GitHub - steveharbick/ctb_sol: Project files for Smarter Balanced Assessment Consortium

steveharbick / ctb_sol Public

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Project files for Smarter Balanced Assessment Consortium - CTB/McGraw-Hill Education

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Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 4 Commits
.R_Cache		.R_Cache
Description		Description
Input		Input
Output		Output
ready_for_ctb		ready_for_ctb
.Rhistory		.Rhistory
CV_ADJ.R		CV_ADJ.R
CV_GBM.R		CV_GBM.R
CV_GLMNET.R		CV_GLMNET.R
CV_NNLS.R		CV_NNLS.R
CV_PCA.R		CV_PCA.R
CV_RF.R		CV_RF.R
CV_SVM_lin.R		CV_SVM_lin.R
CV_SVM_rad.R		CV_SVM_rad.R
README.txt		README.txt
_CHECK_Me.R		_CHECK_Me.R
_DTM_CHARS.R		_DTM_CHARS.R
_DTM_WORDS.R		_DTM_WORDS.R
_FEATURE_SEL_wGLMNET.R		_FEATURE_SEL_wGLMNET.R
_FEATURE_SEL_wRF.R		_FEATURE_SEL_wRF.R
_HUMAN_SCORING.R		_HUMAN_SCORING.R
_KFolds.R		_KFolds.R
_Kappa.R		_Kappa.R
_NUMBERS.R		_NUMBERS.R
_PCA.R		_PCA.R
_PROXIES.R		_PROXIES.R
_READ_ONE_TEST_FILE.R		_READ_ONE_TEST_FILE.R
_READ_ONE_TRAIN_FILE.R		_READ_ONE_TRAIN_FILE.R
_REPORT_Me.R		_REPORT_Me.R
_RUN_Me.R		_RUN_Me.R
_SETTING.R		_SETTING.R
_TEST_Me.R		_TEST_Me.R
_TRAIN_NONTREES.R		_TRAIN_NONTREES.R
_TRAIN_TREES.R		_TRAIN_TREES.R
_VOCAB.R		_VOCAB.R
inbound_processing_script.py		inbound_processing_script.py
outbound_processing_script.py		outbound_processing_script.py

Repository files navigation

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# Hardware required
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# at least 4GBb of RAM
# at least 6GBb of memory space
# MacOs or Linux
# 16 Gb of RAM and 11 cores for optimal performance

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#####################################################################
# Software required
#####################################################################
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# R version 3.0.1 (2013-05-16) -- "Good Sport" or later

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# Packages required
#####################################################################
#####################################################################

# #install the following packages if necessary
#install.packages("SOAR")
#install.packages("Matrix")
#install.packages("MASS")
#install.packages("RTextTools")
#install.packages("tau")
#install.packages("glmnet")
#install.packages("nnls")
#install.packages("e1071")
#install.packages("gbm")
#install.packages("randomForest")
#install.packages("foreach")
#install.packages("doMC")

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# How to Run the Code
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1. Paste solution folder 
2. TODO : how to produce tsp files? 
3. Put “tsv" files into the “Input/frompems” folder
4. Ensure the working dir path in “_RUN_ME.R” (line 19) and in “_TEST_ME.R” (line 19) are correct.
5. Ensure the item lists in “_RUN_ME.R” (line 34) and in “_TEST_ME.R” (line 41) are correct 
6. Open a R session and ensure that all packages listed above are installed.
7. Run the R script files in the following order:
	1.	_RUN_ME.R
	2.	_TEST_ME.R
8. The working RData.files will be saved in the folder “Working_files”
9. The predictions will be saved in the folder “Output”