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  1. Astra Project Setup Instructions.md +116 -0
  2. LICENSE +21 -0
  3. Untitled.ipynb +0 -0
  4. app.py +67 -65
  5. CustomBERTModel.py β†’ assests/CustomBERTModel.py +0 -0
  6. assests/__pycache__/metrics.cpython-312.pyc +0 -0
  7. assests/__pycache__/recalibration.cpython-312.pyc +0 -0
  8. assests/__pycache__/visualization.cpython-312.pyc +0 -0
  9. data_preprocessor.py β†’ assests/data_preprocessor.py +0 -0
  10. hint_fine_tuning.py β†’ assests/hint_fine_tuning.py +0 -0
  11. metrics.py β†’ assests/metrics.py +0 -0
  12. new_hint_fine_tuned.py β†’ assests/new_hint_fine_tuned.py +0 -0
  13. prepare_pretraining_input_vocab_file.py β†’ assests/prepare_pretraining_input_vocab_file.py +0 -0
  14. recalibration.py β†’ assests/recalibration.py +1 -1
  15. school_grduation_rate.pkl β†’ assests/school_grduation_rate.pkl +0 -0
  16. test.py β†’ assests/test.py +0 -0
  17. test_hint_fine_tuned.py β†’ assests/test_hint_fine_tuned.py +0 -0
  18. test_saved_model.py β†’ assests/test_saved_model.py +0 -0
  19. tets.py β†’ assests/tets.py +0 -0
  20. visualization.py β†’ assests/visualization.py +3 -3
  21. distinguish_high_low_label.ipynb +0 -553
  22. fileHandler/result.txt +7 -0
  23. roc_data.pkl β†’ fileHandler/roc_data.pkl +2 -2
  24. roc_data2.pkl β†’ fileHandler/roc_data2.pkl +2 -2
  25. selected_rows.txt β†’ fileHandler/selected_rows.txt +0 -0
  26. selected_rows_first20.txt β†’ fileHandler/selected_rows_first20.txt +0 -0
  27. selected_rows_last20.txt β†’ fileHandler/selected_rows_last20.txt +0 -0
  28. ratio_proportion_change3/output/IS/train_label.txt β†’ fileHandler/test_label.txt +2716 -7397
  29. new_test_saved_finetuned_model.py +6 -6
  30. plot.png +0 -0
  31. ratio_proportion_change3/finetuning/test.txt +0 -0
  32. ratio_proportion_change3/finetuning/test_in.txt +0 -0
  33. ratio_proportion_change3/finetuning/test_in_info.txt +0 -0
  34. ratio_proportion_change3/finetuning/test_in_label.txt +0 -8601
  35. ratio_proportion_change3/finetuning/test_label.txt +0 -0
  36. ratio_proportion_change3/finetuning/testr_in_label.txt +0 -0
  37. ratio_proportion_change3/finetuning/testr_label.txt +0 -0
  38. ratio_proportion_change3/finetuning/train.txt +0 -0
  39. ratio_proportion_change3/finetuning/train_in.txt +0 -0
  40. ratio_proportion_change3/finetuning/train_in_info.txt +0 -0
  41. ratio_proportion_change3/finetuning/train_in_label.txt +0 -8601
  42. ratio_proportion_change3/finetuning/train_info.txt +0 -0
  43. ratio_proportion_change3/finetuning/train_label.txt +0 -4466
  44. ratio_proportion_change3/finetuning/trainr_in_label.txt +0 -0
  45. ratio_proportion_change3/finetuning/trainr_label.txt +0 -4466
  46. ratio_proportion_change3/logs/masked/log_test_10per_finetuned.txt +0 -0
  47. ratio_proportion_change3/logs/masked/log_test_FS_finetuned.txt +0 -0
  48. ratio_proportion_change3/logs/masked/log_test_IS_finetuned.txt +0 -0
  49. ratio_proportion_change3/logs/masked/log_test_pretrained.txt +0 -0
  50. ratio_proportion_change3/logs/masked/log_train_10per_finetuned.txt +0 -765
Astra Project Setup Instructions.md ADDED
@@ -0,0 +1,116 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ # Astra Project Setup Instructions
2
+
3
+ ## Prerequisites
4
+ Make sure you have the following installed before proceeding:
5
+ - Python 3.12.4
6
+ - Git
7
+ - Git Large File Storage (LFS)
8
+
9
+ ## Step 1: Install Git LFS
10
+ Git LFS (Large File Storage) is required for managing large files in the Astra project. Follow these steps to install Git LFS:
11
+
12
+ ### Windows
13
+ 1. Download the Git LFS installer from [Git LFS Releases](https://git-lfs.github.com/).
14
+ 2. Run the installer and follow the setup instructions.
15
+ 3. Open a terminal (Command Prompt or PowerShell) and run:
16
+ ```sh
17
+ git lfs install
18
+ ```
19
+
20
+ ### macOS
21
+ 1. Install Git LFS using Homebrew:
22
+ ```sh
23
+ brew install git-lfs
24
+ ```
25
+ 2. Initialize Git LFS:
26
+ ```sh
27
+ git lfs install
28
+ ```
29
+
30
+ ### Linux
31
+ 1. Install Git LFS using your package manager:
32
+ - Debian/Ubuntu:
33
+ ```sh
34
+ sudo apt install git-lfs
35
+ ```
36
+ - Fedora:
37
+ ```sh
38
+ sudo dnf install git-lfs
39
+ ```
40
+ - Arch Linux:
41
+ ```sh
42
+ sudo pacman -S git-lfs
43
+ ```
44
+ 2. Initialize Git LFS:
45
+ ```sh
46
+ git lfs install
47
+ ```
48
+
49
+ ## Step 2: Install Python (Alternative: pyenv)
50
+ While Python 3.12.4 is required, it is recommended to use `pyenv` if you want to work with multiple Python versions or if you encounter errors while installing dependencies.
51
+
52
+ ### Installing pyenv
53
+ #### macOS & Linux:
54
+ ```sh
55
+ curl https://pyenv.run | bash
56
+ ```
57
+ After installation, restart your terminal and install Python:
58
+ ```sh
59
+ pyenv install 3.12.4
60
+ pyenv global 3.12.4
61
+ ```
62
+
63
+ #### Windows:
64
+ Use [pyenv-win](https://github.com/pyenv-win/pyenv-win):
65
+ ```sh
66
+ git clone https://github.com/pyenv-win/pyenv-win.git ~/.pyenv
67
+ setx PYENV "%USERPROFILE%\.pyenv"
68
+ setx PATH "%PYENV%\bin;%PYENV%\shims;%PATH%"
69
+ pyenv install 3.12.4
70
+ pyenv global 3.12.4
71
+ ```
72
+
73
+ ## Step 3: Clone the Repository
74
+ Clone the Astra project repository using Git:
75
+ ```sh
76
+ git clone <repository_url>
77
+ cd astra
78
+ ```
79
+
80
+ ## Step 4: Install Dependencies
81
+ Install all required dependencies from the `requirements.txt` file:
82
+ ```sh
83
+ pip install -r requirements.txt
84
+ ```
85
+
86
+ ## Step 5: Verify Installation
87
+ Ensure all dependencies are installed correctly by running:
88
+ ```sh
89
+ python --version
90
+ pip list
91
+ ```
92
+
93
+ ## Step 6: Run the Application or Test the Model
94
+ You have two options to proceed:
95
+
96
+ ### Option 1: Run the Gradio App
97
+ To open the Gradio app in your web browser and interact with the application, run:
98
+ ```sh
99
+ python app.py
100
+ ```
101
+
102
+ ### Option 2: Test the Model with a Sample File
103
+ To test the fine-tuned model using a sample file, navigate to the root folder of the project and run the following command:
104
+ ```sh
105
+ cd <root_folder>
106
+ python new_test_saved_finetuned_model.py \
107
+ -workspace_name "ratio_proportion_change3_2223/sch_largest_100-coded" \
108
+ -finetune_task "<finetune_task>" \
109
+ -test_dataset_path "../../../../fileHandler/selected_rows.txt" \
110
+ -finetuned_bert_classifier_checkpoint "ratio_proportion_change3_2223/sch_largest_100-coded/output/highGRschool10/bert_fine_tuned.model.ep42" \
111
+ -e 1 \
112
+ -b 1000
113
+ ```
114
+ Replace `<finetune_task>` with the actual fine-tuning task value.
115
+
116
+ Your Astra project should now be fully set up and ready to use!
LICENSE ADDED
@@ -0,0 +1,21 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ MIT License
2
+
3
+ Copyright (c) 2025 Sudarshan Balaji
4
+
5
+ Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
6
+ of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
7
+ in the Software without restriction, including without limitation the rights
8
+ to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
9
+ copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
10
+ furnished to do so, subject to the following conditions:
11
+
12
+ The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
13
+ copies or substantial portions of the Software.
14
+
15
+ THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
16
+ IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
17
+ FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
18
+ AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
19
+ LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
20
+ OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
21
+ SOFTWARE.
Untitled.ipynb DELETED
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app.py CHANGED
@@ -29,6 +29,7 @@ def process_file(model_name,inc_slider,progress=Progress(track_tqdm=True)):
29
  parent_location="ratio_proportion_change3_2223/sch_largest_100-coded/finetuning/"
30
  test_info_location=parent_location+"fullTest/test_info.txt"
31
  test_location=parent_location+"fullTest/test.txt"
 
32
  if(model_name=="ASTRA-FT-HGR"):
33
  finetune_task="highGRschool10"
34
  # test_info_location=parent_location+"fullTest/test_info.txt"
@@ -45,7 +46,7 @@ def process_file(model_name,inc_slider,progress=Progress(track_tqdm=True)):
45
  finetune_task=None
46
  # Load the test_info file and the graduation rate file
47
  test_info = pd.read_csv(test_info_location, sep=',', header=None, engine='python')
48
- grad_rate_data = pd.DataFrame(pd.read_pickle('school_grduation_rate.pkl'),columns=['school_number','grad_rate']) # Load the grad_rate data
49
 
50
  # Step 1: Extract unique school numbers from test_info
51
  unique_schools = test_info[0].unique()
@@ -75,9 +76,11 @@ def process_file(model_name,inc_slider,progress=Progress(track_tqdm=True)):
75
  # Load the test file and select rows based on indices
76
  test = pd.read_csv(test_location, sep=',', header=None, engine='python')
77
  selected_rows_df2 = test.loc[indices]
78
-
 
 
79
  # Save the selected rows to a file
80
- selected_rows_df2.to_csv('selected_rows.txt', sep='\t', index=False, header=False, quoting=3, escapechar=' ')
81
  # βœ… Get the first 20% and last 20% of instances for each student ID within selected schools
82
 
83
  selected_test_info = test_info.loc[indices]
@@ -97,10 +100,10 @@ def process_file(model_name,inc_slider,progress=Progress(track_tqdm=True)):
97
  last_20_percent_rows = test.loc[last_20_percent_indices]
98
 
99
  # Save the first 20% instances per student to a file
100
- first_20_percent_rows.to_csv('selected_rows_first20.txt', sep='\t', index=False, header=False, quoting=3, escapechar=' ')
101
 
102
  # Save the last 20% instances per student to a file
103
- last_20_percent_rows.to_csv('selected_rows_last20.txt', sep='\t', index=False, header=False, quoting=3, escapechar=' ')
104
 
105
  # select the graduation groups
106
  graduation_groups = [
@@ -114,7 +117,7 @@ def process_file(model_name,inc_slider,progress=Progress(track_tqdm=True)):
114
  "python", "new_test_saved_finetuned_model.py",
115
  "-workspace_name", "ratio_proportion_change3_2223/sch_largest_100-coded",
116
  "-finetune_task", finetune_task,
117
- "-test_dataset_path","../../../../selected_rows.txt",
118
  # "-test_label_path","../../../../train_label.txt",
119
  "-finetuned_bert_classifier_checkpoint",
120
  "ratio_proportion_change3_2223/sch_largest_100-coded/output/highGRschool10/bert_fine_tuned.model.ep42",
@@ -122,7 +125,7 @@ def process_file(model_name,inc_slider,progress=Progress(track_tqdm=True)):
122
  "-b",str(1000)
123
  ])
124
  progress(0.5,desc="Model execution completed!! Now performing analysis on the results")
125
- with open("roc_data2.pkl", 'rb') as file:
126
  data = pickle.load(file)
127
  t_label=data[0]
128
  p_label=data[1]
@@ -392,25 +395,25 @@ def process_file(model_name,inc_slider,progress=Progress(track_tqdm=True)):
392
  # colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728']
393
  colors = ["#FF6F61", "#6B5B95", "#88B04B", "#F7CAC9"]
394
  # print(opt1_ratios,opt2_ratios)
395
- fig_scatter = go.Figure()
396
-
397
- fig_scatter.add_trace(go.Scatter(
398
- x=final_total,
399
- y=opt1_total,
400
- mode='markers',
401
- marker=dict(size=8, color='blue', opacity=0.7),
402
- name="Student Data"
403
- ))
404
-
405
- # Update layout
406
- fig_scatter.update_layout(
407
- title="Scatter Plot: Final Total Attempts vs OptionalTask_1 Attempts",
408
- title_x=0.5,
409
- xaxis=dict(title="Final Total Attempts"),
410
- yaxis=dict(title="OptionalTask_1 Total Attempts"),
411
- font=dict(family="sans-serif", size=12, color="black"),
412
- showlegend=True
413
- )
414
 
415
  # fig_scatter.show()
416
  # Generate pie chart for Task 1
@@ -501,7 +504,7 @@ def process_file(model_name,inc_slider,progress=Progress(track_tqdm=True)):
501
 
502
 
503
  result = {}
504
- with open("result.txt", 'r') as file:
505
  for line in file:
506
  key, value = line.strip().split(': ', 1)
507
  # print(type(key))
@@ -512,7 +515,7 @@ def process_file(model_name,inc_slider,progress=Progress(track_tqdm=True)):
512
  result["ROC score of HGR"]=high_roc_auc
513
  result["ROC score of LGR"]=low_roc_auc
514
  # Create a plot
515
- with open("roc_data.pkl", "rb") as f:
516
  fpr, tpr, _ = pickle.load(f)
517
  # print(fpr,tpr)
518
  roc_auc = auc(fpr, tpr)
@@ -597,8 +600,8 @@ def process_file(model_name,inc_slider,progress=Progress(track_tqdm=True)):
597
  ---------------------------\n
598
  Time Taken: {result['time_taken_from_start']:.2f} seconds
599
  Total Schools in test: {len(unique_schools):.4f}
600
- Total number of instances having Schools with HGR : {len(high_sample):.4f}
601
- Total number of instances having Schools with LGR: {len(low_sample):.4f}
602
 
603
  ROC score of HGR: {high_roc_auc:.4f}
604
  ROC score of LGR: {low_roc_auc:.4f}
@@ -608,18 +611,18 @@ def process_file(model_name,inc_slider,progress=Progress(track_tqdm=True)):
608
  ROC-AUC for problems of type ME: {opt_task2_roc_auc:.4f}
609
  """
610
  progress(0.5,desc="first k '%' sampling")
611
- subprocess.run([
612
- "python", "new_test_saved_finetuned_model.py",
613
- "-workspace_name", "ratio_proportion_change3_2223/sch_largest_100-coded",
614
- "-finetune_task", finetune_task,
615
- "-test_dataset_path","../../../../selected_rows_first20.txt",
616
- # "-test_label_path","../../../../train_label.txt",
617
- "-finetuned_bert_classifier_checkpoint",
618
- "ratio_proportion_change3_2223/sch_largest_100-coded/output/highGRschool10/bert_fine_tuned.model.ep42",
619
- "-e",str(1),
620
- "-b",str(1000)
621
- ])
622
- with open("roc_data.pkl", "rb") as f:
623
  fpr, tpr, _ = pickle.load(f)
624
  # print(fpr,tpr)
625
  roc_auc_first_k = auc(fpr, tpr)
@@ -627,18 +630,18 @@ def process_file(model_name,inc_slider,progress=Progress(track_tqdm=True)):
627
 
628
 
629
  progress(0.5,desc="last '%' sampling")
630
- subprocess.run([
631
- "python", "new_test_saved_finetuned_model.py",
632
- "-workspace_name", "ratio_proportion_change3_2223/sch_largest_100-coded",
633
- "-finetune_task", finetune_task,
634
- "-test_dataset_path","../../../../selected_rows_last20.txt",
635
- # "-test_label_path","../../../../train_label.txt",
636
- "-finetuned_bert_classifier_checkpoint",
637
- "ratio_proportion_change3_2223/sch_largest_100-coded/output/highGRschool10/bert_fine_tuned.model.ep42",
638
- "-e",str(1),
639
- "-b",str(1000)
640
- ])
641
- with open("roc_data.pkl", "rb") as f:
642
  fpr, tpr, _ = pickle.load(f)
643
  # print(fpr,tpr)
644
  roc_auc_last_k = auc(fpr, tpr)
@@ -667,7 +670,8 @@ def process_file(model_name,inc_slider,progress=Progress(track_tqdm=True)):
667
 
668
 
669
 
670
- return text_output,text_output_sampled_auc,fig,fig_task1,fig_task2,fig_hist1,fig_hist2
 
671
  # List of models for the dropdown menu
672
 
673
  # models = ["ASTRA-FT-HGR", "ASTRA-FT-LGR", "ASTRA-FT-FULL"]
@@ -678,10 +682,8 @@ content = """
678
 
679
  <h3 style="color: white; text-align: center">
680
  <a href="https://drive.google.com/file/d/1lbEpg8Se1ugTtkjreD8eXIg7qrplhWan/view" style="color: gr.themes.colors.red; text-decoration: none;">Link To Paper</a> |
681
- <a href="https://github.com/Syudu41/ASTRA---Gates-Project" style="color: #1E90FF; text-decoration: none;">GitHub: Astra Demo</a> |
682
- <a href="https://sites.google.com/view/astra-research/home" style="color: #1E90FF; text-decoration: none;">Project Page</a> |
683
- <a href="https://path-analysis.vercel.app/" style="color: #1E90FF; text-decoration: none;">Path Analysis Tool</a> |
684
- <a href="https://github.com/CarnegieLearningWeb/PathAnalysis" style="color: #1E90FF; text-decoration: none;">Github: Path Analysis Tool</a> |
685
 
686
 
687
  </h3>
@@ -1069,11 +1071,11 @@ with gr.Blocks(theme='gstaff/sketch', css=custom_css) as demo:
1069
  opt1_pie = gr.Plot(label="ER")
1070
  opt2_pie = gr.Plot(label="ME")
1071
  # output_summary = gr.Textbox(label="Summary")
1072
- with gr.Row():
1073
- histo1 = gr.Plot(label="Hist")
1074
- histo2 = gr.Plot(label="Hist")
1075
- with gr.Row():
1076
- output_text_sampled_auc = gr.Textbox(label="")
1077
 
1078
 
1079
 
@@ -1081,7 +1083,7 @@ with gr.Blocks(theme='gstaff/sketch', css=custom_css) as demo:
1081
  btn.click(
1082
  fn=process_file,
1083
  inputs=[model_dropdown,increment_slider],
1084
- outputs=[output_text,output_text_sampled_auc,plot_output,opt1_pie,opt2_pie,histo1,histo2]
1085
  )
1086
 
1087
 
 
29
  parent_location="ratio_proportion_change3_2223/sch_largest_100-coded/finetuning/"
30
  test_info_location=parent_location+"fullTest/test_info.txt"
31
  test_location=parent_location+"fullTest/test.txt"
32
+ label_location=parent_location+"test_label.txt"
33
  if(model_name=="ASTRA-FT-HGR"):
34
  finetune_task="highGRschool10"
35
  # test_info_location=parent_location+"fullTest/test_info.txt"
 
46
  finetune_task=None
47
  # Load the test_info file and the graduation rate file
48
  test_info = pd.read_csv(test_info_location, sep=',', header=None, engine='python')
49
+ grad_rate_data = pd.DataFrame(pd.read_pickle('assests/school_grduation_rate.pkl'),columns=['school_number','grad_rate']) # Load the grad_rate data
50
 
51
  # Step 1: Extract unique school numbers from test_info
52
  unique_schools = test_info[0].unique()
 
76
  # Load the test file and select rows based on indices
77
  test = pd.read_csv(test_location, sep=',', header=None, engine='python')
78
  selected_rows_df2 = test.loc[indices]
79
+ # label=pd.read_csv(label_location, header=None, engine='python')
80
+ # test_label=label.loc[indices]
81
+ # test_label.to_csv(parent_location+'highGRschool10/test_label.txt', sep='\t', index=False, header=False, quoting=3, escapechar=' ')
82
  # Save the selected rows to a file
83
+ selected_rows_df2.to_csv('fileHandler/selected_rows.txt', sep='\t', index=False, header=False, quoting=3, escapechar=' ')
84
  # βœ… Get the first 20% and last 20% of instances for each student ID within selected schools
85
 
86
  selected_test_info = test_info.loc[indices]
 
100
  last_20_percent_rows = test.loc[last_20_percent_indices]
101
 
102
  # Save the first 20% instances per student to a file
103
+ first_20_percent_rows.to_csv('fileHandler/selected_rows_first20.txt', sep='\t', index=False, header=False, quoting=3, escapechar=' ')
104
 
105
  # Save the last 20% instances per student to a file
106
+ last_20_percent_rows.to_csv('fileHandler/selected_rows_last20.txt', sep='\t', index=False, header=False, quoting=3, escapechar=' ')
107
 
108
  # select the graduation groups
109
  graduation_groups = [
 
117
  "python", "new_test_saved_finetuned_model.py",
118
  "-workspace_name", "ratio_proportion_change3_2223/sch_largest_100-coded",
119
  "-finetune_task", finetune_task,
120
+ "-test_dataset_path","../../../../fileHandler/selected_rows.txt",
121
  # "-test_label_path","../../../../train_label.txt",
122
  "-finetuned_bert_classifier_checkpoint",
123
  "ratio_proportion_change3_2223/sch_largest_100-coded/output/highGRschool10/bert_fine_tuned.model.ep42",
 
125
  "-b",str(1000)
126
  ])
127
  progress(0.5,desc="Model execution completed!! Now performing analysis on the results")
128
+ with open("fileHandler/roc_data2.pkl", 'rb') as file:
129
  data = pickle.load(file)
130
  t_label=data[0]
131
  p_label=data[1]
 
395
  # colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728']
396
  colors = ["#FF6F61", "#6B5B95", "#88B04B", "#F7CAC9"]
397
  # print(opt1_ratios,opt2_ratios)
398
+ # fig_scatter = go.Figure()
399
+
400
+ # fig_scatter.add_trace(go.Scatter(
401
+ # x=final_total,
402
+ # y=opt1_total,
403
+ # mode='markers',
404
+ # marker=dict(size=8, color='blue', opacity=0.7),
405
+ # name="Student Data"
406
+ # ))
407
+
408
+ # # Update layout
409
+ # fig_scatter.update_layout(
410
+ # title="Scatter Plot: Final Total Attempts vs OptionalTask_1 Attempts",
411
+ # title_x=0.5,
412
+ # xaxis=dict(title="Final Total Attempts"),
413
+ # yaxis=dict(title="OptionalTask_1 Total Attempts"),
414
+ # font=dict(family="sans-serif", size=12, color="black"),
415
+ # showlegend=True
416
+ # )
417
 
418
  # fig_scatter.show()
419
  # Generate pie chart for Task 1
 
504
 
505
 
506
  result = {}
507
+ with open("fileHandler/result.txt", 'r') as file:
508
  for line in file:
509
  key, value = line.strip().split(': ', 1)
510
  # print(type(key))
 
515
  result["ROC score of HGR"]=high_roc_auc
516
  result["ROC score of LGR"]=low_roc_auc
517
  # Create a plot
518
+ with open("fileHandler/roc_data.pkl", "rb") as f:
519
  fpr, tpr, _ = pickle.load(f)
520
  # print(fpr,tpr)
521
  roc_auc = auc(fpr, tpr)
 
600
  ---------------------------\n
601
  Time Taken: {result['time_taken_from_start']:.2f} seconds
602
  Total Schools in test: {len(unique_schools):.4f}
603
+ Total number of instances having Schools with HGR : {len(high_indices):.4f}
604
+ Total number of instances having Schools with LGR: {len(low_indices):.4f}
605
 
606
  ROC score of HGR: {high_roc_auc:.4f}
607
  ROC score of LGR: {low_roc_auc:.4f}
 
611
  ROC-AUC for problems of type ME: {opt_task2_roc_auc:.4f}
612
  """
613
  progress(0.5,desc="first k '%' sampling")
614
+ # subprocess.run([
615
+ # "python", "new_test_saved_finetuned_model.py",
616
+ # "-workspace_name", "ratio_proportion_change3_2223/sch_largest_100-coded",
617
+ # "-finetune_task", finetune_task,
618
+ # "-test_dataset_path","../../../../fileHandler/selected_rows_first20.txt",
619
+ # # "-test_label_path","../../../../train_label.txt",
620
+ # "-finetuned_bert_classifier_checkpoint",
621
+ # "ratio_proportion_change3_2223/sch_largest_100-coded/output/highGRschool10/bert_fine_tuned.model.ep42",
622
+ # "-e",str(1),
623
+ # "-b",str(1000)
624
+ # ])
625
+ with open("fileHandler/roc_data.pkl", "rb") as f:
626
  fpr, tpr, _ = pickle.load(f)
627
  # print(fpr,tpr)
628
  roc_auc_first_k = auc(fpr, tpr)
 
630
 
631
 
632
  progress(0.5,desc="last '%' sampling")
633
+ # subprocess.run([
634
+ # "python", "new_test_saved_finetuned_model.py",
635
+ # "-workspace_name", "ratio_proportion_change3_2223/sch_largest_100-coded",
636
+ # "-finetune_task", finetune_task,
637
+ # "-test_dataset_path","../../../../fileHandler/selected_rows_last20.txt",
638
+ # # "-test_label_path","../../../../train_label.txt",
639
+ # "-finetuned_bert_classifier_checkpoint",
640
+ # "ratio_proportion_change3_2223/sch_largest_100-coded/output/highGRschool10/bert_fine_tuned.model.ep42",
641
+ # "-e",str(1),
642
+ # "-b",str(1000)
643
+ # ])
644
+ with open("fileHandler/roc_data.pkl", "rb") as f:
645
  fpr, tpr, _ = pickle.load(f)
646
  # print(fpr,tpr)
647
  roc_auc_last_k = auc(fpr, tpr)
 
670
 
671
 
672
 
673
+ # return text_output,text_output_sampled_auc,fig,fig_task1,fig_task2,fig_hist1,fig_hist2
674
+ return text_output,fig,fig_task1,fig_task2
675
  # List of models for the dropdown menu
676
 
677
  # models = ["ASTRA-FT-HGR", "ASTRA-FT-LGR", "ASTRA-FT-FULL"]
 
682
 
683
  <h3 style="color: white; text-align: center">
684
  <a href="https://drive.google.com/file/d/1lbEpg8Se1ugTtkjreD8eXIg7qrplhWan/view" style="color: gr.themes.colors.red; text-decoration: none;">Link To Paper</a> |
685
+ <a href="https://github.com/Syudu41/ASTRA---Gates-Project" style="color: #1E90FF; text-decoration: none;">GitHub</a> |
686
+ <a href="https://sites.google.com/view/astra-research/home" style="color: #1E90FF; text-decoration: none;">Project Page</a>
 
 
687
 
688
 
689
  </h3>
 
1071
  opt1_pie = gr.Plot(label="ER")
1072
  opt2_pie = gr.Plot(label="ME")
1073
  # output_summary = gr.Textbox(label="Summary")
1074
+ # with gr.Row():
1075
+ # histo1 = gr.Plot(label="Hist")
1076
+ # histo2 = gr.Plot(label="Hist")
1077
+ # with gr.Row():
1078
+ # output_text_sampled_auc = gr.Textbox(label="")
1079
 
1080
 
1081
 
 
1083
  btn.click(
1084
  fn=process_file,
1085
  inputs=[model_dropdown,increment_slider],
1086
+ outputs=[output_text,plot_output,opt1_pie,opt2_pie]
1087
  )
1088
 
1089
 
CustomBERTModel.py β†’ assests/CustomBERTModel.py RENAMED
File without changes
assests/__pycache__/metrics.cpython-312.pyc ADDED
Binary file (9.15 kB). View file
 
assests/__pycache__/recalibration.cpython-312.pyc ADDED
Binary file (5.52 kB). View file
 
assests/__pycache__/visualization.cpython-312.pyc ADDED
Binary file (5.35 kB). View file
 
data_preprocessor.py β†’ assests/data_preprocessor.py RENAMED
File without changes
hint_fine_tuning.py β†’ assests/hint_fine_tuning.py RENAMED
File without changes
metrics.py β†’ assests/metrics.py RENAMED
File without changes
new_hint_fine_tuned.py β†’ assests/new_hint_fine_tuned.py RENAMED
File without changes
prepare_pretraining_input_vocab_file.py β†’ assests/prepare_pretraining_input_vocab_file.py RENAMED
File without changes
recalibration.py β†’ assests/recalibration.py RENAMED
@@ -2,7 +2,7 @@ import torch
2
  from torch import nn, optim
3
  from torch.nn import functional as F
4
 
5
- import metrics
6
 
7
  class ModelWithTemperature(nn.Module):
8
  """
 
2
  from torch import nn, optim
3
  from torch.nn import functional as F
4
 
5
+ import assests.metrics
6
 
7
  class ModelWithTemperature(nn.Module):
8
  """
school_grduation_rate.pkl β†’ assests/school_grduation_rate.pkl RENAMED
File without changes
test.py β†’ assests/test.py RENAMED
File without changes
test_hint_fine_tuned.py β†’ assests/test_hint_fine_tuned.py RENAMED
File without changes
test_saved_model.py β†’ assests/test_saved_model.py RENAMED
File without changes
tets.py β†’ assests/tets.py RENAMED
File without changes
visualization.py β†’ assests/visualization.py RENAMED
@@ -3,9 +3,9 @@ import numpy as np
3
  #mpl.use('Agg')
4
  import matplotlib.pyplot as plt
5
 
6
- import metrics
7
 
8
- class ConfidenceHistogram(metrics.MaxProbCELoss):
9
 
10
  def plot(self, output, labels, n_bins = 15, logits = True, title = None):
11
  super().loss(output, labels, n_bins, logits)
@@ -44,7 +44,7 @@ class ConfidenceHistogram(metrics.MaxProbCELoss):
44
  plt.title(title,fontsize=16)
45
  return plt
46
 
47
- class ReliabilityDiagram(metrics.MaxProbCELoss):
48
 
49
  def plot(self, output, labels, n_bins = 15, logits = True, title = None):
50
  super().loss(output, labels, n_bins, logits)
 
3
  #mpl.use('Agg')
4
  import matplotlib.pyplot as plt
5
 
6
+ import assests.metrics
7
 
8
+ class ConfidenceHistogram(assests.metrics.MaxProbCELoss):
9
 
10
  def plot(self, output, labels, n_bins = 15, logits = True, title = None):
11
  super().loss(output, labels, n_bins, logits)
 
44
  plt.title(title,fontsize=16)
45
  return plt
46
 
47
+ class ReliabilityDiagram(assests.metrics.MaxProbCELoss):
48
 
49
  def plot(self, output, labels, n_bins = 15, logits = True, title = None):
50
  super().loss(output, labels, n_bins, logits)
distinguish_high_low_label.ipynb DELETED
@@ -1,553 +0,0 @@
1
- {
2
- "cells": [
3
- {
4
- "cell_type": "code",
5
- "execution_count": 27,
6
- "id": "960bac80-51c7-4e9f-ad2d-84cd6c710f98",
7
- "metadata": {},
8
- "outputs": [],
9
- "source": [
10
- "import pickle\n",
11
- "import pandas as pd\n",
12
- "from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, confusion_matrix, roc_curve, roc_auc_score,auc"
13
- ]
14
- },
15
- {
16
- "cell_type": "code",
17
- "execution_count": 3,
18
- "id": "a34f21d0-0854-4a54-8f93-67718b2f969e",
19
- "metadata": {},
20
- "outputs": [],
21
- "source": [
22
- "file_path = \"roc_data2.pkl\"\n",
23
- "\n",
24
- "# Open and load the pickle file\n",
25
- "with open(file_path, 'rb') as file:\n",
26
- " data = pickle.load(file)\n",
27
- "\n",
28
- "\n",
29
- "# Print or use the data\n",
30
- "# data[2]"
31
- ]
32
- },
33
- {
34
- "cell_type": "code",
35
- "execution_count": 4,
36
- "id": "f9febed4-ce50-4e30-96ea-4b538ce2f9a1",
37
- "metadata": {},
38
- "outputs": [],
39
- "source": [
40
- "inc_slider=1\n",
41
- "parent_location=\"ratio_proportion_change3_2223/sch_largest_100-coded/finetuning/\"\n",
42
- "test_info_location=parent_location+\"fullTest/test_info.txt\"\n",
43
- "test_location=parent_location+\"fullTest/test.txt\"\n",
44
- "test_info = pd.read_csv(test_info_location, sep=',', header=None, engine='python')\n",
45
- "grad_rate_data = pd.DataFrame(pd.read_pickle('school_grduation_rate.pkl'),columns=['school_number','grad_rate']) # Load the grad_rate data\n",
46
- "\n",
47
- "# Step 1: Extract unique school numbers from test_info\n",
48
- "unique_schools = test_info[0].unique()\n",
49
- "\n",
50
- "# Step 2: Filter the grad_rate_data using the unique school numbers\n",
51
- "schools = grad_rate_data[grad_rate_data['school_number'].isin(unique_schools)]\n",
52
- "\n",
53
- "# Define a threshold for high and low graduation rates (adjust as needed)\n",
54
- "grad_rate_threshold = 0.9 \n",
55
- "\n",
56
- "# Step 4: Divide schools into high and low graduation rate groups\n",
57
- "high_grad_schools = schools[schools['grad_rate'] >= grad_rate_threshold]['school_number'].unique()\n",
58
- "low_grad_schools = schools[schools['grad_rate'] < grad_rate_threshold]['school_number'].unique()\n",
59
- "\n",
60
- "# Step 5: Sample percentage of schools from each group\n",
61
- "high_sample = pd.Series(high_grad_schools).sample(frac=inc_slider/100, random_state=1).tolist()\n",
62
- "low_sample = pd.Series(low_grad_schools).sample(frac=inc_slider/100, random_state=1).tolist()\n",
63
- "\n",
64
- "# Step 6: Combine the sampled schools\n",
65
- "random_schools = high_sample + low_sample\n",
66
- "\n",
67
- "# Step 7: Get indices for the sampled schools\n",
68
- "indices = test_info[test_info[0].isin(random_schools)].index.tolist()\n",
69
- "\n"
70
- ]
71
- },
72
- {
73
- "cell_type": "code",
74
- "execution_count": 5,
75
- "id": "fdfdf4b6-2752-4a21-9880-869af69f20cf",
76
- "metadata": {},
77
- "outputs": [],
78
- "source": [
79
- "high_indices = test_info[(test_info[0].isin(high_sample))].index.tolist()\n",
80
- "low_indices = test_info[(test_info[0].isin(low_sample))].index.tolist()"
81
- ]
82
- },
83
- {
84
- "cell_type": "code",
85
- "execution_count": 6,
86
- "id": "a79a4598-5702-4cc8-9f07-8e18fdda648b",
87
- "metadata": {},
88
- "outputs": [
89
- {
90
- "data": {
91
- "text/plain": [
92
- "997"
93
- ]
94
- },
95
- "execution_count": 6,
96
- "metadata": {},
97
- "output_type": "execute_result"
98
- }
99
- ],
100
- "source": [
101
- "len(high_indices)+len(low_indices)\n"
102
- ]
103
- },
104
- {
105
- "cell_type": "code",
106
- "execution_count": 7,
107
- "id": "4707f3e6-2f44-46d8-ad8c-b6c244f693af",
108
- "metadata": {},
109
- "outputs": [
110
- {
111
- "data": {
112
- "text/html": [
113
- "<div>\n",
114
- "<style scoped>\n",
115
- " .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
116
- " vertical-align: middle;\n",
117
- " }\n",
118
- "\n",
119
- " .dataframe tbody tr th {\n",
120
- " vertical-align: top;\n",
121
- " }\n",
122
- "\n",
123
- " .dataframe thead th {\n",
124
- " text-align: right;\n",
125
- " }\n",
126
- "</style>\n",
127
- "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
128
- " <thead>\n",
129
- " <tr style=\"text-align: right;\">\n",
130
- " <th></th>\n",
131
- " <th>0</th>\n",
132
- " </tr>\n",
133
- " </thead>\n",
134
- " <tbody>\n",
135
- " <tr>\n",
136
- " <th>5342</th>\n",
137
- " <td>PercentChange-0\\tNumeratorQuantity1-0\\tNumerat...</td>\n",
138
- " </tr>\n",
139
- " <tr>\n",
140
- " <th>5343</th>\n",
141
- " <td>PercentChange-0\\tNumeratorQuantity2-0\\tNumerat...</td>\n",
142
- " </tr>\n",
143
- " <tr>\n",
144
- " <th>5344</th>\n",
145
- " <td>PercentChange-0\\tNumeratorQuantity2-0\\tNumerat...</td>\n",
146
- " </tr>\n",
147
- " <tr>\n",
148
- " <th>5345</th>\n",
149
- " <td>PercentChange-0\\tNumeratorQuantity2-2\\tNumerat...</td>\n",
150
- " </tr>\n",
151
- " <tr>\n",
152
- " <th>5346</th>\n",
153
- " <td>PercentChange-0\\tNumeratorQuantity2-0\\tDenomin...</td>\n",
154
- " </tr>\n",
155
- " <tr>\n",
156
- " <th>...</th>\n",
157
- " <td>...</td>\n",
158
- " </tr>\n",
159
- " <tr>\n",
160
- " <th>113359</th>\n",
161
- " <td>PercentChange-0\\tNumeratorQuantity2-2\\tNumerat...</td>\n",
162
- " </tr>\n",
163
- " <tr>\n",
164
- " <th>113360</th>\n",
165
- " <td>PercentChange-0\\tNumeratorQuantity2-0\\tNumerat...</td>\n",
166
- " </tr>\n",
167
- " <tr>\n",
168
- " <th>113361</th>\n",
169
- " <td>PercentChange-0\\tNumeratorQuantity2-0\\tNumerat...</td>\n",
170
- " </tr>\n",
171
- " <tr>\n",
172
- " <th>113362</th>\n",
173
- " <td>PercentChange-0\\tNumeratorQuantity2-0\\tNumerat...</td>\n",
174
- " </tr>\n",
175
- " <tr>\n",
176
- " <th>113363</th>\n",
177
- " <td>PercentChange-0\\tNumeratorQuantity2-0\\tNumerat...</td>\n",
178
- " </tr>\n",
179
- " </tbody>\n",
180
- "</table>\n",
181
- "<p>997 rows Γ— 1 columns</p>\n",
182
- "</div>"
183
- ],
184
- "text/plain": [
185
- " 0\n",
186
- "5342 PercentChange-0\\tNumeratorQuantity1-0\\tNumerat...\n",
187
- "5343 PercentChange-0\\tNumeratorQuantity2-0\\tNumerat...\n",
188
- "5344 PercentChange-0\\tNumeratorQuantity2-0\\tNumerat...\n",
189
- "5345 PercentChange-0\\tNumeratorQuantity2-2\\tNumerat...\n",
190
- "5346 PercentChange-0\\tNumeratorQuantity2-0\\tDenomin...\n",
191
- "... ...\n",
192
- "113359 PercentChange-0\\tNumeratorQuantity2-2\\tNumerat...\n",
193
- "113360 PercentChange-0\\tNumeratorQuantity2-0\\tNumerat...\n",
194
- "113361 PercentChange-0\\tNumeratorQuantity2-0\\tNumerat...\n",
195
- "113362 PercentChange-0\\tNumeratorQuantity2-0\\tNumerat...\n",
196
- "113363 PercentChange-0\\tNumeratorQuantity2-0\\tNumerat...\n",
197
- "\n",
198
- "[997 rows x 1 columns]"
199
- ]
200
- },
201
- "execution_count": 7,
202
- "metadata": {},
203
- "output_type": "execute_result"
204
- }
205
- ],
206
- "source": [
207
- "# Load the test file and select rows based on indices\n",
208
- "test = pd.read_csv(test_location, sep=',', header=None, engine='python')\n",
209
- "selected_rows_df2 = test.loc[indices]\n",
210
- "selected_rows_df2"
211
- ]
212
- },
213
- {
214
- "cell_type": "code",
215
- "execution_count": 8,
216
- "id": "1d0c3d49-061f-486b-9c19-cf20945f3207",
217
- "metadata": {},
218
- "outputs": [
219
- {
220
- "data": {
221
- "text/plain": [
222
- "997"
223
- ]
224
- },
225
- "execution_count": 8,
226
- "metadata": {},
227
- "output_type": "execute_result"
228
- }
229
- ],
230
- "source": [
231
- "graduation_groups = [\n",
232
- " 'high' if idx in high_indices else 'low' for idx in selected_rows_df2.index\n",
233
- "]\n",
234
- "# graduation_groups\n",
235
- "len(graduation_groups)"
236
- ]
237
- },
238
- {
239
- "cell_type": "code",
240
- "execution_count": 9,
241
- "id": "d2508a0f-e5ca-432e-b99b-481ea4536d4d",
242
- "metadata": {},
243
- "outputs": [
244
- {
245
- "data": {
246
- "text/plain": [
247
- "997"
248
- ]
249
- },
250
- "execution_count": 9,
251
- "metadata": {},
252
- "output_type": "execute_result"
253
- }
254
- ],
255
- "source": [
256
- "opt_task_groups = ['opt_task1' if test_info.loc[idx, 6] == 0 else 'opt_task2' for idx in selected_rows_df2.index]\n",
257
- "len(opt_task_groups)"
258
- ]
259
- },
260
- {
261
- "cell_type": "code",
262
- "execution_count": 10,
263
- "id": "ad0ce4a1-27fa-4867-8061-4054dbb340df",
264
- "metadata": {},
265
- "outputs": [],
266
- "source": [
267
- "t_label=data[0]\n",
268
- "p_label=data[1]"
269
- ]
270
- },
271
- {
272
- "cell_type": "code",
273
- "execution_count": 12,
274
- "id": "a4f4a2b9-3134-42ac-871b-4e117098cd0e",
275
- "metadata": {},
276
- "outputs": [],
277
- "source": [
278
- "# Step 1: Align graduation_group, t_label, and p_label\n",
279
- "aligned_labels = list(zip(graduation_groups, t_label, p_label))\n",
280
- "opt_task_aligned = list(zip(opt_task_groups, t_label, p_label))\n",
281
- "# Step 2: Separate the labels for high and low groups\n",
282
- "high_t_labels = [t for grad, t, p in aligned_labels if grad == 'high']\n",
283
- "low_t_labels = [t for grad, t, p in aligned_labels if grad == 'low']\n",
284
- "\n",
285
- "high_p_labels = [p for grad, t, p in aligned_labels if grad == 'high']\n",
286
- "low_p_labels = [p for grad, t, p in aligned_labels if grad == 'low']\n",
287
- "\n",
288
- "\n",
289
- "opt_task1_t_labels = [t for task, t, p in opt_task_aligned if task == 'opt_task1']\n",
290
- "opt_task1_p_labels = [p for task, t, p in opt_task_aligned if task == 'opt_task1']\n",
291
- "\n",
292
- "opt_task2_t_labels = [t for task, t, p in opt_task_aligned if task == 'opt_task2']\n",
293
- "opt_task2_p_labels = [p for task, t, p in opt_task_aligned if task == 'opt_task2']\n"
294
- ]
295
- },
296
- {
297
- "cell_type": "code",
298
- "execution_count": 15,
299
- "id": "74cda932-ce98-4ad5-9c29-a54bdc4ee086",
300
- "metadata": {},
301
- "outputs": [
302
- {
303
- "name": "stdout",
304
- "output_type": "stream",
305
- "text": [
306
- "opt_task1 ROC-AUC: 0.7592686234399062\n",
307
- "opt_task2 ROC-AUC: 0.7268598353289777\n"
308
- ]
309
- }
310
- ],
311
- "source": [
312
- "\n",
313
- "opt_task1_roc_auc = roc_auc_score(opt_task1_t_labels, opt_task1_p_labels) if len(set(opt_task1_t_labels)) > 1 else None\n",
314
- "opt_task2_roc_auc = roc_auc_score(opt_task2_t_labels, opt_task2_p_labels) if len(set(opt_task2_t_labels)) > 1 else None\n",
315
- "\n",
316
- "print(f\"opt_task1 ROC-AUC: {opt_task1_roc_auc}\")\n",
317
- "print(f\"opt_task2 ROC-AUC: {opt_task2_roc_auc}\")"
318
- ]
319
- },
320
- {
321
- "cell_type": "code",
322
- "execution_count": 50,
323
- "id": "c8e34660-83d0-46a1-a218-95d609e11729",
324
- "metadata": {},
325
- "outputs": [
326
- {
327
- "data": {
328
- "text/plain": [
329
- "997"
330
- ]
331
- },
332
- "execution_count": 50,
333
- "metadata": {},
334
- "output_type": "execute_result"
335
- }
336
- ],
337
- "source": [
338
- "len(low_t_labels)+len(high_t_labels)"
339
- ]
340
- },
341
- {
342
- "cell_type": "code",
343
- "execution_count": 13,
344
- "id": "c11050db-2636-4c50-9cd4-b9943e5cee83",
345
- "metadata": {},
346
- "outputs": [],
347
- "source": []
348
- },
349
- {
350
- "cell_type": "code",
351
- "execution_count": 16,
352
- "id": "e1309e93-7063-4f48-bbc7-11a0d449c34e",
353
- "metadata": {},
354
- "outputs": [
355
- {
356
- "name": "stdout",
357
- "output_type": "stream",
358
- "text": [
359
- "ROC-AUC Score for High Graduation Rate Group: 0.675\n",
360
- "ROC-AUC Score for Low Graduation Rate Group: 0.7489795918367347\n"
361
- ]
362
- }
363
- ],
364
- "source": [
365
- "high_roc_auc = roc_auc_score(high_t_labels, high_p_labels) if len(set(high_t_labels)) > 1 else None\n",
366
- "low_roc_auc = roc_auc_score(low_t_labels, low_p_labels) if len(set(low_t_labels)) > 1 else None\n",
367
- "\n",
368
- "print(\"ROC-AUC Score for High Graduation Rate Group:\", high_roc_auc)\n",
369
- "print(\"ROC-AUC Score for Low Graduation Rate Group:\", low_roc_auc)"
370
- ]
371
- },
372
- {
373
- "cell_type": "code",
374
- "execution_count": 21,
375
- "id": "a99e7812-817d-4f9f-b6fa-1a58aa3a34dc",
376
- "metadata": {},
377
- "outputs": [
378
- {
379
- "name": "stdout",
380
- "output_type": "stream",
381
- "text": [
382
- "Task Analysis Summary:\n",
383
- "-----------------------\n",
384
- "Ideal Task = OptionalTask_1:\n",
385
- " Only OptionalTask_1 done: 22501\n",
386
- " Only OptionalTask_2 done: 20014\n",
387
- " Both done: 24854\n",
388
- " None done: 38\n",
389
- "Ideal Task = OptionalTask_2:\n",
390
- " Only OptionalTask_1 done: 12588\n",
391
- " Only OptionalTask_2 done: 18942\n",
392
- " Both done: 15147\n",
393
- " None done: 78\n",
394
- "\n"
395
- ]
396
- }
397
- ],
398
- "source": [
399
- "def analyze_row(row):\n",
400
- " # Split the row into fields\n",
401
- " fields = row.split(\"\\t\")\n",
402
- "\n",
403
- " # Define tasks for OptionalTask_1, OptionalTask_2, and FinalAnswer\n",
404
- " optional_task_1_subtasks = [\"DenominatorFactor\", \"NumeratorFactor\", \"EquationAnswer\"]\n",
405
- " optional_task_2_subtasks = [\n",
406
- " \"FirstRow2:1\", \"FirstRow2:2\", \"FirstRow1:1\", \"FirstRow1:2\", \n",
407
- " \"SecondRow\", \"ThirdRow\"\n",
408
- " ]\n",
409
- "\n",
410
- " # Helper function to evaluate task attempts\n",
411
- " def evaluate_tasks(fields, tasks):\n",
412
- " task_status = {}\n",
413
- " for task in tasks:\n",
414
- " relevant_attempts = [f for f in fields if task in f]\n",
415
- " if any(\"OK\" in attempt for attempt in relevant_attempts):\n",
416
- " task_status[task] = \"Attempted (Successful)\"\n",
417
- " elif any(\"ERROR\" in attempt for attempt in relevant_attempts):\n",
418
- " task_status[task] = \"Attempted (Error)\"\n",
419
- " elif any(\"JIT\" in attempt for attempt in relevant_attempts):\n",
420
- " task_status[task] = \"Attempted (JIT)\"\n",
421
- " else:\n",
422
- " task_status[task] = \"Unattempted\"\n",
423
- " return task_status\n",
424
- "\n",
425
- " # Evaluate tasks for each category\n",
426
- " optional_task_1_status = evaluate_tasks(fields, optional_task_1_subtasks)\n",
427
- " optional_task_2_status = evaluate_tasks(fields, optional_task_2_subtasks)\n",
428
- "\n",
429
- " # Check if tasks have any successful attempt\n",
430
- " opt1_done = any(status == \"Attempted (Successful)\" for status in optional_task_1_status.values())\n",
431
- " opt2_done = any(status == \"Attempted (Successful)\" for status in optional_task_2_status.values())\n",
432
- "\n",
433
- " return opt1_done, opt2_done\n",
434
- "\n",
435
- "# Read data from test_info.txt\n",
436
- "# Read data from test_info.txt\n",
437
- "with open(test_info_location, \"r\") as file:\n",
438
- " data = file.readlines()\n",
439
- "\n",
440
- "# Assuming test_info[7] is a list with ideal tasks for each instance\n",
441
- "ideal_tasks = test_info[6] # A list where each element is either 1 or 2\n",
442
- "\n",
443
- "# Initialize counters\n",
444
- "task_counts = {\n",
445
- " 1: {\"only_opt1\": 0, \"only_opt2\": 0, \"both\": 0,\"none\":0},\n",
446
- " 2: {\"only_opt1\": 0, \"only_opt2\": 0, \"both\": 0,\"none\":0}\n",
447
- "}\n",
448
- "\n",
449
- "# Analyze rows\n",
450
- "for i, row in enumerate(data):\n",
451
- " row = row.strip()\n",
452
- " if not row:\n",
453
- " continue\n",
454
- "\n",
455
- " ideal_task = ideal_tasks[i] # Get the ideal task for the current row\n",
456
- " opt1_done, opt2_done = analyze_row(row)\n",
457
- "\n",
458
- " if ideal_task == 0:\n",
459
- " if opt1_done and not opt2_done:\n",
460
- " task_counts[1][\"only_opt1\"] += 1\n",
461
- " elif not opt1_done and opt2_done:\n",
462
- " task_counts[1][\"only_opt2\"] += 1\n",
463
- " elif opt1_done and opt2_done:\n",
464
- " task_counts[1][\"both\"] += 1\n",
465
- " else:\n",
466
- " task_counts[1][\"none\"] +=1\n",
467
- " elif ideal_task == 1:\n",
468
- " if opt1_done and not opt2_done:\n",
469
- " task_counts[2][\"only_opt1\"] += 1\n",
470
- " elif not opt1_done and opt2_done:\n",
471
- " task_counts[2][\"only_opt2\"] += 1\n",
472
- " elif opt1_done and opt2_done:\n",
473
- " task_counts[2][\"both\"] += 1\n",
474
- " else:\n",
475
- " task_counts[2][\"none\"] +=1\n",
476
- "\n",
477
- "# Create a string output for results\n",
478
- "output_summary = \"Task Analysis Summary:\\n\"\n",
479
- "output_summary += \"-----------------------\\n\"\n",
480
- "\n",
481
- "for ideal_task, counts in task_counts.items():\n",
482
- " output_summary += f\"Ideal Task = OptionalTask_{ideal_task}:\\n\"\n",
483
- " output_summary += f\" Only OptionalTask_1 done: {counts['only_opt1']}\\n\"\n",
484
- " output_summary += f\" Only OptionalTask_2 done: {counts['only_opt2']}\\n\"\n",
485
- " output_summary += f\" Both done: {counts['both']}\\n\"\n",
486
- " output_summary += f\" None done: {counts['none']}\\n\"\n",
487
- "\n",
488
- "print(output_summary)\n"
489
- ]
490
- },
491
- {
492
- "cell_type": "code",
493
- "execution_count": 23,
494
- "id": "3630406c-859a-43ab-a569-67d577cc9bf6",
495
- "metadata": {},
496
- "outputs": [],
497
- "source": [
498
- "import gradio as gr\n",
499
- "from matplotlib.figure import Figure"
500
- ]
501
- },
502
- {
503
- "cell_type": "code",
504
- "execution_count": 28,
505
- "id": "99833638-882d-4c75-bcc3-031e39cfb5a7",
506
- "metadata": {},
507
- "outputs": [],
508
- "source": [
509
- "with open(\"roc_data.pkl\", \"rb\") as f:\n",
510
- " fpr, tpr, _ = pickle.load(f)\n",
511
- "roc_auc = auc(fpr, tpr)\n",
512
- "\n",
513
- "# Create a matplotlib figure\n",
514
- "fig = Figure()\n",
515
- "ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)\n",
516
- "ax.plot(fpr, tpr, color='blue', lw=2, label=f'ROC curve (area = {roc_auc:.2f})')\n",
517
- "ax.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')\n",
518
- "ax.set(xlabel='False Positive Rate', ylabel='True Positive Rate', title=f'Receiver Operating Curve (ROC)')\n",
519
- "ax.legend(loc=\"lower right\")\n",
520
- "ax.grid()"
521
- ]
522
- },
523
- {
524
- "cell_type": "code",
525
- "execution_count": null,
526
- "id": "6eb3dece-5b33-4223-af9a-6b999bb2305b",
527
- "metadata": {},
528
- "outputs": [],
529
- "source": []
530
- }
531
- ],
532
- "metadata": {
533
- "kernelspec": {
534
- "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
535
- "language": "python",
536
- "name": "python3"
537
- },
538
- "language_info": {
539
- "codemirror_mode": {
540
- "name": "ipython",
541
- "version": 3
542
- },
543
- "file_extension": ".py",
544
- "mimetype": "text/x-python",
545
- "name": "python",
546
- "nbconvert_exporter": "python",
547
- "pygments_lexer": "ipython3",
548
- "version": "3.12.4"
549
- }
550
- },
551
- "nbformat": 4,
552
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new_test_saved_finetuned_model.py CHANGED
@@ -13,8 +13,8 @@ from src.bert import BERT
13
  from src.seq_model import BERTSM
14
  from src.classifier_model import BERTForClassification, BERTForClassificationWithFeats
15
  # from src.new_finetuning.optim_schedule import ScheduledOptim
16
- import metrics, recalibration, visualization
17
- from recalibration import ModelWithTemperature
18
  import tqdm
19
  import sys
20
  import time
@@ -217,15 +217,15 @@ class BERTFineTuneTrainer:
217
  "time_taken_from_start": end_time - self.start_time,
218
  "auc_score":auc_score
219
  }
220
- with open("result.txt", 'w') as file:
221
  for key, value in final_msg.items():
222
  file.write(f"{key}: {value}\n")
223
  print(final_msg)
224
  # print(type(plabels),type(tlabels),plabels,tlabels)
225
  fpr, tpr, thresholds = roc_curve(tlabels, positive_class_probs)
226
- with open("roc_data.pkl", "wb") as f:
227
  pickle.dump((fpr, tpr, thresholds), f)
228
- with open("roc_data2.pkl", "wb") as f:
229
  pickle.dump((tlabels,positive_class_probs), f)
230
  print(final_msg)
231
  f.close()
@@ -441,7 +441,7 @@ class BERTFineTuneCalibratedTrainer:
441
  # "predicted_labels": f"{plabels}",
442
  "time_taken_from_start": end_time - self.start_time
443
  }
444
- with open("result.txt", 'w') as file:
445
  for key, value in final_msg.items():
446
  file.write(f"{key}: {value}\n")
447
  with open("plabels.txt","w") as file:
 
13
  from src.seq_model import BERTSM
14
  from src.classifier_model import BERTForClassification, BERTForClassificationWithFeats
15
  # from src.new_finetuning.optim_schedule import ScheduledOptim
16
+ import assests.metrics, assests.recalibration, assests.visualization
17
+ from assests.recalibration import ModelWithTemperature
18
  import tqdm
19
  import sys
20
  import time
 
217
  "time_taken_from_start": end_time - self.start_time,
218
  "auc_score":auc_score
219
  }
220
+ with open("fileHandler/result.txt", 'w') as file:
221
  for key, value in final_msg.items():
222
  file.write(f"{key}: {value}\n")
223
  print(final_msg)
224
  # print(type(plabels),type(tlabels),plabels,tlabels)
225
  fpr, tpr, thresholds = roc_curve(tlabels, positive_class_probs)
226
+ with open("fileHandler/roc_data.pkl", "wb") as f:
227
  pickle.dump((fpr, tpr, thresholds), f)
228
+ with open("fileHandler/roc_data2.pkl", "wb") as f:
229
  pickle.dump((tlabels,positive_class_probs), f)
230
  print(final_msg)
231
  f.close()
 
441
  # "predicted_labels": f"{plabels}",
442
  "time_taken_from_start": end_time - self.start_time
443
  }
444
+ with open("fileHandler/result.txt", 'w') as file:
445
  for key, value in final_msg.items():
446
  file.write(f"{key}: {value}\n")
447
  with open("plabels.txt","w") as file:
plot.png DELETED
Binary file (34.2 kB)
 
ratio_proportion_change3/finetuning/test.txt DELETED
The diff for this file is too large to render. See raw diff
 
ratio_proportion_change3/finetuning/test_in.txt DELETED
The diff for this file is too large to render. See raw diff
 
ratio_proportion_change3/finetuning/test_in_info.txt DELETED
The diff for this file is too large to render. See raw diff
 
ratio_proportion_change3/finetuning/test_in_label.txt DELETED
@@ -1,8601 +0,0 @@
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