s444383/AI-2020
3
3
Fork 0
Code Issues Pull Requests Releases Wiki Activity
9455e783a4
AI-2020/raport.md

1.3 KiB
Raw Blame History

Podprojekt Szi

Opis

Tematem podprojektu jest rozpoznawanie zamówień na podstawie historii zamówień. Użyłem drzew decyzyjnych.

Dane

Potrawy, ich nazwa, rodzaj oraz charakterystyka.

menu = Context.fromstring(''' |meat|salad|meal|drink|cold|hot |
                   Pork       |  X |     |    |     |    |  X |
                   Espresso   |    |     |    |  X  |    |  X |
                   Latte      |    |     |    |  X  |    |  X |
                   Green Tea  |    |     |    |  X  | X  |    |
                   Greek Salad|    |  X  |    |     | X  |    |
                   Pizza      |    |     |  X |     |    |  X |''')

Dane uczące: training_data = [ ['meat','hot','Pork'], ['salad','cold','Greek Salad'], ['drink','hot','Espresso'], ['drink','hot','Latte'], ['drink','cold','Green Tea'], ['meal','hot','Pizza'], ]

Dane testowe: test_data = [ ['meat','hot','Latte'], ['salad','hot','Greek Salad'], ['drink','hot','Pork'], ['drink','cold','Green Tea'], ['drink','hot','Greek Salad'], ]

Implementacja

Główna część:

In process

...

Biblioteki

  • concepts
  • random
  • numpy