Métodos de la clase Pds::DecisionTree, un decisiontree de N entradas. Más...

Namespaces
namespace	Pds
	Nombre de espacio para Pds (Procesamiento Digital de Senales)

Estructuras de datos
class	Pds::DecisionTree
	La clase tipo Pds::DecisionTree . Esta clase genera un arbol de decision para unos datos dados. Para usar incluir Pds/DecisionTree. Más...

Varios tipos de constructores
Crean una objeto Pds::DecisionTree
	Pds::DecisionTree::DecisionTree (void)
	Crea el objeto de tipo Pds::DecisionTree vacio. Más...

	Pds::DecisionTree::DecisionTree (const std::string &filename)
	Crea el objeto de tipo Pds::DecisionTree desde un archivo. El formato es el usado por el método ExportFile();. Más...

	Pds::DecisionTree::DecisionTree (const Pds::DecisionTree &Arbol)
	Crea el objeto de tipo Pds::DecisionTree desde otro Pds::DecisionTree. Más...

	Pds::DecisionTree::DecisionTree (std::string Type, Pds::IterationConf Conf, const Pds::Matrix &X, const Pds::Vector &Y, double StopBinaryIG=0.95, unsigned int StopSamples=4, unsigned int StopDeep=0, double Delta=0.001)
	Crea un objeto de tipo Pds::DecisionTree calculando los pesos conociendo los vectores de entrada X y el dato de salida Y. Más...

	Pds::DecisionTree::DecisionTree (const Pds::Matrix &X, const Pds::Vector &Y, double StopBinaryIG=0.95, unsigned int StopSamples=4, unsigned int StopDeep=0)
	Crea un objeto de tipo Pds::DecisionTree calculando los pesos conociendo los vectores de entrada X y el dato de salida Y. Planos ortogonales. Más...

	Pds::DecisionTree::~DecisionTree ()

Evaluación del DecisionTree
Indican o establecen el estado de una matriz.
double	Pds::DecisionTree::Predict (const Pds::Vector &x) const
	Evalua el objeto de tipo Pds::DecisionTree. Más...

Pds::Vector	Pds::DecisionTree::Predict (const Pds::Matrix &X) const
	Evalua el objeto de tipo Pds::DecisionTree. Más...

Export en file
Exporta el arbol en un archivo
void	Pds::DecisionTree::ExportInStreamFile (std::ofstream &streamfile, const std::string &str) const
	Salva en formato txt el objeto de tipo Pds::DecisionTree. Más...

bool	Pds::DecisionTree::ExportFile (const std::string &filename) const
	Salva en formato .txt el objeto de tipo Pds::DecisionTree. Más...

void	Pds::DecisionTree::ExportDotInStreamFile (std::ofstream &streamfile) const
	Salva en formato .dot el objeto de tipo Pds::DecisionTree. Más...

bool	Pds::DecisionTree::ExportDotFile (const std::string &filename) const
	Salva en formato .dot el objeto de tipo Pds::DecisionTree. Más...

void	Pds::DecisionTree::ImportFromStreamFile (std::ifstream &ifs, const std::string &str)
	Carga desde un archivo .txt el objeto de tipo Pds::DecisionTree. Más...

bool	Pds::DecisionTree::ImportFile (const std::string &filename)
	Carga desde un archivo .txt el objeto de tipo Pds::DecisionTree. Más...

Estado del DecisionTrees
Indican o establecen el estado de una matriz.
bool	Pds::DecisionTree::IsEmpty (void) const
	Verifica si el DecisionTree está vazio, es decir sin elementos y con valores nulos. Más...

bool	Pds::DecisionTree::IsNotEmpty (void) const
	Verifica si el DecisionTree no está vazio,. Más...

void	Pds::DecisionTree::MakeEmpty (void)
	Convierte el DecisionTree a vazio, es decir sin elementos y con valores nulos. Más...

Métodos variados en Pds::DecisionTree
Herramientas genéricas
Pds::DecisionTree &	Pds::DecisionTree::operator= (const Pds::DecisionTree &B)
	Copia en si mismo (A), un DecisionTree B. Este operador es similar al método Copy(). No importa el tamaño de A, sus datos son liberados y un nuevo arreglo de datos es reservado. Más...

bool	Pds::DecisionTree::Copy (const Pds::DecisionTree &B)
	Copia en si mismo (A), el contenido de un DecisionTree B. Este método es similar a usar el operador = . No importa el tamaño de A, sus datos son liberados y un nuevo arreglo de datos es reservado. Más...

Métodos variados
Herramientas genéricas
const Pds::Vector &	Pds::DecisionTree::RootW (void) const
	Retorna el vector de pesos. Más...

unsigned int	Pds::DecisionTree::GetWN (void) const
	Retorna el numero de elementos del vector de pesos. Más...

void	Pds::DecisionTree::Print (const std::string &str) const
	Imprime en pantalla el contenido del vector de pesos después del texto indicado en str. Más...

const Pds::DecisionTree *	Pds::DecisionTree::GetChild0 (void) const
	Retorna la direccion del hijo relativo a 0. Más...

const Pds::DecisionTree *	Pds::DecisionTree::GetChild1 (void) const
	Retorna la direccion del hijo relativo a 1. Más...

Descripción detallada

Métodos de la clase Pds::DecisionTree, un decisiontree de N entradas.

#include <Pds/DecisionTree>

Arbol de decisión

Este es bloque o maquina evalua y calcula el decisiontree que divide un grupo de datos. Internamente usa una funcion sigmoide. Informacion adicional puede ser encontrada en [3]

Documentación de las funciones

◆ DecisionTree() [1/5]

Pds::DecisionTree::DecisionTree ( void )

Crea el objeto de tipo Pds::DecisionTree vacio.

◆ DecisionTree() [2/5]

Pds::DecisionTree::DecisionTree ( const std::string & filename )

Crea el objeto de tipo Pds::DecisionTree desde un archivo. El formato es el usado por el método ExportFile();.

◆ DecisionTree() [3/5]

Pds::DecisionTree::DecisionTree ( const Pds::DecisionTree & Arbol )

Crea el objeto de tipo Pds::DecisionTree desde otro Pds::DecisionTree.

◆ DecisionTree() [4/5]

Pds::DecisionTree::DecisionTree	(	std::string	Type,
		Pds::IterationConf	Conf,
		const Pds::Matrix &	X,
		const Pds::Vector &	Y,
		double	StopBinaryIG = `0.95`,
		unsigned int	StopSamples = `4`,
		unsigned int	StopDeep = `0`,
		double	Delta = `0.001`
	)

Crea un objeto de tipo Pds::DecisionTree calculando los pesos conociendo los vectores de entrada X y el dato de salida Y.

Pds::DecisionTree A("k2means",Conf,X,Y);
 
if(A.IsEmpty()) std::cout<<"Yes,possible memory allocation problem\n";
else            std::cout<<"No,all fine\n";

Parámetros

[in]	Type	Tipo de division del hyperplano, por defecto "k2means". k2means : Usa kmeans k=2, logit regression y parallel information sum, es decir Pds::LogisticModel::FittingKmeansLogitMeanSquare(). retorna arboles de decision pequeños (comparados a los otros metodos), pero si truncas el arbol las ramas cortadas tienen baja accuracy. logit : Usa logit regression, es decir Pds::LogisticModel::FittingLogitMeanSquare(). Retorna arboles de decision mayores a k2means pero si truncas el arbol, este tendrá una buena accuracy hasta ese nivel. logitpar : Usa logit regression y parallel information sum, es decir Pds::LogisticModel::FittingLogitMeanSquare() y Pds::LogisticModel::FittingParrallelPlaneIS(). ce : Usa cross entropy regression, es decir Pds::LogisticModel::FittingGradientCrossEntropy(). cepar : Usa cross entropy regression y parallel information sum, es decir Pds::LogisticModel::FittingGradientCrossEntropy() y Pds::LogisticModel::FittingParrallelPlaneIS().
[in]	Conf	Objeto de configuracion.
[in]	X	Matriz con entradas en las lineas.
[in]	Y	Vector con salidas en las lineas.
[in]	StopBinaryIG	Stop binary information gain. La rama finaliza if(IG>StopBinaryIG).
[in]	StopSamples	El número minimo de muestras en Y, no intenta crear ramas abajo de este número.
[in]	StopDeep	Numero maximo de sub niveles del arbol, si es zero este parametro no es usado.
[in]	Delta	Delta de la parte Pds::LogisticModel::FittingKmeansLogitMeanSquare();

◆ DecisionTree() [5/5]

Pds::DecisionTree::DecisionTree	(	const Pds::Matrix &	X,
		const Pds::Vector &	Y,
		double	StopBinaryIG = `0.95`,
		unsigned int	StopSamples = `4`,
		unsigned int	StopDeep = `0`
	)

Crea un objeto de tipo Pds::DecisionTree calculando los pesos conociendo los vectores de entrada X y el dato de salida Y. Planos ortogonales.

Pds::DecisionTree A(X,Y);
 
if(A.IsEmpty()) std::cout<<"Yes,possible memory allocation problem\n";
else            std::cout<<"No,all fine\n";

Parámetros

[in]	X	Matriz con entradas en las lineas.
[in]	Y	Vector con salidas en las lineas.
[in]	StopBinaryIG	Stop binary information gain. La rama finaliza if(IG>StopBinaryIG).
[in]	StopSamples	El número minimo de muestras en Y, no intenta crear ramas abajo de este número.
[in]	StopDeep	Numero maximo de sub niveles del arbol, si es zero este parametro no es usado.

◆ Predict() [1/2]

double Pds::DecisionTree::Predict ( const Pds::Vector & x ) const

Evalua el objeto de tipo Pds::DecisionTree.

Parámetros

[in] x Vector de entradas.

Devuelve: el valor evaluado

Ejemplos: example_decisiontree.cpp, example_decisiontree_create.cpp, example_decisiontree_create2.cpp, example_decisiontree_create3.cpp, example_decisiontree_export.cpp, example_decisiontree_simple.cpp, example_decisiontree_simple2.cpp, example_ensembledecisiontree.cpp y example_ensembledecisiontree2.cpp.

◆ Predict() [2/2]

Pds::Vector Pds::DecisionTree::Predict ( const Pds::Matrix & X ) const

Evalua el objeto de tipo Pds::DecisionTree.

Parámetros

[in] X Matriz con entradas x en las lineas.

Devuelve: el vector evaluado.

◆ ExportInStreamFile()

void Pds::DecisionTree::ExportInStreamFile	(	std::ofstream &	streamfile,
		const std::string &	str
	)		const

Salva en formato txt el objeto de tipo Pds::DecisionTree.

Parámetros

[in]	streamfile	Nombre del stream al archivo donde se escribirá el arbol en formato txt.
[in]	str	Texto a mostrar antes de imprimir el vector de pesos.

◆ ExportFile()

bool Pds::DecisionTree::ExportFile ( const std::string & filename ) const

Salva en formato .txt el objeto de tipo Pds::DecisionTree.

Parámetros

[in] filename Nombre de archivo donde se escribirá el arbol en formato .txt.

Devuelve: Retorna true si todo fue bien o false si no.

Ejemplos: example_decisiontree_export.cpp y example_decisiontree_simple2.cpp.

◆ ExportDotInStreamFile()

void Pds::DecisionTree::ExportDotInStreamFile ( std::ofstream & streamfile ) const

Salva en formato .dot el objeto de tipo Pds::DecisionTree.

Parámetros

[in] streamfile Nombre del stream al archivo donde se escribirá el arbol en formato .dot.

◆ ExportDotFile()

bool Pds::DecisionTree::ExportDotFile ( const std::string & filename ) const

Salva en formato .dot el objeto de tipo Pds::DecisionTree.

Parámetros

[in] filename Nombre de archivo donde se escribirá el arbol en formato .dot.

Devuelve: Retorna true si todo fue bien o false si no.

Ejemplos: example_decisiontree.cpp, example_decisiontree_create.cpp, example_decisiontree_create2.cpp, example_decisiontree_export.cpp, example_decisiontree_simple.cpp, example_decisiontree_simple2.cpp y example_ensembledecisiontree2.cpp.

◆ ImportFromStreamFile()

void Pds::DecisionTree::ImportFromStreamFile	(	std::ifstream &	ifs,
		const std::string &	str
	)

Carga desde un archivo .txt el objeto de tipo Pds::DecisionTree.

Parámetros

[in]	ifs	Nombre del stream al archivo donde se leerá el arbol en formato txt.
[in]	str	Texto identificador a leer antes del vector de pesos.

◆ ImportFile()

bool Pds::DecisionTree::ImportFile ( const std::string & filename )

Carga desde un archivo .txt el objeto de tipo Pds::DecisionTree.

Parámetros

[in] filename Nombre de archivo donde se leerá el arbol en formato .txt.

Devuelve: Retorna true si todo fue bien o false si no.

Ejemplos: example_decisiontree_export.cpp.

◆ IsEmpty()

bool Pds::DecisionTree::IsEmpty ( void ) const

Verifica si el DecisionTree está vazio, es decir sin elementos y con valores nulos.

Devuelve: Retorna true si es nula e false si no.

◆ IsNotEmpty()

bool Pds::DecisionTree::IsNotEmpty ( void ) const

Verifica si el DecisionTree no está vazio,.

Devuelve: Retorna false si es nula e true si no.

◆ MakeEmpty()

void Pds::DecisionTree::MakeEmpty ( void )

Convierte el DecisionTree a vazio, es decir sin elementos y con valores nulos.

Ejemplos: example_decisiontree_create2.cpp.

◆ operator=()

Pds::DecisionTree& Pds::DecisionTree::operator= ( const Pds::DecisionTree & B )

Copia en si mismo (A), un DecisionTree B. Este operador es similar al método Copy(). No importa el tamaño de A, sus datos son liberados y un nuevo arreglo de datos es reservado.

$A \leftarrow B$

Cuando acontece:

Pds::DecisionTree B("file_of_tree.txt");

A=B;

Cuando NO acontece:

Pds::DecisionTree A=Pds::DecisionTree("file_of_tree.txt");

Parámetros

[in] B El DecisionTree a copiar

Devuelve: Retorna el operador de la izquierda (acumulador) con el resultado, o un DecisionTree vacío (this->IsEmpty() igual a true) en caso de error.

Ver también: Copy

◆ Copy()

bool Pds::DecisionTree::Copy ( const Pds::DecisionTree & B )

Copia en si mismo (A), el contenido de un DecisionTree B. Este método es similar a usar el operador = . No importa el tamaño de A, sus datos son liberados y un nuevo arreglo de datos es reservado.

$A \leftarrow B$

Parámetros

[in] B El DecisionTree a copiar

Devuelve: Retorna true si todo fue bien o false si no. Si se retorna false el receptor se vuelve vacío (this->IsEmpty() igual a true).

Ver también: Copy

◆ RootW()

const Pds::Vector& Pds::DecisionTree::RootW ( void ) const

Retorna el vector de pesos.

Devuelve: Retorna el vector de pesos. Si el vector es nulo retorna un vector nulo.

◆ GetWN()

unsigned int Pds::DecisionTree::GetWN ( void ) const

Retorna el numero de elementos del vector de pesos.

Devuelve: Retorna el numero de elementos del vector de pesos.

◆ Print()

void Pds::DecisionTree::Print ( const std::string & str ) const

Imprime en pantalla el contenido del vector de pesos después del texto indicado en str.

Parámetros

[in] str Texto a mostrar antes de imprimir.

◆ GetChild0()

const Pds::DecisionTree* Pds::DecisionTree::GetChild0 ( void ) const

inline

Retorna la direccion del hijo relativo a 0.

Devuelve: Retorna la direccion del hijo relativo a 0. O NULL si no existe.

Definición en la línea 367 del archivo DecisionTree.hpp.

         {
             return this->LeftTree;
         }

Hace referencia a Pds::DecisionTree::LeftTree.

◆ GetChild1()

const Pds::DecisionTree* Pds::DecisionTree::GetChild1 ( void ) const

inline

Retorna la direccion del hijo relativo a 1.

Devuelve: Retorna la direccion del hijo relativo a 1. O NULL si no existe.

Definición en la línea 377 del archivo DecisionTree.hpp.

         {
             return this->RightTree;
         }

Hace referencia a Pds::DecisionTree::RightTree.

◆ ~DecisionTree()

Pds::DecisionTree::~DecisionTree ( )

Namespaces

Estructuras de datos

Varios tipos de constructores

Evaluación del DecisionTree

Export en file

Estado del DecisionTrees

Métodos variados en Pds::DecisionTree

Métodos variados

Descripción detallada

Documentación de las funciones

◆ DecisionTree() [1/5]

◆ DecisionTree() [2/5]

◆ DecisionTree() [3/5]

◆ DecisionTree() [4/5]

◆ DecisionTree() [5/5]

◆ Predict() [1/2]

◆ Predict() [2/2]

◆ ExportInStreamFile()

◆ ExportFile()

◆ ExportDotInStreamFile()

◆ ExportDotFile()

◆ ImportFromStreamFile()

◆ ImportFile()

◆ IsEmpty()

◆ IsNotEmpty()

◆ MakeEmpty()

◆ operator=()

◆ Copy()

◆ RootW()

◆ GetWN()

◆ Print()

◆ GetChild0()

◆ GetChild1()

◆ ~DecisionTree()

Enlaces de interés