forked from IF-LK-2020/entscheidungsbaum
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3.9 KiB
Java
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/**
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* Enthält einen Entscheidungsbaum und kann {@link Dataset Datensätze} damit
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* klassifizieren.
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*/
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public class DecisionTreeBuilder {
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// Wurzel des Entscheidungsbaums
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private BinaryTree<DecisionNode> decisionTree;
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public DecisionTreeBuilder() {
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// Vorbereiten der Klassifikationen (Blätter)
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BinaryTree<DecisionNode> classYes = new BinaryTree<>(
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new Classification("ja")
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);
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BinaryTree<DecisionNode> classNo = new BinaryTree<>(
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new Classification("nein")
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);
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// TODO: Hier den Entscheidungsbaum aufbauen.
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//
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// Der Baum wird von den Blättern nach "oben" zur Wurzel aufgebaut.
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// z.B.
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// BinaryTree<DecisionNode> wind = new BinaryTree<>(
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// new Decision("wind", "stark"), // Entscheide Merkmal "wind", gehe links bei "stark"
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// classNo, // Linker Teilbaum
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// classYes // rechter Teilbaum
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// );
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// usw...
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// Die Wurzel zuletzt
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decisionTree = new BinaryTree<>(
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new Decision("vorhersage", "regnerisch"),
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feuchtigkeit,
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vorhersage
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);
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}
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/**
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* Schickt die {@link #getTestdata() Testdaten} durch den Entscheidungsbaum
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* und gibt die Entscheidungen auf der Kommandozeile aus.
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*
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* @see #testDataset(Dataset)
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*/
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public void testTestdata() {
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Dataset[] testdata = getTestdata();
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for( int i = 0; i < testdata.length; i++ ) {
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Dataset d = testdata[i];
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String result = testDataset(d);
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System.out.printf("(%s, %s, %s, %s) = %s",
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d.get("vorhersage"), d.get("temperatur"),
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d.get("feuchtigkeit"), d.get("wind"),
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result);
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System.out.println();
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}
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}
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/**
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* Schickt einen Datensatz durch den Entscheidungsbaum und gibt die
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* Klasse als String zurück.
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*
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* @param pDataset Der zu testende Datensatz.
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* @return Die Klasse, der der Datensatz zugeordnet wurde.
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*/
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public String testDataset( Dataset pDataset ) {
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BinaryTree<DecisionNode> node = decisionTree;
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String result = "";
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while( result.equals("") || result.equals("left")
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|| result.equals("right") ) {
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// TODO: Impementiere den Durchlauf durch den Entschiedungsbaum,
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// indem bei jedem inneren Knoten die Entscheidung getroffen wird,
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// ob links oder rechts weitergemacht wird.
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}
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return result;
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}
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/**
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* Erstellt ein Array mit Test-Datensätzen für den Entscheidungsbaum.
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*
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* @return
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*/
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public Dataset[] getTestdata() {
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String[][] testdata = {
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{"sonnig", "heiß", "hoch", "schwach"},
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{"sonnig", "heiß", "hoch", "stark"},
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{"bewölkt", "heiß", "hoch", "schwach"},
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|
{"regnerisch", "mild", "hoch", "schwach"},
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{"regnerisch", "kalt", "normal", "schwach"},
|
|
{"regnerisch", "kalt", "normal", "stark"},
|
|
{"bewölkt", "mild", "hoch", "stark"},
|
|
{"sonnig", "mild", "hoch", "schwach"},
|
|
{"sonnig", "kalt", "normal", "schwach"},
|
|
{"regnerisch", "mild", "normal", "schwach"},
|
|
{"sonnig", "mild", "normal", "stark"},
|
|
{"bewölkt", "heiß", "normal", "schwach"},
|
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{"bewölkt", "kalt", "normal", "stark"},
|
|
{"regnerisch", "mild", "hoch", "stark"}
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};
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Dataset[] data = new Dataset[testdata.length];
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for( int i = 0; i < testdata.length; i++ ) {
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data[i] = new Dataset();
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data[i].set("vorhersage", testdata[i][0]);
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data[i].set("temperatur", testdata[i][1]);
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data[i].set("feuchtigkeit", testdata[i][2]);
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data[i].set("wind", testdata[i][3]);
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}
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return data;
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}
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}
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