pod_Agata
This commit is contained in:
parent
27cffed5d1
commit
0b0ee6612b
185
ID3.py
Normal file
185
ID3.py
Normal file
@ -0,0 +1,185 @@
|
|||||||
|
import pandas as pd
|
||||||
|
import numpy as np
|
||||||
|
from pprint import pprint
|
||||||
|
import dataset
|
||||||
|
|
||||||
|
training_data = pd.DataFrame(data=dataset.training_data, columns=dataset.header)
|
||||||
|
testing_data = pd.DataFrame(data=dataset.testing_data, columns=dataset.header)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def entropy(target_col):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
Obliczenie warości entropii dla wskazanej kolumny
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
values, counts = np.unique(target_col, return_counts=True)
|
||||||
|
entropy = np.sum(
|
||||||
|
[(-counts[i] / np.sum(counts)) * np.log2(counts[i] / np.sum(counts)) for i in range(len(values))])
|
||||||
|
return entropy
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def info_gain(data, split_attribute_name, target_name="label"):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
Obliczenie wartości przyrostu informacji dla wskazanego atrybutu (split_attribute_name)
|
||||||
|
w podanym zbiorze (data)
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
# Wartość entropii zbioru
|
||||||
|
total_entropy = entropy(data[target_name])
|
||||||
|
|
||||||
|
# Wyodrębnienie poszczególnych "podzbiorów"
|
||||||
|
vals, counts = np.unique(data[split_attribute_name], return_counts=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Średnia ważona entropii każdego podzbioru
|
||||||
|
weighted_entropy = np.sum(
|
||||||
|
[(counts[i] / np.sum(counts)) * entropy(data.where(data[split_attribute_name] == vals[i]).dropna()[target_name])
|
||||||
|
for i in range(len(vals))])
|
||||||
|
|
||||||
|
# Przyrost informacji
|
||||||
|
information_gain = total_entropy - weighted_entropy
|
||||||
|
|
||||||
|
return information_gain
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def ID3(data, original_data, features, target_attribute_name="label", parent_node_class=None):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
Algorytm ID3
|
||||||
|
|
||||||
|
parametry:
|
||||||
|
data zbiór danych, dla którego poszukujemy drzewa decyzyjnego
|
||||||
|
original_data oryginalny zbiór danych (zwracany gdy data == None)
|
||||||
|
features lista atrybutów wejściowego zbioru
|
||||||
|
target_attribute_name docelowy atrybut, który chcemy przewidzieć
|
||||||
|
parent_node_class nadrzędna wartość
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
# Jeżeli wszystkie atrybuty są takie same, zwracamy liść z pierwszą napotkaną wartością
|
||||||
|
|
||||||
|
if len(np.unique(data[target_attribute_name])) <= 1:
|
||||||
|
return np.unique(data[target_attribute_name])[0]
|
||||||
|
|
||||||
|
elif len(data) == 0:
|
||||||
|
return np.unique(original_data[target_attribute_name])[
|
||||||
|
np.argmax(np.unique(original_data[target_attribute_name], return_counts=True)[1])]
|
||||||
|
|
||||||
|
elif len(features) == 0:
|
||||||
|
return parent_node_class
|
||||||
|
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
|
||||||
|
# Aktualizacja nadrzędnej wartości
|
||||||
|
parent_node_class = np.unique(data[target_attribute_name])[
|
||||||
|
np.argmax(np.unique(data[target_attribute_name], return_counts=True)[1])]
|
||||||
|
|
||||||
|
# Obliczenie przyrostu informacji dla każdego potencjalnego atrybutu,
|
||||||
|
# według którego nastąpi podział zbioru
|
||||||
|
item_values = [info_gain(data, feature, target_attribute_name) for feature in
|
||||||
|
features]
|
||||||
|
|
||||||
|
# Najlepszym atrybutem jest ten o największym przyroście informacji
|
||||||
|
best_feature_index = np.argmax(item_values)
|
||||||
|
best_feature = features[best_feature_index]
|
||||||
|
|
||||||
|
# Struktura drzewa
|
||||||
|
tree = {best_feature: {}}
|
||||||
|
|
||||||
|
# Aktualizacja zbioru atrybutów
|
||||||
|
features = [i for i in features if i != best_feature]
|
||||||
|
|
||||||
|
# Dla każdej wartości wybranego atrybutu budujemy kolejne poddrzewo
|
||||||
|
for value in np.unique(data[best_feature]):
|
||||||
|
|
||||||
|
sub_data = data.where(data[best_feature] == value).dropna()
|
||||||
|
subtree = ID3(sub_data, data, features, target_attribute_name, parent_node_class)
|
||||||
|
|
||||||
|
tree[best_feature][value] = subtree
|
||||||
|
|
||||||
|
return (tree)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def predict(query, tree, default='beetroot'):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
Przeszukiwanie drzewa w celu przewidzenia wartości atrybutu "label".
|
||||||
|
W przypadku, gdy dane wejściowe nie pokrywają się z żadnymi wartościami w drzewie
|
||||||
|
(np pH ziemi zostanie sklasyfikowane jako 'strongly acidic', a dane uczące nie obejmują rekordów dla takiej wartości),
|
||||||
|
wówczas przewidywana zostaje wartość domyślna, w tym przypadku jest to burak jako warzywo o najmniejszych wymaganiach.
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
for key in list(query.keys()):
|
||||||
|
if key in list(tree.keys()):
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
result = tree[key][query[key]]
|
||||||
|
except:
|
||||||
|
return default
|
||||||
|
result = tree[key][query[key]]
|
||||||
|
if isinstance(result, dict):
|
||||||
|
return predict(query, result)
|
||||||
|
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
return result
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def test(data, tree):
|
||||||
|
# Wartości docelowych atrybutów (nazwy warzyw) zostają usunięte
|
||||||
|
queries = data.iloc[:, :-1].to_dict(orient="records")
|
||||||
|
|
||||||
|
# Przewidywane wartości atrybutów
|
||||||
|
predicted = pd.DataFrame(columns=["predicted"])
|
||||||
|
|
||||||
|
# Obliczenie precyzji przewidywań
|
||||||
|
for i in range(len(data)):
|
||||||
|
predicted.loc[i, "predicted"] = predict(queries[i], tree, 'beetroot')
|
||||||
|
print('Precyzja przewidywań: ', (np.sum(predicted["predicted"] == data["label"]) / len(data)) * 100, '%')
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def predict_data(data):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
Funkcja dostosowana do formatu danych, jakimi dysponuje traktor
|
||||||
|
'data' jest tutaj listą, która zostaje przekonwertowana do postaci słownika,
|
||||||
|
aby możliwe było wywołanie procedury 'predict'.
|
||||||
|
Wyniki zostają zwrócone w postaci listy.
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
parse_data = [[data[0], categorize_pH(data[1]), categorize_dry_level(data[2]), '']]
|
||||||
|
#print(parse_data)
|
||||||
|
|
||||||
|
queries = pd.DataFrame(data=parse_data, columns=dataset.header)
|
||||||
|
predicted = pd.DataFrame(columns=["predicted"])
|
||||||
|
dict = queries.iloc[:, :-1].to_dict(orient="records")
|
||||||
|
|
||||||
|
for i in range(len(parse_data)):
|
||||||
|
predicted.loc[i, "predicted"] = predict(dict[i], tree, 'beetroot')
|
||||||
|
|
||||||
|
predicted_list = predicted.values.tolist()
|
||||||
|
print("Planted: ", predicted_list[0][0])
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def categorize_pH(pH):
|
||||||
|
if pH <= 4.5:
|
||||||
|
return 'strongly acidic'
|
||||||
|
if 4.5 < pH <= 5.5:
|
||||||
|
return 'acidic'
|
||||||
|
if 5.5 < pH <= 6.5:
|
||||||
|
return 'slightly acidic'
|
||||||
|
if 6.5 < pH <= 7.2:
|
||||||
|
return 'neutral'
|
||||||
|
if 7.2 < pH:
|
||||||
|
return 'alkaline'
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def categorize_dry_level(dry_level):
|
||||||
|
if dry_level <= 0.1:
|
||||||
|
return 'soaking wet'
|
||||||
|
if 0.1 < dry_level <= 0.4:
|
||||||
|
return 'wet'
|
||||||
|
if 0.4 < dry_level <= 0.6:
|
||||||
|
return 'medium wet'
|
||||||
|
if 0.6 < dry_level <= 0.8:
|
||||||
|
return 'dry'
|
||||||
|
if 0.8 < dry_level:
|
||||||
|
return 'very dry'
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# tworzenie, wyświetlanie i testowanie drzewa
|
||||||
|
|
||||||
|
tree = ID3(training_data, training_data, training_data.columns[:-1])
|
||||||
|
#pprint(tree)
|
||||||
|
#test(testing_data, tree)
|
||||||
71
dataset.py
Normal file
71
dataset.py
Normal file
@ -0,0 +1,71 @@
|
|||||||
|
header = ['previous', 'soil pH', 'dry level', 'label']
|
||||||
|
|
||||||
|
training_data = [
|
||||||
|
['carrot', 'alkaline', 'dry', 'beetroot'],
|
||||||
|
['carrot', 'slightly acidic', 'dry', 'beetroot'],
|
||||||
|
['cabbage', 'alkaline', 'dry', 'beetroot'],
|
||||||
|
['none', 'alkaline', 'dry', 'beetroot'],
|
||||||
|
['carrot', 'slightly acidic', 'medium wet', 'beetroot'],
|
||||||
|
['none', 'slightly acidic', 'dry', 'beetroot'],
|
||||||
|
['pumpkin', 'neutral', 'dry', 'beetroot'],
|
||||||
|
['beetroot', 'neutral', 'dry', 'beetroot'],
|
||||||
|
['cabbage', 'alkaline', 'medium wet', 'beetroot'],
|
||||||
|
['none', 'slightly acidic', 'medium wet', 'beetroot'],
|
||||||
|
['cabbage', 'acidic', 'dry', 'carrot'],
|
||||||
|
['none', 'acidic', 'medium wet', 'carrot'],
|
||||||
|
['carrot', 'neutral', 'dry', 'carrot'],
|
||||||
|
['beetroot', 'slightly acidic', 'dry', 'carrot'],
|
||||||
|
['pumpkin', 'acidic', 'medium wet', 'carrot'],
|
||||||
|
['beetroot', 'acidic', 'medium wet', 'carrot'],
|
||||||
|
['carrot', 'neutral', 'dry', 'carrot'],
|
||||||
|
['pumpkin', 'slightly acidic', 'medium wet', 'carrot'],
|
||||||
|
['beetroot', 'neutral', 'wet', 'pumpkin'],
|
||||||
|
['none', 'neutral', 'wet', 'pumpkin'],
|
||||||
|
['carrot', 'slightly acidic', 'wet', 'pumpkin'],
|
||||||
|
['pumpkin', 'neutral', 'wet', 'pumpkin'],
|
||||||
|
['cabbage', 'slightly acidic', 'medium wet', 'pumpkin'],
|
||||||
|
['carrot', 'neutral', 'wet', 'pumpkin'],
|
||||||
|
['cabbage', 'neutral', 'wet', 'pumpkin'],
|
||||||
|
['none', 'slightly acidic', 'wet', 'pumpkin'],
|
||||||
|
['beetroot', 'slightly acidic', 'medium wet', 'pumpkin'],
|
||||||
|
['carrot', 'neutral', 'medium wet', 'cabbage'],
|
||||||
|
['pumpkin', 'alkaline', 'wet', 'cabbage'],
|
||||||
|
['none', 'alkaline', 'medium wet', 'cabbage'],
|
||||||
|
['beetroot', 'neutral', 'medium wet', 'cabbage'],
|
||||||
|
['cabbage', 'slightly acidic', 'wet', 'cabbage'],
|
||||||
|
['none', 'neutral', 'medium wet', 'cabbage'],
|
||||||
|
['cabbage', 'neutral', 'medium wet', 'cabbage'],
|
||||||
|
['carrot', 'alkaline', 'wet', 'cabbage'],
|
||||||
|
['none', 'alkaline', 'wet', 'cabbage'],
|
||||||
|
['pumpkin', 'neutral', 'medium wet', 'cabbage'],
|
||||||
|
['carrot', 'neutral', 'soaking wet', 'none'],
|
||||||
|
['beetroot', 'alkaline', 'very dry', 'none'],
|
||||||
|
['none', 'alkaline', 'soaking wet', 'none'],
|
||||||
|
['cabbage', 'acidic', 'medium wet', 'none'],
|
||||||
|
['pumpkin', 'acidic', 'soaking wet', 'none'],
|
||||||
|
['cabbage', 'slightly acidic', 'soaking wet', 'none'],
|
||||||
|
['none', 'slightly acidic', 'soaking wet', 'none'],
|
||||||
|
['carrot', 'neutral', 'very dry', 'none'],
|
||||||
|
['carrot', 'acidic', 'medium wet', 'none'],
|
||||||
|
['pumpkin', 'neutral', 'soaking wet', 'none']
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
testing_data = [
|
||||||
|
|
||||||
|
['beetroot', 'neutral', 'dry', 'beetroot'],
|
||||||
|
['cabbage', 'alkaline', 'medium wet', 'beetroot'],
|
||||||
|
['none', 'slightly acidic', 'medium wet', 'beetroot'],
|
||||||
|
['cabbage', 'acidic', 'dry', 'carrot'],
|
||||||
|
['none', 'acidic', 'medium wet', 'carrot'],
|
||||||
|
['carrot', 'neutral', 'dry', 'carrot'],
|
||||||
|
['beetroot', 'neutral', 'wet', 'pumpkin'],
|
||||||
|
['none', 'neutral', 'wet', 'pumpkin'],
|
||||||
|
['carrot', 'slightly acidic', 'wet', 'pumpkin'],
|
||||||
|
['carrot', 'neutral', 'medium wet', 'cabbage'],
|
||||||
|
['pumpkin', 'alkaline', 'wet', 'cabbage'],
|
||||||
|
['none', 'alkaline', 'medium wet', 'cabbage'],
|
||||||
|
['carrot', 'neutral', 'soaking wet', 'none'],
|
||||||
|
['beetroot', 'alkaline', 'very dry', 'none'],
|
||||||
|
['none', 'alkaline', 'soaking wet', 'none'],
|
||||||
|
|
||||||
|
]
|
||||||
Loading…
Reference in New Issue
Block a user