SI2020/RaportJaroslawZbaski.md

##Jarosław Zbąski – raport z podprojektu

#Wybrana metoda:

Do realizacji podprojektu wykorzystano drzewa decyzyjne wskazujące którą roślinę (jeśli w ogóle) należy posadzić na danym polu. Drzewo decyzję podejmuje na podstawie poszczególnych parametrów gleby:

-żyzność (‘z’-żyzna, ‘j’-jałowa)

-nawodnienie (‘n’ - nawodniona, ‘s’ - sucha)

-nasłonecznienie (‘s’ - w słońcu, ‘c’ – w cieniu)

-kwasowość gleby (‘k’ – kwasowa, ‘n’ – neutralna, ‘z’ - zasadowa)

#Uczenie modelu:

Dane treningowe:

training_data = [
    #zyznosc, nawodnienie, cien, kwasowość, grupa
    ['z', 'n', 's', 'z', 1],
    ['z', 'n', 's', 'n', 1],
    ['j', 'n', 's', 'z', 1],
    ['z', 's', 's', 'n', 1],
    ['j', 'n', 'c', 'n', 1],
    ['z', 'n', 's', 'k', 1],
    ['z', 'n', 'c', 'k', 2],
    ['z', 's', 's', 'k', 2],
    ['z', 's', 'c', 'k', 2],
    ['j', 'n', 's', 'k', 2],
    ['z', 's', 'c', 'z', 3],
    ['j', 'n', 's', 'n', 3]
]

Budowanie drzewa decyzyjnego opiera się na podziale gałęzi względem algorytmu CART. Ma ono postać ciągu pytań, na które odpowiedzi determinują kolejne pytania, bądź kończą etap. W wyniku otrzymujemy strukturę drzewa, która w węzłach końcowych nie zawiera już pytań, lecz same odpowiedzi. Dodatkowo wypisuje zestaw danych pasujących do liścia, z zestawu treningowego.

def build_tree(rows):
    gain, question = find_best_split(rows)
    if gain == 0:
        return Leaf(rows)
    true_rows, false_rows = partition(rows, question)
    true_branch = build_tree(true_rows)
    false_branch = build_tree(false_rows)
    return Decision_Node(question, true_branch, false_branch)

Znajdowanie najlepszego podziału opiera się głównie na Współczynniku Giniego, który mierzy stopień niejednorodności i dzieli ją przez ilość pozostałych zestawów testowych (entropia), co daje nam przyrost informacji.

def find_best_split(rows):
    best_gain = 0
    best_question = None
    current_uncertainty = gini(rows)
    n_features = len(rows[0]) - 1
    for col in range(n_features):
        values = set([row[col] for row in rows])
        for val in values:
            question = Question(col, val)
            true_rows, false_rows = partition(rows, question)
            if len(true_rows) == 0 or len(false_rows) == 0:
                continue
            gain = info_gain(true_rows, false_rows, current_uncertainty)
            if gain >= best_gain:
                best_gain, best_question = gain, question
    return best_gain, best_question

Drzewo powstałe poprzez wykonanie metody print_tree(node,spacing) na zestawie testowym:

Czy kwasowosc == k?
--> True:
  Czy cien == s?
  --> True:
    Czy nawodnienie == n?
    --> True:
      Czy zyznosc == j?
      --> True:
        Predict {2: 1}
      --> False:
        Predict {1: 1}
    --> False:
      Predict {2: 1}
  --> False:
    Predict {2: 2}
--> False:
  Czy cien == s?
  --> True:
    Czy zyznosc == j?
    --> True:
      Czy kwasowosc == n?
      --> True:
        Predict {3: 1}
      --> False:
        Predict {1: 1}
    --> False:
      Predict {1: 3}
  --> False:
    Czy kwasowosc == n?
    --> True:
      Predict {1: 1}
    --> False:
      Predict {3: 1}

#Implementacja w C++:

Komunikacja między pythonem a cpp zachodzi przez pliki dane.txt i decyzje.txt. W pliku dane.txt cpp wypisuje stan całego pola w oddzielonych spacją kolumnach począwszy od indeksu x=1,y=1 aż po x=25,y=25. Decyzje podjęte przez drzewo decyzyjne wypisane w pliku decyzje.txt zawierają symbol rośliny lub pola jakie mają się znajdować na polu (również w całej przestrzeni pola).

Zestaw testowych danych:

void testSI1()
{
	for (int i = 1; i < 26; i++)
	{
		for (int j = 1; j < 26; j++)
		{
			if (j % 3 == 0)
			{
				pole[i][j][2] = 'z';	//zyzne
				pole[i][j][3] = 'n';	//nawodnione
				pole[i][j][4] = 'c';	//w cieniu
				pole[i][j][5] = 'k';	//kwasne
			}
			else
			{
				if (j % 3 == 1)
				{
					pole[i][j][2] = 'j';	//jalowe
					pole[i][j][3] = 'n';	//nawodnione
					pole[i][j][4] = 's';	//w sloncu
					pole[i][j][5] = 'n';	//neutralne
				}
				else
				{
					pole[i][j][2] = 'z';	//zyzne
					pole[i][j][3] = 's';	//suche
					pole[i][j][4] = 's';	//sloneczne
					pole[i][j][5] = 'z';	//zasadowe
				}
			}
		}
	}
}

Funkcja wysyłająca stan pola:

void sendState()
{
	ofstream write("dane.txt");
	for (int i = 1; i < 26; i++)
	{
		for (int j = 1; j < 26; j++)
		{
			string a;
			a += pole[i][j][2];
			a += ' ';
			a += pole[i][j][3];
			a += ' ';
			a += pole[i][j][4];
			a += ' ';
			a += pole[i][j][5];
			write << a << endl;
		}
	}
	write.close();
}

Funkcja kierująca traktorem (decyzja co zasiać):

void reciveState()
{
	ifstream read("decyzje.txt");
	if (read.is_open())
	{
		char plant;
		int i = 1;
		int j = 1;
		while (read >> plant)
		{
			if (j == 25)
			{
				gogo(1, i+1);
			}
			else
			{
				gogo(j+1 , i );
			}
			pole[i][j][0] = plant;
			if (plant == '.')
			{
				pole[i][j][1] = '1';
			}
			else
			{
				pole[i][j][1] = '9';
			}
			if (j == 25)
			{
				j = 1;
				i += 1;
			}
			else
			{
				j += 1;
			}
		}
	}
}