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example_ensembledecisiontree.cpp
1 
42 #include <iostream>
43 #include <Pds/Ra>
44 #include <Pds/Ml>
45 
46 int main(void)
47 {
48  Pds::Octave::XLabel="x_1";
49  Pds::Octave::YLabel="x_2";
50  Pds::Vector Yp;
51  Pds::IterationConf Conf;
52  Conf.Show=true; Conf.SetMinError(1e-07); Conf.SetAlpha(0.1);
53 
54  // Load training data
55  unsigned int L=2000;
56  Pds::Matrix X;
57  Pds::Vector Y;
59 
60  Pds::Octave::Plot::PointsX2DY(X,Y,"testando.m","example_ensembledecisiontree_data_yinyang.png");
61 
62  unsigned int StopSamples=3;
63  unsigned int StopDeep=64;
64 
65  // Training Decisiontree
67  Pds::DecisionTree Arbol(X,Y,0.8,StopSamples,StopDeep);
68  std::cout<<"Pds::DecisionTree::Counter: "<<Pds::DecisionTree::Counter<<std::endl;
69 
70  // Predict training data
71  Yp=Arbol.Predict(X);
72  std::cout<<"Acc:"<<Pds::Accuracy(Y,Yp,0.5)<<"\n";
73 
74  std::cout<<Pds::Ra::Repeat("*",128)<<"\n\n";
75 
76  Pds::Octave::Plot::PointsX2DY(X,Yp,"testando.m","example_ensembledecisiontree_simple_yinyang.png");
77 
78  // Training Ensemble Decisiontree
80  Pds::EnsembleDecisionTree Arbol2(X,Y,16,0.5,0.8,StopSamples,StopDeep);
81  std::cout<<"Pds::DecisionTree::Counter: "<<Pds::DecisionTree::Counter<<std::endl;
82 
83  // Predict testing data
84  Yp=Arbol2.Predict(X);
85  std::cout<<"Acc:"<<Pds::Accuracy(Y,Yp,0.5)<<"\n";
86 
87  Pds::Octave::Plot::PointsX2DY(X,Yp,"testando.m","example_ensembledecisiontree_ensemble_yinyang.png");
88 
89  return 0;
90 }
La clase tipo Pds::DecisionTree . Esta clase genera un arbol de decision para unos datos dados....
static unsigned int Counter
La clase tipo Pds::EnsembleDecisionTree . Esta clase genera una matriz de Nlin lineas y 1 columna....
La clase tipo Pds::IterationConf . Esta clase genera una matriz de Nlin lineas y 1 columna....
bool SetAlpha(double Alpha)
Coloca el valor alpha.
bool SetMinError(double MinError)
Coloca el valor MinError.
void LoadDataYinYang(unsigned int L, Pds::Matrix &X, Pds::Vector &Y)
Clasificacion de datos separados por mas de una curva.

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