diff --git a/machineLearning/nn/observable.py b/machineLearning/nn/observable.py
deleted file mode 100644
index 50f928d26d459d2e64ba7e6feb73a2855ffa4f8f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/machineLearning/nn/observable.py
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-from ..utility.format import Format
-from ..utility.trainingObservables import Observable, TrainingObservables
-
-
-class NetworkObservables(TrainingObservables):
-    """
-    Stores all the observables of the training process.
-    It tracks the training and validation loss during training and writes out the learning rate.
-    Additionally, it prints/writes the losses to CLI/a log file and plots the losses after training.
-    """
-    __slots__ = ['losses', 'validation', 'accuracy', 'learningRate']
-
-    def __init__(self, epochs: int) -> None:
-        super().__init__(epochs)
-        self.losses = Observable(epochs, colors='descending')
-        self.validation = Observable(epochs, colors='descending')
-        self.accuracy = Observable(epochs, colors='ascending')
-        self.learningRate = Observable(epochs)
diff --git a/machineLearning/rf/decisionTree.py b/machineLearning/rf/decisionTree.py
index 598c4a52627c5f80a4b14049e61b5eaf443a5814..e358ad8c368e1d47bc99f4e9e7797750e1501423 100644
--- a/machineLearning/rf/decisionTree.py
+++ b/machineLearning/rf/decisionTree.py
@@ -9,7 +9,8 @@ from importlib import import_module
 from inspect import signature
 from ..utility.progressbar import Progressbar
 from collections import deque
-from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
+import warnings
 
 
 def saveObjectParameters(obj, saveDict, key):
@@ -225,8 +226,8 @@ class DecisionTree():
         """
         training the tree
         """
-        if not self._impurityMeasure or not self._leafFunction or not self._findSplit:
-            raise AttributeError('some (impurity, leaf func, split algo) have not been set')
+        if not self._impurityMeasure or not self._findSplit:
+            raise AttributeError('some (impurity or split algo) have not been set')
 
         # set the root node of the tree
         id = str(self.id+1).zfill(len(str(self.treeID+1)))
@@ -245,12 +246,16 @@ class DecisionTree():
         make predictions from the trained tree
         """
         if self._trained is False:
-            raise 'must train the tree before it can make predictions'
+            raise Exception('The tree must be trained before it can make predictions.')
+
+        if not self._leafFunction:
+            warnings.warn("Since no leaf function was defined, the raw leaf values are returned.")
+            return self.raw(data)
 
         # getting the raw leaf values
         rawPredictions = self.raw(data)
-        #predictions = [0] * len(data)
 
+        # iterating over raw predictions
         with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
             predictions = list(executor.map(self._leafFunction, rawPredictions))
 
diff --git a/machineLearning/rf/leafFunction.py b/machineLearning/rf/leafFunction.py
index 1a21e45db979573204d0e9ed8b12e45ee061f6fe..843441aba9b974e1ee6ed64d1c4aaef72bc612eb 100644
--- a/machineLearning/rf/leafFunction.py
+++ b/machineLearning/rf/leafFunction.py
@@ -9,14 +9,14 @@ class LeafFunction(ABC):
     def __init__(self) -> None:
         self.name = self.__class__.__name__
 
-    def __call__(self, targets) -> np.ndarray:
+    def __call__(self, rawPrediction) -> np.ndarray:
         """
         calls '_leafFunc', makes working with this class easier
         """
-        return self._leafFunc(targets)
+        return self._leafFunc(rawPrediction)
 
     @abstractmethod
-    def _leafFunc(self, targets) -> np.ndarray:
+    def _leafFunc(self, rawPrediction) -> np.ndarray:
         """
         needs to be implemented with every daughter class
         """
@@ -30,21 +30,17 @@ class Mode(LeafFunction):
     def __init__(self) -> None:
         super().__init__()
 
-    def _leafFunc(self, targets) -> np.ndarray:
-        # Check if the targets are one-hot encoded (2D array with more than one column)
-        if len(targets.shape) == 2 and targets.shape[1] > 1:
-            # Convert one-hot encoded targets to categorical
-            targetsCategorical = np.argmax(targets, axis=1)
+    def _leafFunc(self, rawPrediction) -> np.ndarray:
+        # If the rawPrediction is one-hot encoded, convert it to categorical
+        if len(rawPrediction.shape) == 2 and rawPrediction.shape[1] > 1:
+            targetsCategorical = np.argmax(rawPrediction, axis=1)
         else:
-            targetsCategorical = targets
+            targetsCategorical = rawPrediction
 
-        # Ensure targets_categorical is of integer type
-        targetsCategorical = targetsCategorical.astype(int)
-
-        # Find the mode for each row
-        modes = np.apply_along_axis(lambda x: np.bincount(x).argmax(), axis=0, arr=targetsCategorical)
-        return modes
+        # Use np.bincount to get the mode
+        mode = np.argmax(np.bincount(targetsCategorical.astype(int)))
 
+        return mode
 
 
 class Mean(LeafFunction):
@@ -54,8 +50,8 @@ class Mean(LeafFunction):
     def __init__(self) -> None:
         super().__init__()
 
-    def _leafFunc(self, targets) -> np.ndarray:
-        return np.mean(targets, axis=0)
+    def _leafFunc(self, rawPrediction) -> np.ndarray:
+        return np.mean(rawPrediction)
 
 
 class Median(LeafFunction):
@@ -65,8 +61,8 @@ class Median(LeafFunction):
     def __init__(self) -> None:
         super().__init__()
 
-    def _leafFunc(self, targets) -> np.ndarray:
-        return np.median(targets, axis=0)
+    def _leafFunc(self, rawPrediction) -> np.ndarray:
+        return np.median(rawPrediction)
 
 
 class Probabilities(LeafFunction):
@@ -78,15 +74,21 @@ class Probabilities(LeafFunction):
         super().__init__()
         self.numClasses = numClasses
 
-    def _leafFunc(self, targets) -> np.ndarray:
-        # Initialize a matrix of zeros with the shape (number of targets, number of classes)
-        classProbs = np.zeros((len(targets), self.numClasses))
+    def _leafFunc(self, rawPrediction) -> np.ndarray:
+        # If rawPrediction is one-hot encoded, convert it to categorical
+        if len(rawPrediction.shape) == 2 and rawPrediction.shape[1] > 1:
+            targetsCategorical = np.argmax(rawPrediction, axis=1)
+        else:
+            targetsCategorical = rawPrediction
+
+        # Initialize a vector of zeros with length equal to the number of classes
+        classProbs = np.zeros(self.numClasses)
 
-        # Use NumPy's advanced integer indexing to fill the appropriate cells
-        classProbs[np.arange(len(targets)), targets.astype(int)] = 1
+        # Use advanced integer indexing to fill the appropriate cell
+        classProbs[targetsCategorical.astype(int)] = 1
 
-        # Normalize by the number of targets to turn counts into probabilities
-        classProbs /= len(targets)
+        # Normalize to turn counts into probabilities
+        classProbs /= np.sum(classProbs)
 
         return classProbs
 
@@ -99,9 +101,20 @@ class Confidence(LeafFunction):
     def __init__(self) -> None:
         super().__init__()
 
-    def _leafFunc(self, targets) -> np.ndarray:
-        unique, inverse = np.unique(targets, return_inverse=True, axis=0)
-        counts = np.apply_along_axis(lambda x: np.bincount(x, minlength=len(unique)), axis=1, arr=inverse)
-        modeCounts = counts.max(axis=1)
-        confidence = modeCounts / targets.shape[1]
-        return np.column_stack((modeCounts, confidence))
+    def _leafFunc(self, rawPrediction) -> np.ndarray:
+        # Convert one-hot encoded rawPrediction to categorical if applicable
+        if len(rawPrediction.shape) == 2 and rawPrediction.shape[1] > 1:
+            targetsCategorical = np.argmax(rawPrediction, axis=1)
+        else:
+            targetsCategorical = rawPrediction.astype(int)
+
+        # Compute mode and its count
+        unique, counts = np.unique(targetsCategorical, return_counts=True)
+        modeCounts = counts.max()
+        modeIndex = np.argmax(counts)
+        modeValue = unique[modeIndex]
+
+        # Calculate confidence
+        confidence = modeCounts / len(targetsCategorical)
+
+        return np.array([modeValue, modeCounts, confidence])
diff --git a/machineLearning/som/observable.py b/machineLearning/som/observable.py
deleted file mode 100644
index 25ed5255913a330d606ed37ce5148effa5caa4ec..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/machineLearning/som/observable.py
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-import numpy as np
-from ..utility.trainingObservables import Observable, TrainingObservables
-
-
-class SOMobservable(TrainingObservables):
-    """
-    The SOMobservable class is used to monitor various metrics during the training of a
-    Self-Organizing Map (SOM).
-    """
-    __slots__ = ['topologyError', 'quantazationError', 'learningRate', 'gridSteps']
-
-    def __init__(self, epochs) -> None:
-        super().__init__(epochs)
-        self.topologyError = Observable(epochs, colors='descending')
-        self.quantazationError = Observable(epochs, colors='descending')
-        self.learningRate = Observable(epochs)
-        self.gridSteps = Observable(epochs)
diff --git a/test.json b/test.json
index 30dbff96f1466d66462d224bf85a266d9d3ce0e5..52d20fd13a2aeb37803db30b0a4f75da1a0d59ba 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": 2.2091646134523004, "feature": 1, "leftID": 1, "rightID": 2, "id": 0, "isRoot": true, "parent": null, "values": null}, "1": {"threshold": 1.603955406424569, "feature": 1, "leftID": 3, "rightID": 4, "id": 1, "isRoot": false, "parent": 0, "values": null}, "2": {"threshold": 3.010913952185284, "feature": 1, "leftID": 17, "rightID": 18, "id": 2, "isRoot": false, "parent": 0, "values": null}, "3": {"threshold": 2.321114520260377, "feature": 6, "leftID": 5, "rightID": 6, "id": 3, "isRoot": false, "parent": 1, "values": null}, "4": {"threshold": 1.9349936696806962, "feature": 6, "leftID": 11, "rightID": 12, "id": 4, "isRoot": false, "parent": 1, "values": null}, "17": {"threshold": 1.2603058984971829, "feature": 6, "leftID": 19, "rightID": 20, "id": 17, "isRoot": false, "parent": 2, "values": null}, "18": {"threshold": 3.479671367806251, "feature": 1, "leftID": 25, "rightID": 26, "id": 18, "isRoot": false, "parent": 2, "values": null}, "5": {"threshold": 1.3026564925058184, "feature": 1, "leftID": 7, "rightID": 8, "id": 5, "isRoot": false, "parent": 3, "values": null}, "6": {"threshold": 1.0209516213356178, "feature": 1, "leftID": 9, "rightID": 10, "id": 6, "isRoot": false, "parent": 3, "values": null}, "11": {"threshold": 0.4868079176463888, "feature": 6, "leftID": 13, "rightID": 14, "id": 11, "isRoot": false, "parent": 4, "values": null}, "12": {"threshold": 2.3344742068898996, "feature": 6, "leftID": 15, "rightID": 16, "id": 12, "isRoot": false, "parent": 4, "values": null}, "19": {"threshold": 0.41024378655158045, "feature": 6, "leftID": 21, "rightID": 22, "id": 19, "isRoot": false, "parent": 17, "values": null}, "20": {"threshold": 2.0124717714521436, "feature": 6, "leftID": 23, "rightID": 24, "id": 20, "isRoot": false, "parent": 17, "values": null}, "25": {"threshold": 0.9550354473376793, "feature": 6, "leftID": 27, "rightID": 28, "id": 25, "isRoot": false, "parent": 18, "values": null}, "26": {"threshold": 4.041334864428713, "feature": 1, "leftID": 29, "rightID": 30, "id": 26, "isRoot": false, "parent": 18, "values": null}, "7": {"threshold": null, "feature": null, "leftID": null, "rightID": null, "id": 7, "isRoot": false, "parent": 5, "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, 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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","import random\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","    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())\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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Since the number of classes is fixed to two, we don't need to change anything here."]},{"cell_type":"code","execution_count":8,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[{"name":"stdout","output_type":"stream","text":["━━━━━━━━━━━━ evaluation ━━━━━━━━━━━━\n","————————— confusion matrix —————————\n","              Class 0     Class 1   \n","····································\n","     Class 0   15949         51     \n","                49%          0%     \n","····································\n","     Class 1     59        15941    \n","                 0%         49%     \n","\n","———————————————————————————————— scores ———————————————————————————————\n","                accuracy       precision      sensitivity      miss rate    \n","·······································································\n","     Class 0     0.997           0.996           0.997           0.003      \n","     Class 1     0.997           0.997           0.996           0.004      \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":9,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[{"name":"stdout","output_type":"stream","text":["—————————————————————— tree: 1/2 ———————————————————————\n","split: CART, impurity: Entropy, leaf: Mode, nodes: 31\n","maxDepth: 5, reached depth: 5, minSamplesSplit: 2\n","························································\n","╴feat: 1 <= 2.21, samples: 96000\n","     ├─feat: 1 <= 1.60, samples: 47473\n","     │   ├─feat: 6 <= 2.32, samples: 45386\n","     │   │   ├─feat: 1 <= 1.30, samples: 44887\n","     │   │   │   └─╴value: 0.0\n","     │   │   │   └─╴value: 0.0\n","     │   │   └─╴feat: 1 <= 1.02, samples: 499\n","     │   │       └─╴value: 0.0\n","     │   │       └─╴value: 0.0\n","     │   └─╴feat: 6 <= 1.93, samples: 2087\n","     │       ├─feat: 6 <= 0.49, samples: 1949\n","     │       │   └─╴value: 0.0\n","     │       │   └─╴value: 0.0\n","     │       └─╴feat: 6 <= 2.33, samples: 138\n","     │           └─╴value: 0.0\n","     │           └─╴value: 1.0\n","     └─╴feat: 1 <= 3.01, samples: 48527\n","         ├─feat: 6 <= 1.26, samples: 1600\n","         │   ├─feat: 6 <= 0.41, samples: 651\n","         │   │   └─╴value: 0.0\n","         │   │   └─╴value: 0.0\n","         │   └─╴feat: 6 <= 2.01, samples: 949\n","         │       └─╴value: 1.0\n","         │       └─╴value: 1.0\n","         └─╴feat: 1 <= 3.48, samples: 46927\n","             ├─feat: 6 <= 0.96, samples: 2063\n","             │   └─╴value: 1.0\n","             │   └─╴value: 1.0\n","             └─╴feat: 1 <= 4.04, samples: 44864\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":10,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[{"name":"stdout","output_type":"stream","text":["━━━━━━━━━━━━ evaluation ━━━━━━━━━━━━\n","————————— confusion matrix —————————\n","              Class 0     Class 1   \n","····································\n","     Class 0   15949         51     \n","                49%          0%     \n","····································\n","     Class 1     59        15941    \n","                 0%         49%     \n","\n","———————————————————————————————— scores ———————————————————————————————\n","                accuracy       precision      sensitivity      miss rate    \n","·······································································\n","     Class 0     0.997           0.996           0.997           0.003      \n","     Class 1     0.997           0.997           0.996           0.004      \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":3,"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":4,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[{"name":"stdout","output_type":"stream","text":["tree 1 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔                  | 41%\n","—————————————————————— tree: 1/1 ———————————————————————\n","split: CART, impurity: Entropy, leaf: Mode, nodes: 27\n","maxDepth: 5, reached depth: 5, minSamplesSplit: 2\n","························································\n","╴feat: 4 <= 2.79, samples: 96000\n","     ├─feat: 4 <= 1.98, samples: 48527\n","     │   ├─feat: 4 <= 1.09, samples: 46927\n","     │   │   └─╴value: 0.0\n","     │   │   └─╴feat: 2 <= 1.60, samples: 5673\n","     │   │       └─╴value: 0.0\n","     │   │       └─╴value: 0.0\n","     │   └─╴feat: 2 <= 1.43, samples: 1600\n","     │       ├─feat: 2 <= 0.80, samples: 1020\n","     │       │   └─╴value: 0.0\n","     │       │   └─╴value: 0.0\n","     │       └─╴feat: 2 <= 2.20, samples: 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This allows us to load them and re-use them. 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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}