generowanie drzewa decyzyjnego

.idea/workspace.xml

@@ -3,7 +3,8 @@
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@@ -166,10 +178,10 @@
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@@ -183,6 +195,6 @@
     </breakpoint-manager>
   </component>
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-    <SUITE FILE_PATH="coverage/SmartTractor$py.coverage" NAME="py Coverage Results" MODIFIED="1621107650440" SOURCE_PROVIDER="com.intellij.coverage.DefaultCoverageFileProvider" RUNNER="coverage.py" COVERAGE_BY_TEST_ENABLED="true" COVERAGE_TRACING_ENABLED="false" WORKING_DIRECTORY="$PROJECT_DIR$" />
+    <SUITE FILE_PATH="coverage/SmartTractor$py.coverage" NAME="py Coverage Results" MODIFIED="1621111175660" SOURCE_PROVIDER="com.intellij.coverage.DefaultCoverageFileProvider" RUNNER="coverage.py" COVERAGE_BY_TEST_ENABLED="true" COVERAGE_TRACING_ENABLED="false" WORKING_DIRECTORY="$PROJECT_DIR$" />
   </component>
 </project>

py.py

@@ -5,6 +5,7 @@ import map
 import plant
 import pygame
 import station
+import treelearn
 import tractor
 pygame.display.set_caption("Smart Tractor")
 def main():
@@ -19,6 +20,7 @@ def main():
     tractor1 = tractor.Tractor(amount_of_seeds_dict, collected_plants_dict, definitions.TRACTOR_DIRECTION_NORTH, fertilizer_dict, definitions.TRACTOR_FUEL, definitions.TRACTOR_WATER_LEVEL, 0, 0)
     tractor1_rect = pygame.Rect(tractor1.get_x(), tractor1.get_y(), definitions.BLOCK_SIZE, definitions.BLOCK_SIZE)
     clock = pygame.time.Clock()
+    treelearn.treelearn()
     run = True
     while run: #pętla główna programu
         clock.tick(definitions.FPS)

resources/data.csv

@@ -1,101 +1,101 @@
-#;amount of seeds;collected plants;fertilizer;fuel;water level;back to station
+amount of seeds,collected plants,fertilizer,fuel,water level,back to station
-1;10;79;8;129;12;1
+10,79,8,129,12,1
-2;39;195;8;125;1;1
+39,195,8,125,1,1
-3;68;5;5;2;3;1
+68,5,5,2,3,1
-4;30;70;4;162;24;0
+30,70,4,162,24,0
-5;49;121;0;158;37;0
+49,121,0,158,37,0
-6;62;139;4;112;9;0
+62,139,4,112,9,0
-7;24;154;4;138;14;1
+24,154,4,138,14,1
-8;45;151;3;68;4;1
+45,151,3,68,4,1
-9;44;96;0;2;30;1
+44,96,0,2,30,1
-10;78;17;6;146;24;0
+78,17,6,146,24,0
-11;38;170;3;91;9;1
+38,170,3,91,9,1
-12;40;85;3;40;4;1
+40,85,3,40,4,1
-13;47;38;0;54;32;0
+47,38,0,54,32,0
-14;36;179;6;77;31;1
+36,179,6,77,31,1
-15;3;22;6;73;23;1
+3,22,6,73,23,1
-16;4;46;3;160;17;1
+4,46,3,160,17,1
-17;48;27;8;43;0;1
+48,27,8,43,0,1
-18;9;16;1;164;12;1
+9,16,1,164,12,1
-19;9;14;0;19;3;1
+9,14,0,19,3,1
-20;48;126;0;68;21;0
+48,126,0,68,21,0
-21;35;185;7;81;3;1
+35,185,7,81,3,1
-22;75;21;8;153;6;1
+75,21,8,153,6,1
-23;32;136;5;91;23;0
+32,136,5,91,23,0
-24;47;167;7;123;17;0
+47,167,7,123,17,0
-25;76;32;3;114;35;0
+76,32,3,114,35,0
-26;80;60;6;5;0;1
+80,60,6,5,0,1
-27;40;15;1;50;24;0
+40,15,1,50,24,0
-28;62;3;6;6;21;1
+62,3,6,6,21,1
-29;10;159;8;199;24;1
+10,159,8,199,24,1
-30;8;149;2;49;1;1
+8,149,2,49,1,1
-31;76;55;1;45;3;1
+76,55,1,45,3,1
-32;3;29;5;111;8;1
+3,29,5,111,8,1
-33;15;14;7;118;7;1
+15,14,7,118,7,1
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+56,112,4,87,30,0
-35;1;168;4;40;27;1
+1,168,4,40,27,1
-36;65;149;4;40;34;0
+65,149,4,40,34,0
-37;21;190;4;82;17;1
+21,190,4,82,17,1
-38;66;83;1;155;6;1
+66,83,1,155,6,1
-39;19;165;7;3;2;1
+19,165,7,3,2,1
-40;38;92;3;2;16;1
+38,92,3,2,16,1
-41;18;141;0;6;11;1
+18,141,0,6,11,1
-42;30;192;6;85;20;1
+30,192,6,85,20,1
-43;54;30;0;172;30;0
+54,30,0,172,30,0
-44;66;25;0;79;4;1
+66,25,0,79,4,1
-45;43;142;1;29;9;1
+43,142,1,29,9,1
-46;0;48;0;58;32;1
+0,48,0,58,32,1
-47;6;105;1;83;13;1
+6,105,1,83,13,1
-48;22;175;7;117;24;1
+22,175,7,117,24,1
-49;31;95;3;146;30;0
+31,95,3,146,30,0
-50;72;64;0;33;23;0
+72,64,0,33,23,0
-51;41;113;87;31;31;0
+41,113,87,31,31,0
-52;45;54;4;87;9;1
+45,54,4,87,9,1
-53;39;107;5;200;1;1
+39,107,5,200,1,1
-54;38;167;6;112;32;0
+38,167,6,112,32,0
-55;63;103;0;56;18;0
+63,103,0,56,18,0
-56;73;66;8;36;10;1
+73,66,8,36,10,1
-57;3;67;1;174;10;1
+3,67,1,174,10,1
-58;59;182;8;4;12;1
+59,182,8,4,12,1
-59;72;24;4;60;17;0
+72,24,4,60,17,0
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+26,3,4,67,35,0
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+66,153,5,19,9,1
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+74,155,5,86,13,1
-63;75;71;8;179;9;1
+75,71,8,179,9,1
-64;67;101;3;65;38;0
+67,101,3,65,38,0
-65;46;192;6;39;4;1
+46,192,6,39,4,1
-66;58;109;7;11;3;1
+58,109,7,11,3,1
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+25,30,0,156,37,0
-68;25;115;1;150;7;1
+25,115,1,150,7,1
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+38,195,3,185,12,1
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+39,41,5,168,32,0
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+45,163,1,98,32,1
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+18,107,0,150,39,0
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+72,131,1,188,6,1
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+64,134,3,121,28,0
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+14,115,5,67,20,0
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+18,29,7,135,20,0
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+52,140,7,20,39,1
-92;0;139;5;49;35;1
+0,139,5,49,35,1
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+31,170,6,93,26,1
-94;56;78;4;47;10;1
+56,78,4,47,10,1
-95;71;6;1;116;3;1
+71,6,1,116,3,1
-96;11;61;3;39;27;0
+11,61,3,39,27,0
-97;73;152;8;126;1;1
+73,152,8,126,1,1
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+21,57,4,0,29,1
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+68,6,3,170,38,0
-100;13;38;0;50;34;0
+13,38,0,50,34,0

treelearn.py

@@ -0,0 +1,20 @@
+import matplotlib.image as pltimg
+import matplotlib.pyplot as plt
+import os
+import pandas
+import pydotplus
+from sklearn import tree
+from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
+def treelearn():
+    df = pandas.read_csv(os.path.join('resources', 'data.csv'))
+    features = ['amount of seeds', 'collected plants', 'fertilizer', 'fuel', 'water level']
+    x = df[features]
+    y = df['back to station']
+    dtree = DecisionTreeClassifier()
+    dtree = dtree.fit(x, y)
+    data = tree.export_graphviz(dtree, out_file=None, feature_names=features)
+    graph = pydotplus.graph_from_dot_data(data)
+    graph.write_png(os.path.join('resources', 'mydecisiontree.png'))
+    img = pltimg.imread('mydecisiontree.png')
+    imgplot = plt.imshow(img)
+    plt.show()