. ``response_method`` : a string keyword argument that specifies the response method to use to get predictions from an estimator. Possible values are: + + - ``"predict"`` : uses estimator's `predict() `__ method to get class labels + - ``"predict_proba"`` : uses estimator's `predict_proba() `__ method to get class probabilities + - ``"decision_function"`` : uses estimator's `decision_function() `__ method to get continuous decision function values + - If the value is a list or tuple of the above strings, it indicates that the scorer should use the first method in the list which is implemented by the estimator. + - If the value is ``None``, it is the same as ``"predict"``. + + The default value for ``response_method`` is ``None``. Note that these keyword arguments are identical to the keyword arguments for the `sklearn.metrics.make_scorer() `_ function and serve the same purpose. -In short, custom metric functions take two required positional arguments (order matters) and three optional keyword arguments. Here's a simple example of a custom metric function: F\ :sub:`β` with β=0.75 defined in a file called ``custom.py``. +.. important:: + + Previous versions of SKLL offered the ``needs_proba`` and ``needs_threshold`` keyword arguments for custom metrics but these are now deprecated in scikit-learn and replaced by the ``response_method`` keyword argument. To replicate the behavior of ``needs_proba=True``, use ``response_method="predict_proba"`` instead and to replicate ``needs_threshold=True``, use ``response_method=("decision_function", "predict_proba")`` instead. + +In short, custom metric functions take two required positional arguments (order matters) and two optional keyword arguments. Here's a simple example of a custom metric function: F\ :sub:`β` with β=0.75 defined in a file called ``custom.py``. .. code-block:: python :caption: custom.py @@ -30,7 +42,6 @@ In short, custom metric functions take two required positional arguments (order def f075(y_true, y_pred): return fbeta_score(y_true, y_pred, beta=0.75) - Obviously, you may write much more complex functions that aren't directly available in scikit-learn. Once you have written your metric function, the next step is to use it in your SKLL experiment. diff --git a/skll/learner/__init__.py b/skll/learner/__init__.py index 12ca6a82..d77cf8b7 100644 --- a/skll/learner/__init__.py +++ b/skll/learner/__init__.py @@ -252,10 +252,12 @@ def __init__( "produce probabilities, results will not be exactly " "replicable when using SVC and probability mode." ) + elif issubclass(self._model_type, AdaBoostClassifier): + self._model_kwargs["algorithm"] = "SAMME" + self._model_kwargs["n_estimators"] = 500 elif issubclass( self._model_type, ( - AdaBoostClassifier, AdaBoostRegressor, BaggingClassifier, BaggingRegressor, @@ -268,6 +270,8 @@ def __init__( self._model_kwargs["n_estimators"] = 500 elif issubclass(self._model_type, DummyClassifier): self._model_kwargs["strategy"] = "prior" + elif issubclass(self._model_type, (LinearSVC, LinearSVR)): + self._model_kwargs["dual"] = "auto" elif issubclass(self._model_type, SVR): self._model_kwargs["cache_size"] = 1000 self._model_kwargs["gamma"] = "scale" @@ -950,7 +954,7 @@ def train( metrics_module = import_module("skll.metrics") metric_func = getattr(metrics_module, "correlation") _CUSTOM_METRICS[new_grid_objective] = make_scorer( - metric_func, corr_type=grid_objective, needs_proba=True + metric_func, corr_type=grid_objective, response_method="predict_proba" ) grid_objective = new_grid_objective diff --git a/skll/metrics.py b/skll/metrics.py index f11c7c1f..68393cbc 100644 --- a/skll/metrics.py +++ b/skll/metrics.py @@ -298,7 +298,7 @@ def register_custom_metric(custom_metric_path: PathOrStr, custom_metric_name: st # extract any "special" keyword arguments from the metric function metric_func_parameters = signature(metric_func).parameters make_scorer_kwargs = {} - for make_scorer_kwarg in ["greater_is_better", "needs_proba", "needs_threshold"]: + for make_scorer_kwarg in ["greater_is_better", "response_method"]: if make_scorer_kwarg in metric_func_parameters: parameter = metric_func_parameters.get(make_scorer_kwarg) if parameter is not None: diff --git a/tests/configs/test_send_warnings_to_log.template.cfg b/tests/configs/test_send_warnings_to_log.template.cfg index f7601d9e..94782b0c 100644 --- a/tests/configs/test_send_warnings_to_log.template.cfg +++ b/tests/configs/test_send_warnings_to_log.template.cfg @@ -4,7 +4,7 @@ task=cross_validate [Input] featuresets=[["test_send_warnings_to_log"]] -learners=["LinearSVC"] +learners=["DummyClassifier"] suffix=.jsonlines num_cv_folds=2 diff --git a/tests/other/custom_metrics.py b/tests/other/custom_metrics.py index c8f314f3..66a1699d 100644 --- a/tests/other/custom_metrics.py +++ b/tests/other/custom_metrics.py @@ -1,3 +1,4 @@ +"""Custom metrics for testing purposes.""" from sklearn.metrics import ( average_precision_score, f1_score, @@ -8,31 +9,31 @@ ) -def f075_macro(y_true, y_pred): +def f075_macro(y_true, y_pred): # noqa: D103 return fbeta_score(y_true, y_pred, beta=0.75, average="macro") -def ratio_of_ones(y_true, y_pred): +def ratio_of_ones(y_true, y_pred): # noqa: D103 true_ones = [label for label in y_true if label == 1] pred_ones = [label for label in y_pred if label == 1] return len(pred_ones) / (len(true_ones) + len(pred_ones)) -def r2(y_true, y_pred): +def r2(y_true, y_pred): # noqa: D103 return r2_score(y_true, y_pred) -def one_minus_precision(y_true, y_pred, greater_is_better=False): +def one_minus_precision(y_true, y_pred, greater_is_better=False): # noqa: D103 return 1 - precision_score(y_true, y_pred, average="binary") -def one_minus_f1_macro(y_true, y_pred, greater_is_better=False): +def one_minus_f1_macro(y_true, y_pred, greater_is_better=False): # noqa: D103 return 1 - f1_score(y_true, y_pred, average="macro") -def fake_prob_metric(y_true, y_pred, needs_proba=True): +def fake_prob_metric(y_true, y_pred, response_method="predict_proba"): # noqa: D103 return average_precision_score(y_true, y_pred) -def fake_prob_metric_multiclass(y_true, y_pred, needs_proba=True): +def fake_prob_metric_multiclass(y_true, y_pred, response_method="predict_proba"): # noqa: D103 return roc_auc_score(y_true, y_pred, average="macro", multi_class="ovo") diff --git a/tests/test_classification.py b/tests/test_classification.py index 16349093..c7f90d21 100644 --- a/tests/test_classification.py +++ b/tests/test_classification.py @@ -542,7 +542,7 @@ def test_sparse_predict(self): # noqa: D103 (0.45, 0.52), (0.52, 0.5), (0.48, 0.5), - (0.49, 0.5), + (0.5, 0.5), (0.54, 0.5), (0.43, 0), (0.53, 0.57), @@ -814,8 +814,8 @@ def check_adaboost_predict(self, base_estimator, algorithm, expected_score): def test_adaboost_predict(self): # noqa: D103 for base_estimator_name, algorithm, expected_score in zip( ["MultinomialNB", "DecisionTreeClassifier", "SGDClassifier", "SVC"], - ["SAMME.R", "SAMME.R", "SAMME", "SAMME"], - [0.46, 0.52, 0.46, 0.5], + ["SAMME", "SAMME", "SAMME", "SAMME"], + [0.49, 0.52, 0.46, 0.5], ): yield self.check_adaboost_predict, base_estimator_name, algorithm, expected_score diff --git a/tests/test_output.py b/tests/test_output.py index ab746e62..fac7c8d2 100644 --- a/tests/test_output.py +++ b/tests/test_output.py @@ -1208,12 +1208,11 @@ def test_send_warnings_to_log(self): # Check experiment log output # The experiment log file should contain warnings related # to the use of sklearn - with open(output_dir / "test_send_warnings_to_log_LinearSVC.log") as f: + with open(output_dir / "test_send_warnings_to_log_DummyClassifier.log") as f: log_content = f.read() convergence_sklearn_warning_re = re.compile( - r"WARNING - [^\n]+sklearn.svm._base\.py:\d+: ConvergenceWarning:" - r"Liblinear failed to converge, increase the number of iterations" - r"\." + r"WARNING - [^\n]+sklearn.metrics._classification\.py:\d+: " + r"UndefinedMetricWarning:Precision is ill-defined and being set to 0.0" ) assert convergence_sklearn_warning_re.search(log_content) is not None From 442c10c730576ac860dedb5beae5f2055832bcf0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nitin Madnani Date: Thu, 15 Feb 2024 19:30:44 -0500 Subject: [PATCH 8/8] ci: update gitlab python version to 3.10 - Sklearn 1.4 drops support for python 3.8 and 3.9. --- .gitlab-ci.yml | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/.gitlab-ci.yml b/.gitlab-ci.yml index 33674ffc..0f2d6dfc 100644 --- a/.gitlab-ci.yml +++ b/.gitlab-ci.yml @@ -4,7 +4,7 @@ stages: - test variables: - PYVERSION: "3.8" + PYVERSION: "3.10" BINDIR: "/root/sklldev/bin" MPLBACKEND: "Agg" LOGCAPTURE_LEVEL: "WARNING"