From 3229d9405ac25b8964c8bef16c6bf07ad4eb7d6a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?Micha=C5=82=20Czeka=C5=84ski?= Date: Mon, 25 May 2020 03:04:38 +0200 Subject: [PATCH] Add decision tree dsc in report --- DecisionTree.md | 27 ++++++++++++++++++++++++++- 1 file changed, 26 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/DecisionTree.md b/DecisionTree.md index c51d414..32b4c46 100644 --- a/DecisionTree.md +++ b/DecisionTree.md @@ -1 +1,26 @@ -# DSZI_Survival - Drzewa Decyzyjne \ No newline at end of file +# DSZI_Survival - Drzewa Decyzyjne +### Autor: Michał Czekański + +## Cel zastosowania w projekcie +W projekcie DSZI_Survival drzewo decyzyjne użyte jest do podejmowania decyzji przez agenta, rozbitka na bezludnej wyspie, +jaką czynność wykonać w danej chwili. + +Czy: +* zdobyć pożywienie +* udać się do źródła wody +* odpocząć przy ognisku + +## Opis drzewa decyzyjnego + +* **Drzewo decyzyjne** to drzewo reprezentujące jakąś funkcję, Boolowską w najprostszym przypadku. +* Drzewo decyzyjne jako **argument** przyjmuje obiekt - sytuację opisaną za pomocą zestawu **atrybutów** +* **Wierzchołek** drzewa decyzyjnego odpowiada testowi jednego z atrybutów (np. IsMonday) +* Każda **gałąź** wychodząca z wierzchołka jest oznaczona możliwą wartością testu z wierzchołka (np. True) +* **Liść** zawiera wartość do zwrócenia (**decyzję, wybór**), gdy liść ten zostanie osiągnięty (np. ShopType.Grocery) + + +## Metoda uczenia - Algorytm ID3 + +## Zestaw uczący, zestaw testowy + +## Zastosowanie w projekcie