Add rules ranked with the oracle

instructions_API.md

@@ -72,10 +72,11 @@ L'usage de `-d`, `-m` et `--seed` est le même que précédemment (ces paramètr
   - **kappalab**
   - **ahp**
   - **svm**
-- `-r` : chemin où sera stocké les résultats de l'apprentissage, 3 fichiers vont être créés dans cet exemple :
+- `-r` : chemin où sera stocké les résultats de l'apprentissage, 4 fichiers vont être créés dans cet exemple :
   - *results/train/iris_func.jsonl* : représente la fonction apprise du modèle
   - *results/train/iris_metrics.jsonl* : représente les métriques utilisées pour évaluer la qualité du modèle
   - *results/train/iris_ordered_test_rules.jsonl* : fichier avec les règles du jeu de test classées à l'aide la fonction apprise du modèle
+  - *results/train/iris_ordered_test_rules_oracle.jsonl* : fichier avec les règles du jeu de test classées à l'aide de l'oracle
 
 Il est également possible de préciser des paramètres supplémentaires en fonction de l'algorithme d'apprentissage choisi. Si c'est kappalab, alors les paramètres suivants peuvent être rajoutés :
 
@@ -195,7 +196,7 @@ Le fichier `iris_metrics.jsonl` a la forme suivante :
 
 Il représente un ensemble de métriques utilisées pour évaluer la qualité de la fonction apprise.
 
-Enfin, le fichier `iris_ordered_test_rules.jsonl` a la forme suivante :
+Enfin, le fichier `iris_ordered_test_rules.jsonl` a la forme suivante (même forme pour le fichier de règles classées à l'aide de l'oracle `iris_ordered_test_rules_oracle.jsonl` sauf qu'il n'y a pas de score pour elles) :
 
 ```json
 {"x":[13],"y":[1,10],"measureValues":{"phi":1.0,"yuleQ":1.0,"kruskal":1.0},"score":1.0}

src/main/java/io/gitlab/chaver/minimax/cli/LearnFunctionAndRankCli.java

@@ -191,7 +191,12 @@ public class LearnFunctionAndRankCli implements Callable<Integer> {
             IAlternative a = testAlternatives.get(pos);
             testRulesRankedWithLearnedFunc.get(i).setScore(func.computeScore(a));
         }
+        List<RuleWithMeasures> testRulesRankedWithOracle = Arrays
+                .stream(expectedTestAlternativesRanking.getRanking())
+                .mapToObj(i -> new RuleWithMeasures(testRules.get(i), false))
+                .collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
         writeRules(resPath + "_ordered_test_rules.jsonl", testRulesRankedWithLearnedFunc);
+        writeRules(resPath + "_ordered_test_rules_oracle.jsonl", testRulesRankedWithOracle);
         writeObject(resPath + "_func.jsonl", functionParameters);
         writeObject(resPath + "_metrics.jsonl", rankingMetricValues);
         return 0;

src/main/java/io/gitlab/chaver/minimax/rules/io/RuleWithMeasures.java

@@ -24,4 +24,11 @@ public class RuleWithMeasures {
             measureValues.put(measures[i], a.getVector()[i]);
         }
     }
+
+    public RuleWithMeasures(RuleWithMeasures copy, boolean withScore) {
+        x = copy.getX();
+        y = copy.getY();
+        measureValues = copy.getMeasureValues();
+        score = withScore ? copy.score : null;
+    }
 }