Vereinheitlichung von exakter und approximativer Suche nach Refinements

[michael-rapp]

Sobald #742 umgesetzt wurde, sollte versucht werden, für die approximative Suche nach Refinements die selben Mechanismen und Datenstrukturen zu verwenden wie für die exakte Suche. Dies erfordert dass Implementierungen von IFeatureBinning eine Unterklasse von OrdinalFeatureVector zurückliefern, bei der die Featurewerte als Mittelwert zweier benachbarter Bins berechnet werden. Eine Umstellung sollte unter anderem die folgenden Klassen obsolet machen:

• ApproximateThresholds
• ApproximateRuleRefinement
• NominalFeatureBinning
• CoverageSet
• IHistogram

[michael-rapp]

Benchmarks

Comparisons of runtimes of the implementation in this branch (after) and the main branch on the dataset "mediamill". In both cases, feature binning was used. Otherwise, the default parameters and a 10 fold-cross validation were utilized.

Feature binning method	runtime before (in sec)	runtime after (in sec)
Equal-frequency (8 bins)	16 minutes, 48 seconds and 992 milliseconds	13 minutes, 47 seconds and 56 milliseconds
Equal-width (8 bins)	18 minutes, 10 seconds and 332 milliseconds	14 minutes, 11 seconds and 733 milliseconds

According to these results, the new implementation comes with minor improvements in training times, regardless of the binning method used.