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example_decisiontree_create.cpp

Programa para el testeo de las funciones.Para compilar o código example_decisiontree_create.cpp:

g++ -static -o example_decisiontree_create example_decisiontree_create.cpp -lpdsmlmm -lpdsramm -lpdsspmm

Para executar o programa:

./example_decisiontree_create

Retornando por consola:

Pds::DecisionTree::Counter: 65
Pds::DecisionTree::Counter: 181
Classification - data


Classification - conf


Classification - ortogonal

Código example_decisiontree_create.cpp:

#include <iostream>
#include <Pds/Ra>
#include <Pds/Ml>
int main(void)
{
Pds::Octave::XLabel="x_1";
Pds::Octave::YLabel="x_2";
Pds::Vector Yp;
Conf.Show=false; Conf.SetMinError(1e-07); Conf.SetAlpha(0.1);
// Load training data
unsigned int L=1000;
Pds::Matrix X;
Pds::Vector Y;
Pds::Octave::Plot::PointsX2DY(X,Y,"testando.m","example_decisiontree_create_data.png");
// Creando un arbol
Pds::DecisionTree Arbol1("k2means",Conf,X,Y,0.8,3);
std::cout<<"Pds::DecisionTree::Counter: "<<Pds::DecisionTree::Counter<<std::endl;
Arbol1.ExportDotFile("Arbol1.dot");
// Predict import arbol with training data
Yp=Arbol1.Predict(X);
Pds::Octave::Plot::PointsX2DY(X,Yp,"testando.m","example_decisiontree_create_conf.png");
// Creando un arbol
Pds::DecisionTree Arbol2(X,Y,0.8,3);
std::cout<<"Pds::DecisionTree::Counter: "<<Pds::DecisionTree::Counter<<std::endl;
Arbol2.ExportDotFile("Arbol2.dot");
// Predict import arbol with training data
Yp=Arbol2.Predict(X);
Pds::Octave::Plot::PointsX2DY(X,Yp,"testando.m","example_decisiontree_create_ortogonal.png");
return 0;
}
La clase tipo Pds::DecisionTree . Esta clase genera un arbol de decision para unos datos dados....
static unsigned int Counter
La clase tipo Pds::IterationConf . Esta clase genera una matriz de Nlin lineas y 1 columna....
double Predict(const Pds::Vector &x) const
Evalua el objeto de tipo Pds::DecisionTree.
bool ExportDotFile(const std::string &filename) const
Salva en formato .dot el objeto de tipo Pds::DecisionTree.
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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