from sklearn import tree import pandas as pd def buildTree(): data = pd.read_csv("TreeCsv.csv") properties= data.loc[:, data.columns != 'Unnamed: 0'] types = [ 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'glass', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'mixed', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'metal', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper', 'paper' ] #'color', 'transparency', 'smell', 'elastic', 'dirt', 'weight', 'sound', 'reflectiveness' cfl = tree.DecisionTreeClassifier() cfl = cfl.fit(properties,types) print('built the tree') return cfl def predictTypeOfTrash(t, a): prediction = t.predict(a) text_representation = tree.export_text(t) print(text_representation) return prediction