diff --git a/forrest-test.ipynb b/forrest-test.ipynb
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--- a/forrest-test.ipynb
+++ b/forrest-test.ipynb
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+ " │ │ └─╴feat: 3 <= 0.71, samples: 102\n",
+ " │ │ └─╴value: 0.0\n",
+ " │ │ └─╴feat: 0 <= 1.37, samples: 19\n",
+ " │ │ └─╴value: 0.0\n",
+ " │ │ └─╴value: 1.0\n",
+ " │ └─╴feat: 3 <= 1.28, samples: 53\n",
+ " │ └─╴value: 0.0\n",
+ " │ └─╴feat: 0 <= 0.68, samples: 6\n",
+ " │ ├─feat: 0 <= -1.53, samples: 4\n",
+ " │ │ └─╴value: 1.0\n",
" │ │ └─╴value: 0.0\n",
- " │ │ └─╴feat: 2 <= -1.00, samples: 2\n",
- " │ │ └─╴value: 0.0\n",
- " │ │ └─╴value: 1.0\n",
" │ └─╴value: 1.0\n",
- " └─╴feat: 1 <= 2.81, samples: 4853\n",
- " ├─feat: 0 <= 1.30, samples: 107\n",
- " │ ├─feat: 4 <= 1.51, samples: 55\n",
- " │ │ ├─feat: 3 <= -1.78, samples: 52\n",
- " │ │ │ ├─feat: 0 <= 0.17, samples: 2\n",
- " │ │ │ │ └─╴value: 1.0\n",
- " │ │ │ │ └─╴value: 0.0\n",
+ " └─╴feat: 2 <= 3.03, samples: 4853\n",
+ " ├─feat: 3 <= 1.48, samples: 160\n",
+ " │ ├─feat: 4 <= 1.09, samples: 70\n",
+ " │ │ ├─feat: 3 <= 0.92, samples: 45\n",
" │ │ │ └─╴value: 0.0\n",
- " │ │ └─╴feat: 3 <= 0.51, samples: 3\n",
- " │ │ └─╴value: 1.0\n",
- " │ │ └─╴value: 0.0\n",
- " │ └─╴feat: 4 <= 0.10, samples: 52\n",
- " │ ├─feat: 2 <= -0.57, samples: 5\n",
- " │ │ └─╴value: 0.0\n",
- " │ │ └─╴value: 1.0\n",
+ " │ │ │ └─╴feat: 3 <= 1.01, samples: 9\n",
+ " │ │ │ └─╴value: 1.0\n",
+ " │ │ │ └─╴value: 0.0\n",
+ " │ │ └─╴feat: 1 <= -0.25, samples: 25\n",
+ " │ │ ├─feat: 3 <= -0.47, samples: 16\n",
+ " │ │ │ └─╴value: 0.0\n",
+ " │ │ │ └─╴value: 1.0\n",
+ " │ │ └─╴feat: 4 <= 1.73, samples: 9\n",
+ " │ │ └─╴value: -1.0\n",
+ " │ │ └─╴value: 0.0\n",
+ " │ └─╴feat: 4 <= -0.89, samples: 90\n",
+ " │ └─╴value: 0.0\n",
" │ └─╴value: 1.0\n",
- " └─╴feat: 1 <= 3.64, samples: 4746\n",
- " ├─feat: 0 <= 0.38, samples: 366\n",
- " │ ├─feat: 0 <= -0.54, samples: 13\n",
+ " └─╴feat: 3 <= 0.21, samples: 4693\n",
+ " ├─feat: 4 <= -0.02, samples: 52\n",
+ " │ ├─feat: 2 <= 3.67, samples: 5\n",
" │ │ └─╴value: 0.0\n",
- " │ │ └─╴feat: 4 <= 0.70, samples: 7\n",
- " │ │ └─╴value: 0.0\n",
- " │ │ └─╴value: 1.0\n",
- " │ └─╴feat: 4 <= 0.44, samples: 353\n",
- " │ ├─feat: 4 <= -0.94, samples: 47\n",
- " │ │ └─╴value: 0.0\n",
- " │ │ └─╴value: 1.0\n",
- " │ └─╴value: 1.0\n",
+ " │ │ └─╴value: 1.0\n",
+ " │ └─╴value: 1.0\n",
" └─╴value: 1.0\n",
"\n",
"\n"
@@ -816,19 +788,19 @@
"————————— confusion matrix —————————\n",
" Class 0 Class 1 \n",
"····································\n",
- " Class 0 1593 7 \n",
+ " Class 0 1599 1 \n",
" 49% 0% \n",
"····································\n",
- " Class 1 7 1593 \n",
- " 0% 49% \n",
+ " Class 1 1597 3 \n",
+ " 49% 0% \n",
"\n",
"———————————————————————————————— scores ———————————————————————————————\n",
" accuracy precision sensitivity miss rate \n",
"·······································································\n",
- " Class 0 0.996 0.996 0.996 0.004 \n",
- " Class 1 0.996 0.996 0.996 0.004 \n",
+ " Class 0 0.501 0.5 0.999 0.001 \n",
+ " Class 1 0.501 0.75 0.002 0.998 \n",
"·······································································\n",
- " total 0.996 0.996 0.996 0.004 \n"
+ " total 0.501 0.625 0.501 0.499 \n"
]
}
],
diff --git a/machineLearning/rf/decisionTree.py b/machineLearning/rf/decisionTree.py
index 8b94dd128c8fee9b948b80ad885e60dc03b7a3bc..a1b92e898ea0d55ba7a693e987d9311a31d07f5a 100644
--- a/machineLearning/rf/decisionTree.py
+++ b/machineLearning/rf/decisionTree.py
@@ -259,7 +259,7 @@ class DecisionTree():
with ThreadPoolExecutor(max_workers=None) as executor:
predictions = list(executor.map(self._leafFunction, rawPredictions))
- return predictions
+ return np.array(predictions)
def raw(self, data: ArrayLike) -> list:
"""
diff --git a/machineLearning/rf/impurityMeasure.py b/machineLearning/rf/impurityMeasure.py
index 958ded37e9f0d1732effda84d307a887ff8a81c1..91efc965265521f9977a7d49c5333fb1d240105c 100644
--- a/machineLearning/rf/impurityMeasure.py
+++ b/machineLearning/rf/impurityMeasure.py
@@ -65,6 +65,8 @@ class MAE(ImpurityMeasure):
super().__init__()
def _loss(self, targets: np.ndarray, weights: np.ndarray = None) -> float:
+ if len(targets) == 0:
+ return 0.0
targetsMean = np.mean(targets)
return np.sum(np.abs(targets - targetsMean)) / len(targets)
@@ -77,5 +79,7 @@ class MSE(ImpurityMeasure):
super().__init__()
def _loss(self, targets: np.ndarray, weights: np.ndarray = None) -> float:
+ if len(targets) == 0:
+ return 0.0
targetsMean = np.mean(targets)
return np.sum((targets - targetsMean) ** 2) / len(targets)
diff --git a/machineLearning/utility/modelIO.py b/machineLearning/utility/modelIO.py
index 4257309c5ad42e3f41cb30fea5f63958e85a07ae..e44a9c064f9482090b3f293c6601d69b010743ba 100644
--- a/machineLearning/utility/modelIO.py
+++ b/machineLearning/utility/modelIO.py
@@ -25,29 +25,45 @@ class Saveable(Protocol):
class ModelIO(object):
@classmethod
- def load(self, filename: str) -> object:
- with open(f'{filename}.json', 'r') as f:
- loadDict = json.load(f)
+ def load(cls, filename: str) -> object:
+ # adding the file name extension
+ if not filename.endswith('.json'):
+ filename += '.json'
+ try: # checking if file exists
+ with open(filename, 'r') as f:
+ loadDict = json.load(f)
+ except FileNotFoundError:
+ raise FileNotFoundError(f"File {filename} not found.")
+
+ # removing unnecessary data for object recreation
moduleName, className = loadDict.pop('qualifiedName') # assuming qualifiedName exists in the dict
loadDict.pop('datetime')
+ # loading the proper modules
Module = import_module(moduleName) # dynamically import module
Class = getattr(Module, className) # get class from imported module
- try:
+ try: # recreate the object from dict
return Class.fromDict(loadDict)
except AttributeError:
raise TypeError(f'{className} is not Saveable.')
@classmethod
- def save(self, object: object, filename: str) -> None:
+ def save(cls, object: object, filename: str) -> None:
+ # checking if object is savable
if not isinstance(object, Saveable):
raise TypeError(f'{object.__class__.__name__} is not Saveable.')
+
+ # adding the file name extension
+ if not filename.endswith('.json'):
+ filename += '.json'
+
+ # converting the obejct to a dict
saveDict = object.toDict()
saveDict['datetime'] = datetime.now().isoformat()
saveDict['qualifiedName'] = object.qualifiedName
-
+ # saving the file
with open(f'{filename}.json', 'w') as f:
json.dump(saveDict, f)
diff --git a/test.json b/test.json
index efcf33d802132534d592bb9b7269ee75466d1235..74c46cbbdabcc8a673afe78e46e76a634f730ea6 100644
--- a/test.json
+++ b/test.json
@@ -1 +1 @@
-{"trained": true, "treeID": 0, "maxDepth": 5, "depth": 5, "minSamplesSplit": 2, "leafFunction": "Mode", "impurityMeasure": {"name": "Entropy", "arguments": {}}, "splitAlgorithm": {"name": "CART", "arguments": {"featurePercentile": 90, "threads": 4}}, "nodes": {"0": {"threshold": 2.2138788651656527, "feature": 3, "leftID": 1, "rightID": 2, "id": 0, "isRoot": true, "parent": null, "values": null}, "1": {"threshold": 1.435110123973397, "feature": 3, "leftID": 3, "rightID": 4, "id": 1, "isRoot": false, "parent": 0, "values": null}, "2": {"threshold": 3.0297047133417268, "feature": 3, "leftID": 15, "rightID": 16, "id": 2, "isRoot": false, "parent": 0, "values": null}, "3": {"threshold": 1.1428171732252852, "feature": 3, "leftID": 5, "rightID": 6, "id": 3, "isRoot": false, "parent": 1, "values": null}, "4": {"threshold": 1.6415283654085056, "feature": 5, "leftID": 9, "rightID": 10, "id": 4, "isRoot": false, "parent": 1, "values": null}, "15": {"threshold": 1.0935049083562693, "feature": 5, "leftID": 17, "rightID": 18, "id": 15, "isRoot": false, "parent": 2, "values": null}, "16": {"threshold": 1.1275466395322538, "feature": 5, "leftID": 23, "rightID": 24, "id": 16, "isRoot": false, "parent": 2, "values": null}, "5": {"threshold": null, "feature": null, "leftID": null, "rightID": null, "id": 5, "isRoot": false, "parent": 3, "values": [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 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-{"cells":[{"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["# Testing the Tree\n","\n","## Importing the Basics"]},{"cell_type":"code","execution_count":1,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[],"source":["import numpy as np\n","from matplotlib import pyplot as plt\n","from machineLearning.metric import ConfusionMatrix, RegressionScores\n","from machineLearning.utility import ModelIO\n","from machineLearning.rf import (\n"," DecisionTree,\n"," Gini, Entropy, MSE, MAE,\n"," Mode, Mean, Confidence, Probabilities,\n"," CART, ID3, C45,\n"," ReducedError, CostComplexity, PessimisticError\n",")"]},{"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["## Generating Test Data\n","\n","Here I generate random test data. It's two blocks shifted very slightly in some dimensions. For classifier tasks each block gets a label, for regressor tasks each block gets the average coordinates plus some random value as a traget. It's a very simple dummy data set meant for testing the code.\n","\n","Here one can change the dimensionallity and amount of the data."]},{"cell_type":"code","execution_count":2,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[],"source":["def dataShift(dims):\n"," offSet = [5, 1.5, 2.5]\n"," diffLen = abs(len(offSet) - dims)\n"," offSet.extend([0] * diffLen)\n"," np.random.shuffle(offSet)\n"," return offSet[:dims]\n","\n","# Initialize some parameters\n","totalAmount = 64000\n","dims = 7\n","evalAmount = totalAmount // 4\n","trainAmount = totalAmount - evalAmount\n","offSet = dataShift(dims)\n","\n","# Create covariance matrix\n","cov = np.eye(dims) # This creates a covariance matrix with variances 1 and covariances 0\n","\n","# Generate random multivariate data\n","oneData = np.random.multivariate_normal(np.zeros(dims), cov, totalAmount)\n","twoData = np.random.multivariate_normal(offSet, cov, totalAmount)\n","\n","# Split the data into training and evaluation sets\n","trainData = np.vstack((oneData[:trainAmount], twoData[:trainAmount]))\n","validData = np.vstack((oneData[trainAmount:], twoData[trainAmount:]))\n","\n","# Labels for classification tasks\n","trainLabels = np.hstack((np.zeros(trainAmount), np.ones(trainAmount)))\n","validLabels = np.hstack((np.zeros(evalAmount), np.ones(evalAmount)))\n","\n","# Targets for regression tasks\n","trainTargets = np.sum(trainData, axis=1) + np.random.normal(0, 0.1, 2*trainAmount)\n","validTargets = np.sum(validData, axis=1) + np.random.normal(0, 0.1, 2*evalAmount)\n","\n","# Shuffle the training data\n","trainIndex = np.random.permutation(len(trainData))\n","trainData = trainData[trainIndex]\n","trainLabels = trainLabels[trainIndex]\n","trainTargets = trainTargets[trainIndex]"]},{"cell_type":"code","execution_count":3,"metadata":{},"outputs":[],"source":["def scatterPairwise(data, labels, size: float = 10):\n"," num_dims = data.shape[1]\n"," fig, axes = plt.subplots(num_dims, num_dims, figsize=(12, 12))\n","\n"," if len(labels.shape) > 1:\n"," labels = np.argmax(labels, axis=1)\n"," \n"," colors = ['tab:blue', 'tab:orange', 'tab:green', 'tab:red']\n"," point_colors = [colors[label] for label in labels]\n","\n"," for i in range(num_dims):\n"," for j in range(num_dims):\n"," if i == j:\n"," axes[i][j].axis('off')\n"," else:\n"," axes[i][j].scatter(data[:, i], data[:, j], c=point_colors, s=size, alpha=0.5,label='data')\n"," axes[i][j].set_xlabel(f\"Dim {i}\")\n"," axes[i][j].set_ylabel(f\"Dim {j}\")\n"," plt.tight_layout()\n"," plt.show()"]},{"cell_type":"code","execution_count":4,"metadata":{},"outputs":[],"source":["#scatterPairwise(trainData, trainLabels.astype('int'))"]},{"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["## Creating the Tree\n","\n","Here the tree is created. One can set the maximum depth of the tree. Depending on the task, we add a different impurity function and a different leaf function. Finally we add the split algorithm and set the feature percentile. Higher numbers look at more possible splits, but decreases speed. Lower numbers look at less possible splits, speeding up the algorithm. Depending on the data set this can have a strong impact on the performance."]},{"cell_type":"code","execution_count":5,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[],"source":["task = 'classifier' # 'classifier'/'regressor'\n","tree = DecisionTree(maxDepth=5, minSamplesSplit=2)\n","if task == 'regressor':\n"," tree.setComponent(MSE())\n"," tree.setComponent(Mean())\n","elif task == 'classifier':\n"," tree.setComponent(Entropy())\n"," tree.setComponent(Mode())\n"," #tree.setComponent(Confidence())\n"," #tree.setComponent(Probabilities(2))\n","tree.setComponent(CART(featurePercentile=90))"]},{"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["## Trainining the tree\n","\n","Again, depending on the task we train the tree with targets or labels. 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size 640x480 with 1 Axes>"]},"metadata":{},"output_type":"display_data"}],"source":["# Create bar plot\n","plt.bar(np.arange(dims), tree.featureImportance, color='steelblue')\n","\n","# Add labels and title\n","plt.xlabel('Feature Index')\n","plt.ylabel('Importance')\n","plt.title('Feature Importance')\n","\n","# Add grid\n","plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)\n","\n","# Show plot\n","plt.show()"]},{"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["## Evaluating predictions\n","\n","Depending on the task at hand we create a confusion matrix (classification) or simple metrics (regression). Since the number of classes is fixed to two, we don't need to change anything here."]},{"cell_type":"code","execution_count":9,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[{"name":"stdout","output_type":"stream","text":["â”â”â”â”â”â”â”â”â”â”â”â” evaluation â”â”â”â”â”â”â”â”â”â”â”â”\n","————————— confusion matrix —————————\n"," Class 0 Class 1 \n","····································\n"," Class 0 15950 50 \n"," 49% 0% \n","····································\n"," Class 1 53 15947 \n"," 0% 49% \n","\n","———————————————————————————————— scores ———————————————————————————————\n"," accuracy precision sensitivity miss rate \n","·······································································\n"," Class 0 0.997 0.997 0.997 0.003 \n"," Class 1 0.997 0.997 0.997 0.003 \n","·······································································\n"," total 0.997 0.997 0.997 0.003 \n"]}],"source":["if task == 'regressor':\n"," metrics = RegressionScores(numClasses=2)\n"," metrics.calcScores(prediction, validTargets, validLabels)\n"," print(metrics)\n","elif task == 'classifier':\n"," confusion = ConfusionMatrix(numClasses=2)\n"," confusion.update(prediction, validLabels)\n"," confusion.percentages()\n"," confusion.calcScores()\n"," print(confusion)"]},{"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["## Saving and Loading a Tree\n","\n","Trees can be converted to dictionaries and then saved as a json file. This allows us to load them and re-use them. Also json is a raw text format, which is neat."]},{"cell_type":"code","execution_count":10,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[{"name":"stdout","output_type":"stream","text":["—————————————————————— tree: 1/2 ———————————————————————\n","split: CART, impurity: Entropy, leaf: Mode, nodes: 29\n","maxDepth: 5, reached depth: 5, minSamplesSplit: 2\n","························································\n","â•´feat: 3 <= 2.21, samples: 96000\n"," ├─feat: 3 <= 1.44, samples: 47473\n"," │ ├─feat: 3 <= 1.14, samples: 44342\n"," │ │ └─╴value: 0.0\n"," │ │ └─╴feat: 5 <= 0.60, samples: 2437\n"," │ │ └─╴value: 0.0\n"," │ │ └─╴value: 0.0\n"," │ └─╴feat: 5 <= 1.64, samples: 3131\n"," │ ├─feat: 2 <= 1.11, samples: 2890\n"," │ │ └─╴value: 0.0\n"," │ │ └─╴value: 0.0\n"," │ └─╴feat: 5 <= 2.75, samples: 241\n"," │ └─╴value: 0.0\n"," │ └─╴value: 1.0\n"," └─╴feat: 3 <= 3.03, samples: 48527\n"," ├─feat: 5 <= 1.09, samples: 1600\n"," │ ├─feat: 2 <= 0.89, samples: 580\n"," │ │ └─╴value: 0.0\n"," │ │ └─╴value: 0.0\n"," │ └─╴feat: 2 <= 0.39, samples: 1020\n"," │ └─╴value: 1.0\n"," │ └─╴value: 1.0\n"," └─╴feat: 5 <= 1.13, samples: 46927\n"," ├─feat: 3 <= 3.55, samples: 4126\n"," │ └─╴value: 1.0\n"," │ └─╴value: 1.0\n"," └─╴feat: 3 <= 3.94, samples: 42801\n"," └─╴value: 1.0\n"," └─╴value: 1.0\n"]}],"source":["ModelIO.save(tree, 'test')\n","newTree = ModelIO.load('test')\n","print(newTree)"]},{"cell_type":"code","execution_count":11,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[{"name":"stdout","output_type":"stream","text":["â”â”â”â”â”â”â”â”â”â”â”â” evaluation â”â”â”â”â”â”â”â”â”â”â”â”\n","————————— confusion matrix —————————\n"," Class 0 Class 1 \n","····································\n"," Class 0 15950 50 \n"," 49% 0% \n","····································\n"," Class 1 53 15947 \n"," 0% 49% \n","\n","———————————————————————————————— scores ———————————————————————————————\n"," accuracy precision sensitivity miss rate \n","·······································································\n"," Class 0 0.997 0.997 0.997 0.003 \n"," Class 1 0.997 0.997 0.997 0.003 \n","·······································································\n"," total 0.997 0.997 0.997 0.003 \n"]}],"source":["prediction = newTree.eval(validData)\n","\n","if task == 'regressor':\n"," newMetrics = RegressionScores(numClasses=2)\n"," newMetrics.calcScores(prediction, validTargets, validLabels)\n"," print(newMetrics)\n","elif task == 'classifier':\n"," newConfusion = ConfusionMatrix(numClasses=2)\n"," newConfusion.update(prediction, validLabels)\n"," newConfusion.percentages()\n"," newConfusion.calcScores()\n"," print(newConfusion)"]},{"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["## Comment\n","\n","The tree works pretty well with both regression and classification tasks. Labels shouldn't be one-hot encoded, it works but it's still rather iffy. Targets should 1D, I haven't tested with 2D, it might work. Training can be really fast with a percentile set in the split algorithm, otherwise it can be rather slow. Making predictions work fast and well enough."]}],"metadata":{"kernelspec":{"display_name":"Python 3","language":"python","name":"python3"},"language_info":{"codemirror_mode":{"name":"ipython","version":3},"file_extension":".py","mimetype":"text/x-python","name":"python","nbconvert_exporter":"python","pygments_lexer":"ipython3","version":"3.11.3"},"vscode":{"interpreter":{"hash":"aee8b7b246df8f9039afb4144a1f6fd8d2ca17a180786b69acc140d282b71a49"}}},"nbformat":4,"nbformat_minor":2}
+{"cells":[{"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["# Testing the Tree\n","\n","## Importing the Basics"]},{"cell_type":"code","execution_count":1,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[],"source":["import numpy as np\n","from matplotlib import pyplot as plt\n","from machineLearning.metric import ConfusionMatrix, RegressionScores\n","from machineLearning.utility import ModelIO\n","from machineLearning.rf import (\n"," DecisionTree,\n"," Gini, Entropy, MSE, MAE,\n"," Mode, Mean, Confidence, Probabilities,\n"," CART, ID3, C45,\n"," ReducedError, CostComplexity, PessimisticError\n",")"]},{"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["## Generating Test Data\n","\n","Here I generate random test data. It's two blocks shifted very slightly in some dimensions. For classifier tasks each block gets a label, for regressor tasks each block gets the average coordinates plus some random value as a traget. It's a very simple dummy data set meant for testing the code.\n","\n","Here one can change the dimensionallity and amount of the data."]},{"cell_type":"code","execution_count":2,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[],"source":["def dataShift(dims):\n"," offSet = [5, 1.5, 2.5]\n"," diffLen = abs(len(offSet) - dims)\n"," offSet.extend([0] * diffLen)\n"," np.random.shuffle(offSet)\n"," return offSet[:dims]\n","\n","# Initialize some parameters\n","totalAmount = 64000\n","dims = 7\n","evalAmount = totalAmount // 4\n","trainAmount = totalAmount - evalAmount\n","offSet = dataShift(dims)\n","\n","# Create covariance matrix\n","cov = np.eye(dims) # This creates a covariance matrix with variances 1 and covariances 0\n","\n","# Generate random multivariate data\n","oneData = np.random.multivariate_normal(np.zeros(dims), cov, totalAmount)\n","twoData = np.random.multivariate_normal(offSet, cov, totalAmount)\n","\n","# Split the data into training and evaluation sets\n","trainData = np.vstack((oneData[:trainAmount], twoData[:trainAmount]))\n","validData = np.vstack((oneData[trainAmount:], twoData[trainAmount:]))\n","\n","# Labels for classification tasks\n","trainLabels = np.hstack((np.zeros(trainAmount), np.ones(trainAmount)))\n","validLabels = np.hstack((np.zeros(evalAmount), np.ones(evalAmount)))\n","\n","# Targets for regression tasks\n","trainTargets = np.sum(trainData, axis=1) + np.random.normal(0, 0.1, 2*trainAmount)\n","validTargets = np.sum(validData, axis=1) + np.random.normal(0, 0.1, 2*evalAmount)\n","\n","# Shuffle the training data\n","trainIndex = np.random.permutation(len(trainData))\n","trainData = trainData[trainIndex]\n","trainLabels = trainLabels[trainIndex]\n","trainTargets = trainTargets[trainIndex]"]},{"cell_type":"code","execution_count":3,"metadata":{},"outputs":[],"source":["def scatterPairwise(data, labels, size: float = 10):\n"," num_dims = data.shape[1]\n"," fig, axes = plt.subplots(num_dims, num_dims, figsize=(12, 12))\n","\n"," if len(labels.shape) > 1:\n"," labels = np.argmax(labels, axis=1)\n"," \n"," colors = ['tab:blue', 'tab:orange', 'tab:green', 'tab:red']\n"," point_colors = [colors[label] for label in labels]\n","\n"," for i in range(num_dims):\n"," for j in range(num_dims):\n"," if i == j:\n"," axes[i][j].axis('off')\n"," else:\n"," axes[i][j].scatter(data[:, i], data[:, j], c=point_colors, s=size, alpha=0.5,label='data')\n"," axes[i][j].set_xlabel(f\"Dim {i}\")\n"," axes[i][j].set_ylabel(f\"Dim {j}\")\n"," plt.tight_layout()\n"," plt.show()"]},{"cell_type":"code","execution_count":4,"metadata":{},"outputs":[],"source":["#scatterPairwise(trainData, trainLabels.astype('int'))"]},{"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["## Creating the Tree\n","\n","Here the tree is created. One can set the maximum depth of the tree. Depending on the task, we add a different impurity function and a different leaf function. Finally we add the split algorithm and set the feature percentile. Higher numbers look at more possible splits, but decreases speed. Lower numbers look at less possible splits, speeding up the algorithm. Depending on the data set this can have a strong impact on the performance."]},{"cell_type":"code","execution_count":5,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[],"source":["task = 'classifier' # 'classifier'/'regressor'\n","tree = DecisionTree(maxDepth=5, minSamplesSplit=2)\n","if task == 'regressor':\n"," tree.setComponent(MSE())\n"," tree.setComponent(Mean())\n","elif task == 'classifier':\n"," tree.setComponent(Entropy())\n"," tree.setComponent(Mode())\n"," #tree.setComponent(Confidence())\n"," #tree.setComponent(Probabilities(2))\n","tree.setComponent(CART(featurePercentile=90))"]},{"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["## Trainining the tree\n","\n","Again, depending on the task we train the tree with targets or labels. Then we make a prediction and plot the tree."]},{"cell_type":"code","execution_count":6,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[{"name":"stdout","output_type":"stream","text":["tree 1 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔ | 44%\n","—————————————————————— tree: 1/1 ———————————————————————\n","split: CART, impurity: Entropy, leaf: Mode, nodes: 29\n","maxDepth: 5, reached depth: 5, minSamplesSplit: 2\n","························································\n","â•´feat: 6 <= 2.21, samples: 96000\n"," ├─feat: 6 <= 1.61, samples: 47473\n"," │ ├─feat: 3 <= 1.37, samples: 45386\n"," │ │ └─╴value: 0.0\n"," │ │ └─╴feat: 6 <= 1.20, samples: 3990\n"," │ │ └─╴value: 0.0\n"," │ │ └─╴value: 0.0\n"," │ └─╴feat: 3 <= 1.42, samples: 2087\n"," │ ├─feat: 2 <= 0.86, samples: 1834\n"," │ │ └─╴value: 0.0\n"," │ │ └─╴value: 0.0\n"," │ └─╴feat: 2 <= 0.79, samples: 253\n"," │ └─╴value: 0.0\n"," │ └─╴value: 1.0\n"," └─╴feat: 6 <= 3.05, samples: 48527\n"," ├─feat: 3 <= 1.21, samples: 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Labels shouldn't be one-hot encoded, it works but it's still rather iffy. Targets should 1D, I haven't tested with 2D, it might work. Training can be really fast with a percentile set in the split algorithm, otherwise it can be rather slow. Making predictions work fast and well enough."]}],"metadata":{"kernelspec":{"display_name":"Python 3","language":"python","name":"python3"},"language_info":{"codemirror_mode":{"name":"ipython","version":3},"file_extension":".py","mimetype":"text/x-python","name":"python","nbconvert_exporter":"python","pygments_lexer":"ipython3","version":"3.11.3"},"vscode":{"interpreter":{"hash":"aee8b7b246df8f9039afb4144a1f6fd8d2ca17a180786b69acc140d282b71a49"}}},"nbformat":4,"nbformat_minor":2}