SzIProjekt/Traktorek/Drzewo_decyzyjne.py

135 lines
5.5 KiB
Python
Raw Normal View History

2020-06-03 04:09:59 +02:00
import itertools
from Training_list import lista
class Tree(object):
def __init__(self):
self.node = []
for x in range(len(lista)):
self.node.append(0)
self.pytania = []
self.odpowiedzi = []
def Questions(self, column, number):
for i in self.myset:
if lista[i][column] <= number:
self.node[i] = self.ob1
else:
self.node[i] = self.ob2
# sprawdza "czystość" jak często losowo wybrany element będzie źle zindentyfikowany
def Gini(self, x, suma):
return 1 - (x[0] / suma) ** 2 - (x[1] / suma) ** 2 - (x[2] / suma) ** 2
def Algorithm(self):
open_node = [0] #sprawdza jakie do jakich wierzchółków jeszcze musimy wejść
closed_node = [] #aby sprawdzic w ktorych już byliśmy
długość = 0
while open_node:
# x to wierzchołek w którym obecnie jesteśmy
for x in open_node:
if x in closed_node:
break
self.ob1 = długość + 1
self.ob2 = długość + 2
długość += 2
self.myset = []
opt = []
imp = 1
for i in range(len(self.node)):
if self.node[i] == x:
self.myset.append(i)
for y in itertools.product(range(3), range(1, 11)):
self.Questions(y[0], y[1])
s1 = [0, 0, 0]
s2 = [0, 0, 0]
for z in range(len(lista)):
if self.node[z] == self.ob1:
if lista[z][3] == "zły":
s1[0] = s1[0] + 1
elif lista[z][3] == "neutralny":
s1[1] = s1[1] + 1
elif lista[z][3] == "dobry":
s1[2] = s1[2] + 1
elif self.node[z] == self.ob2:
if lista[z][3] == "zły":
s2[0] = s2[0] + 1
elif lista[z][3] == "neutralny":
s2[1] = s2[1] + 1
elif lista[z][3] == "dobry":
s2[2] = s2[2] + 1
s1_suma = s1[0] + s1[1] + s1[2]
s2_suma = s2[0] + s2[1] + s2[2]
if s1_suma > 0 and s2_suma > 0:
# szukamy kombinacji z najniższym zanieczyszczeniem
impurity = s1_suma / (s1_suma + s2_suma) * self.Gini(s1, s1_suma) + s2_suma / (s1_suma + s2_suma) * self.Gini(s2, s2_suma)
if imp > impurity:
imp = impurity # imp = najmniejsze imp jakie uzyskalismy
opt = y
# gini wskazuje na czystosc lewego i prawego wierzcholka
l_gini = self.Gini(s1, s1_suma)
p_gini = self.Gini(s2, s2_suma)
odp_s1 = s1
odp_s2 = s2
self.pytania.append([x, opt, [self.ob1, self.ob2]])
self.Questions(opt[0], opt[1])
if l_gini != 0:
open_node.append(self.ob1)
else:
for y in range(3):
if odp_s1[y] != 0:
odp = y
self.odpowiedzi.append([self.ob1, odp])
if p_gini != 0:
open_node.append(self.ob2)
else:
for y in range(3):
if odp_s2[y] != 0:
odp = y
self.odpowiedzi.append([self.ob2, odp])
closed_node.append(x)
if open_node == closed_node:
break
def Answers(self, a, b, pole):
if pole[a] <= b:
return self.pytania[self.ind][2][0]
else:
return self.pytania[self.ind][2][1]
#na podstawie drzewa podejmuje decyzje ktory ze stanów gleby przydzieli polu
def Solution(self, pole):
x = 0
lista_wierzch_kończących = []
# generujemy liste wszystkisch wierzch ktore sa w odpowiedzi
for i in range(len(self.odpowiedzi)):
lista_wierzch_kończących.append(self.odpowiedzi[i][0])
while True:
if x in lista_wierzch_kończących:
for i in range(len(self.odpowiedzi)):
if self.odpowiedzi[i][0] == x:
self.ind = i
break
if self.odpowiedzi[self.ind][1] == 0:
return("Gleba na polu jest w złym stanie. Wymaga natychmiastowej interwencji")
elif self.odpowiedzi[self.ind][1] == 1:
return("Gleba na polu jest w neutralnym stanie.")
elif self.odpowiedzi[self.ind][1] == 2:
return("Gleba na polu jest w dobrym stanie. Nie będzie wymagać interwencji przez jakiś czas.")
break
else:
for i in range(len(self.pytania)):
if self.pytania[i][0] == x:
self.ind = i
break
x = self.Answers(self.pytania[self.ind][1][0], self.pytania[self.ind][1][1], pole)