<s> import numpy as np <EOL> from neupy import estimators <EOL> from neupy . utils import asfloat <EOL> from base import BaseTestCase <EOL> class ErrorFuncTestCase ( BaseTestCase ) : <EOL> def test_mse ( self ) : <EOL> actual = np . array ( [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:3> ] ) <EOL> predicted = np . array ( [ <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> ] ) <EOL> self . assertEqual ( <NUM_LIT:5> , estimators . mse ( actual , predicted ) ) <EOL> actual = np . array ( [ <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:3> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:4> , <NUM_LIT:5> ] , <EOL> ] ) <EOL> predicted = np . array ( [ <EOL> [ <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:4> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:2> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> ] ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( <EOL> asfloat ( <NUM_LIT> / <NUM_LIT> ) , <EOL> estimators . mse ( actual , predicted ) <EOL> ) <EOL> def test_binary_crossentropy ( self ) : <EOL> predicted = np . array ( [ <NUM_LIT:0.1> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0.5> ] ) <EOL> actual = np . array ( [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> ] ) <EOL> error = estimators . binary_crossentropy ( actual , predicted ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( <NUM_LIT> , error , places = <NUM_LIT:2> ) <EOL> def test_categorical_crossentropy ( self ) : <EOL> predicted = np . array ( [ <EOL> [ <NUM_LIT:0.1> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0.1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0.5> , <NUM_LIT:0.5> ] , <EOL> ] ) <EOL> actual = np . array ( [ <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> ] ) <EOL> error = estimators . categorical_crossentropy ( actual , predicted ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( <NUM_LIT> , error , places = <NUM_LIT:2> ) <EOL> def test_mae ( self ) : <EOL> predicted = np . array ( [ <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:3> ] ) <EOL> target = np . array ( [ <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> ] ) <EOL> actual = estimators . mae ( target , predicted ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( actual , <NUM_LIT:4> / <NUM_LIT> ) <EOL> def test_rmse ( self ) : <EOL> actual = np . array ( [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:3> ] ) <EOL> predicted = np . array ( [ <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> ] ) <EOL> self . assertEqual ( <EOL> asfloat ( np . sqrt ( <NUM_LIT:5> ) ) , <EOL> estimators . rmse ( actual , predicted ) <EOL> ) <EOL> def test_msle ( self ) : <EOL> actual = np . e ** ( np . array ( [ <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:4> ] ) ) - <NUM_LIT:1> <EOL> predicted = np . e ** ( np . array ( [ <NUM_LIT:4> , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> ] ) ) - <NUM_LIT:1> <EOL> self . assertEqual ( <NUM_LIT:5> , estimators . msle ( actual , predicted ) ) <EOL> def test_rmsle ( self ) : <EOL> actual = np . e ** ( np . array ( [ <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:4> ] ) ) - <NUM_LIT:1> <EOL> predicted = np . e ** ( np . array ( [ <NUM_LIT:4> , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> ] ) ) - <NUM_LIT:1> <EOL> self . assertEqual ( <EOL> asfloat ( np . sqrt ( <NUM_LIT:5> ) ) , <EOL> estimators . rmsle ( actual , predicted ) <EOL> ) </s>
