3) Créé une instance de SingleSupervisedLearner. L'instance est créée à l'aide du constructeur obtenu en (1) et des objets stock és dans le tableau "parameters" créé en (2). En d'autres termes, l'instruction d'introspection ci-dessus est équivalente au code suivant :
SingleSupervisedLearner learner = new SingleSupervisedLearner ( SubNumericEntries((NumericEntries)entries), new Boolean(regression) )
-- SeB
On 13 mai, 23:05, atef <atefb...@gmail.com> wrote:
public SingleSupervisedLearner createSupervisedLearner(Entries
entries)
// début d'instruction à comprendre
constructor = learnerClass.getConstructor(new Class[]
{NumericEntries.class, boolean.class});
1) Recherche du constructeur de la classe learnerClass dont la
signature est de la forme :
learnerClass(NumericEntries param1, boolean param2)
if(! (entries instanceof NumericEntries)) {
System.out.println("[ Error : entries are instance of
"+entries.getClass()+" and contain " +
entries.getNbAttribute(Attribute.SYMBOLIC) + " symbolical
attributes ]");
throw new NumericEntriesException( );
}
Si le paramètre "entries" n'est pas une instance de NumericEntries,
un
message est affiché et une exception NumericEntriesException est
levée.
parameters = new Object[] {new
SubNumericEntries((NumericEntries)entries), new Boolean(regression)};
2) initialise un tableau de 2 objets avec une instance de
SubEntries et une instance de Boolean.
3) Créé une instance de SingleSupervisedLearner. L'instance
est créée à l'aide du constructeur obtenu en (1) et des objets stock és
dans le tableau "parameters" créé en (2). En d'autres termes,
l'instruction
d'introspection ci-dessus est équivalente au code suivant :
SingleSupervisedLearner learner = new SingleSupervisedLearner (
SubNumericEntries((NumericEntries)entries),
new Boolean(regression)
)
3) Créé une instance de SingleSupervisedLearner. L'instance est créée à l'aide du constructeur obtenu en (1) et des objets stock és dans le tableau "parameters" créé en (2). En d'autres termes, l'instruction d'introspection ci-dessus est équivalente au code suivant :
SingleSupervisedLearner learner = new SingleSupervisedLearner ( SubNumericEntries((NumericEntries)entries), new Boolean(regression) )
-- SeB
atef
Bonjour seb c exactement ça en faite déja avant que j'ai lu votre message j'ai douté de ça mais une petite remarque la derniére instruction ne peus pas remplacer les 2 instructions car en faite SingleSupervisedLearner learner est une interface! Et l'auteur de ce code a passé par ces instructions pour cette raison et en plus par ce que les constructeurs des classe "learnerClass " ,qui sont de la forme subLearner.class , sont differents alors c une forme de normalisation.
en fin merci beaucoup pour votre coup de main vous etes génial ^^.
Bonjour seb c exactement ça en faite déja avant que j'ai lu votre
message j'ai douté de ça mais une petite remarque la derniére
instruction ne peus pas remplacer les 2 instructions car en faite
SingleSupervisedLearner learner est une interface! Et l'auteur de ce
code a passé par ces instructions pour cette raison et en plus par ce
que les constructeurs des classe "learnerClass " ,qui sont de la
forme subLearner.class , sont differents alors c une forme de
normalisation.
en fin merci beaucoup pour votre coup de main vous etes génial ^^.
Bonjour seb c exactement ça en faite déja avant que j'ai lu votre message j'ai douté de ça mais une petite remarque la derniére instruction ne peus pas remplacer les 2 instructions car en faite SingleSupervisedLearner learner est une interface! Et l'auteur de ce code a passé par ces instructions pour cette raison et en plus par ce que les constructeurs des classe "learnerClass " ,qui sont de la forme subLearner.class , sont differents alors c une forme de normalisation.
en fin merci beaucoup pour votre coup de main vous etes génial ^^.