From 79d9725929e814e0c8ff2aebf7d3a5bec699fa52 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ramona Leenings Date: Tue, 15 Mar 2022 10:31:11 +0100 Subject: [PATCH] removed obsolte folder --- examples/tbss/FlowAnalysen.py | 114 ------------- examples/tbss/Olink_158.csv | 159 ------------------ examples/tbss/__init__.py | 0 examples/tbss/hc_mdd_tbss.py | 57 ------- .../best_config_predictions.csv | 159 ------------------ .../hyperpipe_config.json | 55 ------ ...um_pipe_feature_importances_backmapped.npz | Bin 11936 -> 0 bytes .../photon_best_model.photon | Bin 469402 -> 0 bytes .../photon_result_file.json | 1 - .../photon_summary.txt | 34 ---- examples/tbss/test_enigma_load.py | 0 11 files changed, 579 deletions(-) delete mode 100644 examples/tbss/FlowAnalysen.py delete mode 100644 examples/tbss/Olink_158.csv delete mode 100644 examples/tbss/__init__.py delete mode 100644 examples/tbss/hc_mdd_tbss.py delete mode 100644 examples/tbss/results/FlowAnalysen/analysis_Olink_15/Neurologie_Olink_15_results/best_config_predictions.csv delete mode 100644 examples/tbss/results/FlowAnalysen/analysis_Olink_15/Neurologie_Olink_15_results/hyperpipe_config.json delete mode 100644 examples/tbss/results/FlowAnalysen/analysis_Olink_15/Neurologie_Olink_15_results/optimum_pipe_feature_importances_backmapped.npz delete mode 100644 examples/tbss/results/FlowAnalysen/analysis_Olink_15/Neurologie_Olink_15_results/photon_best_model.photon delete mode 100644 examples/tbss/results/FlowAnalysen/analysis_Olink_15/Neurologie_Olink_15_results/photon_result_file.json delete mode 100644 examples/tbss/results/FlowAnalysen/analysis_Olink_15/Neurologie_Olink_15_results/photon_summary.txt delete mode 100644 examples/tbss/test_enigma_load.py diff --git a/examples/tbss/FlowAnalysen.py b/examples/tbss/FlowAnalysen.py deleted file mode 100644 index bf0295f0..00000000 --- a/examples/tbss/FlowAnalysen.py +++ /dev/null @@ -1,114 +0,0 @@ -import pandas as pd -import numpy as np -import os -import glob -from photonai.base import Hyperpipe, PipelineElement, OutputSettings, Switch, Preprocessing, CallbackElement -from photonai.optimization import Categorical, IntegerRange, FloatRange -from sklearn.model_selection import KFold, StratifiedKFold -from sklearn.metrics import balanced_accuracy_score as bac - -# requires glmnet: conda install -c conda-forge glmnet - -# Datei Flow309: Multiclass mit Standardpipeline + LASSO --> preds und feature importances -# Datei OLINK158: Multiclass mit Standardpipeline + LASSO --> preds und feature importances -# Datei Flow158: Multiclass mit Standardpipeline + LASSO --> preds und feature importances -# Datei OLINK158 und Flow158 zusammen: Multiclass mit Standardpipeline + LASSO --> preds und feature importances -# opt lambda for LASSO - - -# Load data -# pref = "C:/Users/Tim/Google Drive/work/all_skripts/py_code/Neurologie/MegaPhenotype/" -#files = glob.glob(pref + 'data/FlowAnalysen/' + '*.{}'.format("xlsx")) -# files = ['C:/Users/Tim/Google Drive/work/all_skripts/py_code/Neurologie/MegaPhenotype/data/FlowAnalysen/Olink_158.xlsx'] -pref = "./" -files = ['./Olink_158.csv'] - -# get features -for f in files: - print('--------------------------------------------------------------------------------------------------------') - analysis_name = os.path.basename(f)[:-5] - print('File: ' + f) - # get data - # df = pd.read_excel(f) - df = pd.read_csv(f, sep=";") - df_y = df.iloc[:, 0] - df_X = df.drop(df.columns[0], axis=1) - - # drop -99 - out_ind = np.squeeze(df_y.values == -99) - - y = np.squeeze(df_y.values[~out_ind]).astype(int) - 1 - X = df_X.values[~out_ind] - - # def c(arr): - # convertArr = [] - # for s in arr.ravel(): - # try: - # value = np.float32(s) - # except ValueError: - # value = np.nan - # print(s) - # convertArr.append(value) - # return np.array(convertArr,dtype=object).reshape(arr.shape) - # - # X = c(X).astype(float) - - #from PHOTON_permutation_importance import permutation_importance - #permutation_importance(estimator, X, y, scoring=None, n_repeats=5, random_state=42, sample_weight=None) - - def my_monitor(X, y=None, **kwargs): - print(X.shape) - debug = True - - # Define cross-validation strategies - outer_cv = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42) - inner_cv = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) - - metrics = [("bac", bac)] #, 'accuracy', "matthews_corrcoef"] - bcm = "bac" - - # Define my_pipe - outputsettings = OutputSettings(overwrite_results=True) - my_pipe = Hyperpipe(name='Neurologie_' + analysis_name, optimizer='grid_search', - metrics=metrics, best_config_metric=bcm, - inner_cv=inner_cv, - #outer_cv=outer_cv, - use_test_set=False, - verbosity=1, cache_folder=None, output_settings=outputsettings, - project_folder=pref + 'results/FlowAnalysen/analysis_' + analysis_name) - - # Add transformer elements - #my_pipe += PipelineElement("SimpleImputer") #, test_disabled=False, missing_values=np.nan, strategy='mean', fill_value=0) - my_pipe += PipelineElement("RobustScaler") - #my_pipe += CallbackElement("monitor", my_monitor) - #my_pipe += PipelineElement("FClassifSelectPercentile", hyperparameters={'percentile': [5, 10, 30, 50, 90]}, - # test_disabled=True) - - # my_pipe += PipelineElement("ImbalancedDataTransformer", - # #hyperparameters={'method_name': Categorical(['RandomUnderSampler', 'SMOTE'])}, - # hyperparameters={'method_name': Categorical(['SMOTE'])}, - # test_disabled=False) - - my_pipe += PipelineElement("ImbalancedDataTransformer", # hyperparameters={'method_name': Categorical(['SMOTE'])}, - method_name='SMOTE', - test_disabled=False) - - #estimator_switch = Switch('EstimatorSwitch') - #estimator_switch += PipelineElement("RandomForestClassifier") - - from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier - #my_pipe += PipelineElement("AdaBoostClassifier", hyperparameters={'base_estimator': RandomForestClassifier()}) - my_pipe += PipelineElement("RandomForestClassifier") - #my_pipe += estimator_switch - - # Fit my_pipe - my_pipe.fit(X, y) - - print('Feature Importances') - r = my_pipe.get_permutation_feature_importances(n_repeats=5, random_state=0) - np.savetxt('results/nachanalysen/analysis_' + analysis_name + '/FeatureImportance_Neurologie' + analysis_name + '.csv', - r["mean"], delimiter=",") - np.savetxt('results/nachanalysen/analysis_' + analysis_name + '/FeatureImportanceStd_Neurologie_' + analysis_name + '.csv', - r["std"], delimiter=",") - -debug = True diff --git a/examples/tbss/Olink_158.csv b/examples/tbss/Olink_158.csv deleted file mode 100644 index 58b36747..00000000 --- a/examples/tbss/Olink_158.csv +++ /dev/null @@ -1,159 +0,0 @@ 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45;1.3511;5.2819;0.6543;0.6713;1.1543;2.258;1.451;1.2182;1.3525;0.7965;5.6206;1.0804;1.5695;0.666;0.4253;0.1595;0.1526;0.7018;0.9684;0.2414;2.8597;0.1171;0.369;1.0877;1.4525;-0.2565;-0.1515;1.0722;2.6214;0.6406;0.7924;0.7222;0.2336;0.1997;0.5212;2.8741;0.2385;-1.032;0.9003;1.1519;1.3953;0.0179;0.2362;4.0664;0.4751;-0.8712;0.058;0.0411;0.9145;3.2158;-0.5643;0.9158;0.3542;3.9683;-2.1273;-0.4029;1.9455;3.0755;0.1609;1.5136;0.3915;-0.8041;0.7086;0.3502;1.5071;3.2594;0.4635;0.8761;2.0579;1.5299;0.7031;6.1855;2.0191;1.3785;1.4063;1.9974;2.4352;2.5021;1.98;0.3299;5.0495;1.6606;0.7254;0.8055;-0.0865;2.7919;-2.9332;2.159;1.0929;0.5275;0.4834;3.7767;0.5988;4.564;1.787;0.0277;2.6753;1.26;1.8408;2.5347;0.6192;0.7667;0.8522;0.8859;0.7694;4.3007;0.8399;0.222;2.2862;1.1496;2.2877;1.5107;1.4932;1.0796;3.5139;1.3349;5.7877;2.4064;0.7216;2.9609;1.8548;0.7007;0.6956;3.9055;3.1799;5.8256;2.0046;1.5292;5.1452;0.8892;1.1637;0.7252;1.0149;5.4317;1.5277;1.2433;-3.9809;0.6855;3.2039;1.514;0.2525;3.6211;0.719;5.9334;1.1107;-0.2034;2.0112;5.1299;1.3095;3.5818;0.407;2.5035;1.4517;2.0821;1.6664;1.9065;6.1148;2.4127;0.8946;-0.0968;0.3431;3.6369;2.7384;1.3469;0.9797;0.9756;1.6916;4.0245;3.5495;0.3619;2.7441;5.9938;0.9448;4.1325;4.1552;0.1079;5.793;3.2117;3.0717;4.8098;2.0296;2.6412;0.0521;1.1648;0.7775;0.8257;2.6616;1.181;1.2643;1.5204;4.0268;1.7243;1.1034;2.8202;4.2989;0.623;1.6002;0.7806;1.2037;1.701;0.8906;1.0309;1.1289;2.9096;-0.4865;2.8387;2.5004;1.1387;3.8035;5.7104;-0.2863;0.555;3.0402;1.3189;1.3537;4.9038;1.3149;1.1893;2.3451;2.1482;0.3758;0.3215;0.8537;1.6119;0.9662;1.3524;1.4526;1.7057;0.3018;1.1252;4.1525;3.4205;1.0672;2.3237;6.0421;1.7093;3.7776;6.5401;1.8532;2.2429;1.0139;1.2947;3.2229;0.4023;0.814;2.2157;4.8969;1.6407;2.3561;5.1516;0.9745;3.1565;2.1587;0.5059;1.8804;1.3482;2.1899;3.2646;4.2713;1.1294;0.9315;2.7213;-0.0763;0.6396;1.1214;1.0909;0.9259;1.314;3.902;0.889;1.3159;1.0025;0.7299;0.7818;1.3889;0.7921;5.8693;1.0299;0.5312;1.3036;0.6873;5.3306;3.5923;0.7797;1.1978;5.3942;1.1673;0.4291;5.6033;0.6363;0.6643;0.7566;4.277;6.0391;1.6068;1.9875;1.3205;0.6296;1.0176;1.5471;3.6047;2.3828;4.4935;4.4545;1.6134;1.5209;4.9941;0.9033;1.1962;1.0912;0.8753;1.632;1.523;1.0109;2.8617;3.9651;0.9516;0.5693;4.2091;1.4941;0.4713;1.1825;0.9097;1.0076;1.0615;1.0912;0.8783;1.6471;1.4041;1.5782;2.7612;1.19;0.7515;2.8891;-1.8161;2.2452;0.4882;1.0149;0.5032;1.1984;0.9056;1.0945;1.4634;2.6085;1.0152;1.0207;1.8861;1.7158;1.1156;1.3293;2.1931;1.5546;1.1571;2.3752;0.1246;4.7044;4.6794;1.5181;3.7199;1.3553;1.1928;1.4277;0.6114;1.082;6.2557;0.7195;3.2715;0.4577;1.3727;0.9589;1.3708;0.4881;1.0117;1.7929;1.0865;4.0266;1.2745;3.1549;1.1768;0.7425;0.4595;1.6555;2.2628;0.0104;1.1243;2.3782;0.7269;1.1454;-3.8049;2.4497;2.7984;0.4091;1.545;1.5373;2.5327;1.5377;0.8714;1.8236;0.9313;0.4059;-0.2379;2.5951;0.8759;-0.0665;2.6936;1.0679;2.9018;1.0116;4.1597;0.3168;0.1878;1.2153;-2.4239;2.8666;1.4889;1.6808;1.2287;0.742;4.1164;1.2604;1.7163;0.3785;0.6496;1.9068;0.7132;0.4348;2.0833;2.9278;0.5544;1.21;-0.6226;2.2972;0.3478;1.8647;3.362;0.8347;2.2536;0.4297;3.6141;3.4071;2.2648;2.5878;4.3365;3.9425;0.5503;0.6339;0.3957;1.2635;2.0243;2.5409;1.6322;0.6818;2.1086;0.8586;2.1018;-0.4867;0.6473;2.5576;1.9255;4.8996;0.1697;-2.1476;5.9036;-0.0084;0.6782;2.7763;6.3324;1.1091;3.5183;1.3754;3.4162;0.8445;0.8386;1.2044;1.3111;1.4774;2.2295;1.2536;1.0297;1.3864;1.2007;0.1507;0.4396;2.6871;1.509;2.0961;0.8163;1.6984;0.7398;0.9593;6.9693;3.1496;0.8235;3.4275;1.5683;0.2299;2.082;1.0644;4.4552;3.9282;0.3724;0.2714;1.2418;3.3349;2.0928;2.476;0.6691;0.5435;4.3789;-0.6774;0.4708;0.995;0.8314;1.0539;1.8291;1.781;3.8979;0.9506;0.6362;0.6274;0.7844;1.257;2.6182;5.7458;0.8747;1.4826;2.4318;0.817;2.3667;1.9424;1.6841;3.2894;1.9487;1.5352;0.323;4.2123;5.2577;1.5774;4.2169;1.3807;0.9931;1.2979;0.6024;5.255;5.1436;1.1233;3.0874;1.7658;2.9926;3.4669;0.7146;1.5497;-0.7651;0.2645;1.6482;0.8858;1.5997;-0.3001;1.2708;5.6148;5.3629;0.9465;1.488;1.3719;-1.1383;0.8637;0.5406;1.9306;4.8939;1.9635;0.4032;3.6002;1.9246;3.4249;0.1983;6.8785;1.7954;1.5111;0.9237;3.2043;1.5537;1.0225;1.7051;1.8824;1.3503;3.5211;5.9989;5.9485;3.965;0.133;2.7281;1.2161;0.3321;0.2838;0.3617;3.4896;0.9481;3.6826;0.8988;5.4764;2.2785;0.6769;0.7447;0.1289;1.1218;0.9019;1.2079;-0.9064;1.0356;0.9979;1.1703;4.9567;0.9796;1.6803;3.6154;1.1005;1.8539;1.0607;1.1101;3.4148;0.8991;0.8488;2.5112;-0.5377;0.8715;1.0003;3.4328;1.5837;0.3851;0.8606;1.0156;0.7593;3.4887;1.3614;-1.6346;0.9245;1.2294;0.8293;0.2864;2.2245;2.9505;0.8367;2.8819;1.2461;0.1809;2.9892;4.516;1.65;5.7057;3.7758;1.0365;1.4225;1.7387;1.4833;1.9102;1.3031;1.4889;1.7226;1.2135;2.054;1.3583;1.2098;0.8013;2.1747;1.2393;1.8435;4.1612;1.1953;1.054;1.7128;2.4543;1.68;1.3826;1.5586;2.3226;3.3203;-1.7738;0.8542;1.2696;1.4458;2.5093;1.2384;0.6383;1.0766;1.2355;3.757;3.2742;2.5026;0.9522;4.1147;1.0534;0.8457;1.9989;0.7484;0.652;3.6522;0.7855;1.4854;1.3113;1.4177;1.2322;1.4525;1.0137;1.2406;0.7569;0.6562;0.9586;1.1956;0.4874;-0.8513;0.6934;5.0292;0.4791;3.7959;1.4611;0.8526;6.1466;0.7763;1.9836;1.1871;0.6534;4.4096;1.7024;3.2908;0.9339;1.9662;0.1292;1.3676;0.8681;3.5154;0.7338;6.3308;1.0609;1.5021;4.1235;1.13;0.5687;0.9694;0.8554;0.6654;0.8647;1.7719 diff --git a/examples/tbss/__init__.py b/examples/tbss/__init__.py deleted file mode 100644 index e69de29b..00000000 diff --git a/examples/tbss/hc_mdd_tbss.py b/examples/tbss/hc_mdd_tbss.py deleted file mode 100644 index 8a9508d3..00000000 --- a/examples/tbss/hc_mdd_tbss.py +++ /dev/null @@ -1,57 +0,0 @@ -from sklearn.model_selection import StratifiedKFold -from photonai.optimization import IntegerRange -from photonai.base import Hyperpipe, PipelineElement, Switch, Preprocessing, CallbackElement -from photonai_neuro import NeuroBranch -import pandas as pd -from os.path import join - -# (0 = MDD, 1 = BD) - -# def inspect_shape(X, y=None, **kwargs): -# print(X.shape) - -praefix = '/spm-data/vault-data4/FOR2107/SPM/_2ndLevel_Kathi/BDvsMDD_150121/analyses/ML_Analyse/' -data_csv = pd.read_csv(join(praefix,'Gruppenzugehoerigkeit.csv'), delimiter=";") -proband = data_csv["Proband"].to_numpy() -targets = data_csv["Gruppe"].to_numpy() -features = [join(praefix, "TBSS_FA_{}.nii.gz".format(str(p).zfill(4))) for p in proband] - -# CREATE HYPERPIPE -my_pipe = Hyperpipe('basic_switch_pipe', - optimizer='random_grid_search', - optimizer_params={'n_configurations': 30}, - metrics=['balanced_accuracy', 'precision', 'recall'], - best_config_metric='balanced_accuracy', - outer_cv=StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True), - inner_cv=StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True), - verbosity=1, - project_folder='./tmp/') - - -pre = Preprocessing() -neuro_branch = NeuroBranch('NeuroBranch') -custom_mask = join(praefix, 'mean_FA_skeleton_mask.nii.gz') -neuro_branch += PipelineElement('BrainMask', mask_image=custom_mask, extract_mode='vec', batch_size=20) -pre += neuro_branch -my_pipe += pre - -# Transformer Switch -my_pipe += PipelineElement('StandardScaler') -# my_pipe += CallbackElement("InspectShape", delegate_function=inspect_shape) - -my_pipe += PipelineElement('FRegressionSelectPercentile', hyperparameters={'percentile': [5, 10, 30, 50]}, - test_disabled=True) -my_pipe += PipelineElement('PCA', test_disabled=True) -# Estimator Switch -svm = PipelineElement('SVC', - hyperparameters={'kernel': ['rbf', 'linear'], - 'C': [0.1, 1, 2, 5, 10, 25, 50, 100]}) - -tree = PipelineElement('DecisionTreeClassifier', - hyperparameters={'min_samples_split': IntegerRange(2, 5), - 'min_samples_leaf': IntegerRange(1, 5), - 'criterion': ['gini', 'entropy']}) - -my_pipe += Switch('EstimatorSwitch', [svm, tree]) - -my_pipe.fit(features, targets) \ No newline at end of file diff --git a/examples/tbss/results/FlowAnalysen/analysis_Olink_15/Neurologie_Olink_15_results/best_config_predictions.csv b/examples/tbss/results/FlowAnalysen/analysis_Olink_15/Neurologie_Olink_15_results/best_config_predictions.csv deleted file mode 100644 index 57af64ee..00000000 --- a/examples/tbss/results/FlowAnalysen/analysis_Olink_15/Neurologie_Olink_15_results/best_config_predictions.csv +++ /dev/null @@ -1,159 +0,0 @@ -y_pred,y_true,indices,probabilities,fold 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