[Shell] 기본 예제를 통해 맛보자.

이번에 paper에 참여하는 과정에서 logistic classification을 이용해 원본 데이터로부터 modling 값을 뽑아내는 코드를 짰는데, 1저자 친구가 매일같이 데이터를 바꾸고 모델링해달라고 닥달하였다. 하나하나 돌리기 귀찮아 한번에 끝내버리려고 shell을 이용하였다. 간단하게 설명하고 스시먹으러 가야겠다.

line 3-5 : 변수 지정

line 7 : file exists여부를 확인하는 조건문

line 9 : 현재 train data가 존재하면 지우자. (다시 만들어야 하므로)

line 17 : 친구가 만든 데이터를 가져온다.

line 21 : 데이터 정제하여 training data 와 testing data file을 만드는 코드.

line 24 : 우선 RARI.py는 70% training data를 이용해 모델링하는 코드이다.  해당 모델링 결과값으로 RARI_test.py를 통해 테스팅한다. RARI.py의 stdout 중 "MODEL"을 쓴 라인은 Fig2와 같이 되어있다. 여기서 cut 명령어를 통해 " "를 필요한 모델값을 delemiter로 자르고, 이를 RARI_test.py의 stdin으로 보낸다. 끝!

Fig1 data_modeling.sh

Fig2 stdout of RARI.py with label "MODEL"