diff --git a/forrest-test.ipynb b/forrest-test.ipynb
index 598013e68d7c52dd639ffa989a5a11a96e15d3fc..54127275becad1fd44d4498fcae83571861f0420 100644
--- a/forrest-test.ipynb
+++ b/forrest-test.ipynb
@@ -23,9 +23,9 @@
     "from machineLearning.utility import ModelIO\n",
     "from machineLearning.rf import (\n",
     "    RandomForest, DecisionTree,\n",
-    "    Gini, Entropy, MAE, MSE,\n",
-    "    Mode, Mean, Confidence, Probabilities,\n",
-    "    CART, ID3, C45,\n",
+    "    Gini, Entropy, MAE, MSE, ODD,\n",
+    "    Mode, Mean, Confidence, Probabilities, AnomalyDetection,\n",
+    "    CART, ID3, C45, RSA,\n",
     "    AdaBoosting, GradientBoosting,\n",
     "    Majority, Confidence, Average, Median\n",
     ")"
@@ -107,7 +107,7 @@
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": [
-    "task = 'classifier' # 'classifier'/'regressor'\n",
+    "task = 'outlier' # 'classifier'/'regressor'/'outlier'\n",
     "forrest = RandomForest(bootstrapping=True, retrainFirst=False)\n",
     "#forrest.setComponent(AdaBoosting())\n",
     "forrest.setComponent(Majority())\n",
@@ -116,10 +116,15 @@
     "    if task == 'regressor':\n",
     "        tree.setComponent(MSE())\n",
     "        tree.setComponent(Mean())\n",
+    "        tree.setComponent(CART(featurePercentile=90))\n",
     "    elif task == 'classifier':\n",
     "        tree.setComponent(Entropy())\n",
     "        tree.setComponent(Mode())\n",
-    "    tree.setComponent(CART(featurePercentile=90))\n",
+    "        tree.setComponent(CART(featurePercentile=90))\n",
+    "    elif task == 'outlier':\n",
+    "        tree.setComponent(RSA())\n",
+    "        tree.setComponent(ODD())\n",
+    "        tree.setComponent(AnomalyDetection())\n",
     "    forrest.append(tree)"
    ]
   },
@@ -142,280 +147,218 @@
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "tree 1 |\u001b[0m\u001b[31m\u001b[0m\u001b[0m\u001b[31m \u001b[0m                                                 | 00%\r"
+      "tree 1 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔                  | 12%\n",
+      "tree 2 |\u001b[0m\u001b[31m\u001b[0m\u001b[0m\u001b[31mâ †\u001b[0m                                                 | 00%\r"
      ]
     },
     {
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "tree 1 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔                  | 18%\n",
-      "tree 2 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔                  | 21%\n",
-      "tree 3 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔                  | 16%\n",
-      "tree 4 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔                  | 16%\n",
-      "tree 5 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔                  | 17%\n",
+      "tree 2 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔                  | 10%\n",
+      "tree 3 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔                  | 10%\n",
+      "tree 4 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔                  | 18%\n",
+      "tree 5 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔                  | 14%\n",
       "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ forrest ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\n",
       "voting: Majority, booster: None, bootstrapping: True\n",
       "\n",
-      "—————————————————————— tree: 1/5 ———————————————————————\n",
-      "split: CART, impurity: Entropy, leaf: Mode, nodes: 47\n",
+      "—————————————————————————— tree: 1/5 ——————————————————————————\n",
+      "split: RSA, impurity: ODD, leaf: AnomalyDetection, nodes: 33\n",
       "maxDepth: 7, reached depth: 7, minSamplesSplit: 2\n",
-      "························································\n",
-      "â•´feat: 0 <= 2.65, samples: 9600\n",
-      "     ├─feat: 0 <= 2.09, samples: 4855\n",
-      "     │   ├─feat: 0 <= 1.38, samples: 4748\n",
-      "     │   │   └─╴value: 0.0\n",
-      "     │   │   └─╴feat: 1 <= 1.59, samples: 312\n",
-      "     │   │       ├─feat: 3 <= 2.41, samples: 295\n",
-      "     │   │       │   └─╴value: 0.0\n",
-      "     │   │       │   └─╴feat: 0 <= 1.41, samples: 4\n",
-      "     │   │       │       └─╴value: 1.0\n",
+      "·······························································\n",
+      "â•´feat: 0 <= 3.44, samples: 9600\n",
+      "     ├─feat: 3 <= 3.93, samples: 5164\n",
+      "     │   ├─feat: 4 <= -0.67, samples: 5162\n",
+      "     │   │   ├─feat: 4 <= -1.05, samples: 1276\n",
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+      "     │   │   │   │   └─╴feat: 4 <= -1.17, samples: 79\n",
+      "     │   │   │   │       └─╴value: 1.0\n",
+      "     │   │   │   │       └─╴value: 1.0\n",
+      "     │   │   │   └─╴feat: 2 <= 1.04, samples: 546\n",
+      "     │   │   │       ├─feat: 1 <= -0.68, samples: 474\n",
+      "     │   │   │       │   └─╴value: 0.0\n",
+      "     │   │   │       │   └─╴value: 0.0\n",
+      "     │   │   │       └─╴feat: 2 <= 1.65, samples: 72\n",
+      "     │   │   │           └─╴value: 0.0\n",
+      "     │   │   │           └─╴value: 0.0\n",
+      "     │   │   └─╴feat: 2 <= 2.22, samples: 3886\n",
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+      "     │   │       │   ├─feat: 2 <= 2.21, samples: 1111\n",
+      "     │   │       │   │   └─╴value: 0.0\n",
+      "     │   │       │   │   └─╴value: 0.0\n",
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       "     │   │       │       └─╴value: 0.0\n",
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-      "     │   │           │   └─╴value: 0.0\n",
+      "     │   │       │       └─╴value: 0.0\n",
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       "     │   │           │   └─╴value: 0.0\n",
-      "     │   │           └─╴value: 1.0\n",
-      "     │   └─╴feat: 1 <= 1.22, samples: 107\n",
-      "     │       ├─feat: 2 <= -1.25, samples: 58\n",
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-      "     │           │   │   └─╴value: 1.0\n",
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-      "         │   └─╴value: 1.0\n",
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+      "—————————————————————————— tree: 2/5 ——————————————————————————\n",
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-                    ],
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@@ -39409,32 +24330,4972 @@
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+                        1.0
+                    ],
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-                },
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                 }
             }
         }
diff --git a/machineLearning/rf/decisionTree.py b/machineLearning/rf/decisionTree.py
index aea09a32dc6d9ac8f3bf1ff14232a0e94c08c438..026ff51ce2fc4c9e173b1d65f0830ce90a7f4bcd 100644
--- a/machineLearning/rf/decisionTree.py
+++ b/machineLearning/rf/decisionTree.py
@@ -20,6 +20,8 @@ def saveObjectParameters(obj, saveDict, key):
     params = list(signature(type(obj)).parameters)
     saveDict[key]['arguments'] = {}
     for param in params:
+        if param == 'args' or param == 'kwargs':
+            continue
         attr = getattr(obj, param)
         if isinstance(attr, (str, int, float, list, tuple)):
             saveDict[key]['arguments'][param] = attr
@@ -273,12 +275,15 @@ class DecisionTree():
 
         if not self._baked:
             # getting the raw leaf values
-            rawPredictions = self.raw(data.data)
+            nodes = []
+            for r in range(len(data)):
+                node = self._traverse(self.root, data.data[r])
+                nodes.append(node)
 
             # iterating over raw predictions
             with ThreadPoolExecutor(max_workers=None) as executor:
                 # Assuming 'rawPredictions' is a list of np.ndarray objects and you don't have 'nodes' yet.
-                predictions = list(executor.map(self._leafFunction, rawPredictions))
+                predictions = list(executor.map(self._leafFunction, nodes))
         else:
             predictions = [0] * len(data)
 
diff --git a/machineLearning/rf/leafFunction.py b/machineLearning/rf/leafFunction.py
index cbf5a30f4b2bda9799fe2c1f7e7d79ee01923cd4..4c8cd3ac7039554dbabe09d9c68855f1e837feb0 100644
--- a/machineLearning/rf/leafFunction.py
+++ b/machineLearning/rf/leafFunction.py
@@ -147,7 +147,7 @@ class AnomalyDetection(LeafFunction):
         assert isinstance(node, Node), "input type needs to be of Node"
 
         if hasattr(node, self.strategy):
-            return np.array([getattr(node, self.strategy)])
+            return getattr(node, self.strategy)
         else:
             raise AttributeError(f"Node does not have attribute '{self.strategy}'")
 
diff --git a/som-test.ipynb b/som-test.ipynb
index d231e26809073335830369b856eb1f4287f3052e..026b79f505119ee26048a7d3e4fe18a7fbf0395f 100644
--- a/som-test.ipynb
+++ b/som-test.ipynb
@@ -1 +1 @@
-{"cells":[{"attachments":{},"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["# Testing the Self Organizing Map\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 machineLearning.nn.scheduler import SteppedLR\n","from matplotlib import pyplot as plt\n","from matplotlib import cm\n","from machineLearning.utility import ModelIO\n","from machineLearning.som import (\n","    SOM,\n","    Rectangular, Hexagonal,\n","    GuassianNeighborhood\n",")"]},{"attachments":{},"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 = 6400\n","dims = 5\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","# Shuffle the training data\n","trainIndex = np.random.permutation(len(trainData))\n","trainData = trainData[trainIndex]\n","trainLabels = trainLabels[trainIndex]"]},{"attachments":{},"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["## Setting Up and Training SOM\n","\n","In this step we are creating a self-organizing map. We can create two type, we can set the grid size and learning rate of the map. Futher we need to init the weights by providing the the smallest and largest value of the data domain.\n","\n","After that we can train the map, since we are not using a data loader, we need to provide a batch size. Epochs determin how many times we go over the data set."]},{"cell_type":"code","execution_count":3,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[{"name":"stdout","output_type":"stream","text":["epoch 01/10 |\u001b[0m\u001b[31m⣿\u001b[0m\u001b[0m\u001b[31m \u001b[0m                                                                | 02%\r"]},{"name":"stdout","output_type":"stream","text":["epoch 01/10 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔[0m\u001b[0m\u001b[32m \u001b[0m | 97%\n","topologyError: \u001b[1m\u001b[37m28.23917\u001b[0m   quantazationError: \u001b[1m\u001b[37m0.99115\u001b[0m    learningRate: \u001b[1m\u001b[37m0.01\u001b[0m       gridSteps: \u001b[1m\u001b[37m5.0\u001b[0m        \n","epoch 02/10 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔[0m\u001b[0m\u001b[32m \u001b[0m | 97%\n","topologyError: \u001b[1m\u001b[37m26.74944\u001b[0m   quantazationError: \u001b[1m\u001b[37m0.76535\u001b[0m    learningRate: \u001b[1m\u001b[37m0.01\u001b[0m       gridSteps: \u001b[1m\u001b[37m5.0\u001b[0m        \n","epoch 03/10 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔[0m\u001b[0m\u001b[32m \u001b[0m | 97%\n","topologyError: \u001b[1m\u001b[32m23.61257\u001b[0m   quantazationError: \u001b[1m\u001b[32m0.72448\u001b[0m    learningRate: \u001b[1m\u001b[37m0.01\u001b[0m       gridSteps: \u001b[1m\u001b[37m5.0\u001b[0m        \n","epoch 04/10 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔[0m\u001b[0m\u001b[32m \u001b[0m | 97%\n","topologyError: \u001b[1m\u001b[32m22.75646\u001b[0m   quantazationError: \u001b[1m\u001b[32m0.71954\u001b[0m    learningRate: \u001b[1m\u001b[37m0.01\u001b[0m       gridSteps: \u001b[1m\u001b[37m5.0\u001b[0m        \n","epoch 05/10 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔[0m\u001b[0m\u001b[32m \u001b[0m | 97%\n","topologyError: \u001b[1m\u001b[32m20.93253\u001b[0m   quantazationError: \u001b[1m\u001b[31m0.72273\u001b[0m    learningRate: \u001b[1m\u001b[37m0.01\u001b[0m       gridSteps: \u001b[1m\u001b[37m5.0\u001b[0m        \n","epoch 06/10 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔[0m\u001b[0m\u001b[32m \u001b[0m | 97%\n","topologyError: \u001b[1m\u001b[32m18.67111\u001b[0m   quantazationError: \u001b[1m\u001b[31m0.725\u001b[0m      learningRate: \u001b[1m\u001b[37m0.009\u001b[0m      gridSteps: \u001b[1m\u001b[37m5.0\u001b[0m        \n","epoch 07/10 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔[0m\u001b[0m\u001b[32m \u001b[0m | 97%\n","topologyError: \u001b[1m\u001b[32m16.87535\u001b[0m   quantazationError: \u001b[1m\u001b[33m0.7232\u001b[0m     learningRate: \u001b[1m\u001b[37m0.009\u001b[0m      gridSteps: \u001b[1m\u001b[37m5.0\u001b[0m        \n","epoch 08/10 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔[0m\u001b[0m\u001b[32m \u001b[0m | 97%\n","topologyError: \u001b[1m\u001b[32m15.37997\u001b[0m   quantazationError: \u001b[1m\u001b[32m0.71802\u001b[0m    learningRate: \u001b[1m\u001b[37m0.009\u001b[0m      gridSteps: \u001b[1m\u001b[37m5.0\u001b[0m        \n","epoch 09/10 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔[0m\u001b[0m\u001b[32m \u001b[0m | 97%\n","topologyError: \u001b[1m\u001b[32m14.07833\u001b[0m   quantazationError: \u001b[1m\u001b[32m0.71319\u001b[0m    learningRate: \u001b[1m\u001b[37m0.009\u001b[0m      gridSteps: \u001b[1m\u001b[37m5.0\u001b[0m        \n","epoch 10/10 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔[0m\u001b[0m\u001b[32m \u001b[0m | 97%\n","topologyError: \u001b[1m\u001b[32m13.18344\u001b[0m   quantazationError: \u001b[1m\u001b[32m0.70776\u001b[0m    learningRate: \u001b[1m\u001b[37m0.009\u001b[0m      gridSteps: \u001b[1m\u001b[37m5.0\u001b[0m        \n"]}],"source":["topology = 'hexagonal' # 'hexagonal'/'rectangular'\n","grid = SOM(learningRate=0.01, gridSteps=5)\n","if topology == 'rectangular':\n","    grid.setComponent(Rectangular(gridSize=(15,15), numFeatures=dims))\n","elif topology == 'hexagonal':\n","    grid.setComponent(Hexagonal(gridSize=(15,15), numFeatures=dims))\n","else:\n","    raise ValueError(f'{topology} is not a valid option for topology')\n","grid.setComponent(GuassianNeighborhood(scale=2))\n","grid.setComponent(SteppedLR(grid, 0.9, 5))\n","grid.initWeights(trainData)\n","grid.train(trainData, epochs=10, batchSize=128)"]},{"attachments":{},"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["## Counting numbers of data pionts\n","\n","This runs of data, finds winning nodes and then counts how many data points of each label falls into which winning node. This is done with for train data to get a baseline and with eval data. Also we need to provide a batchSize."]},{"cell_type":"code","execution_count":4,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[],"source":["grid.eval(trainData, labels=trainLabels.astype(int), batchSize=128)\n","grid.eval(validData, labels=validLabels.astype(int), batchSize=128)"]},{"attachments":{},"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["## Plotting Data and Weights as Scatter Plots\n","\n","It is instructive to look at what a self-organizing map does. This is done by plotting coordinates of data and weights pairwise, to see how they match."]},{"cell_type":"code","execution_count":5,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[],"source":["def scatterPairwise(data, weights, size: float = 10, colors: list[str, str] = ['tab:blue', 'tab:orange']):\n","    \"\"\"\n","    Create a scatter plot of pairwise dimensions of a multidimensional dataset on a grid.\n","\n","    Parameters:\n","    data (ndarray): The multidimensional dataset to be plotted.\n","    size (float): The size of each scatter point in the plot (default 10).\n","    color (str): The color of each scatter point in the plot (default 'blue').\n","\n","    Returns:\n","    None.\n","    \"\"\"\n","    num_dims = data.shape[1]\n","    fig, axes = plt.subplots(num_dims, num_dims, figsize=(12, 12))\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], s=size, c=colors[0], alpha=0.5,label='data')\n","                axes[i][j].scatter(weights[:, i], weights[:, j], s=1.5*size, c=colors[1], alpha=1,label='weights')\n","                axes[i][j].set_xlabel(f\"Dim {i}\")\n","                axes[i][j].set_ylabel(f\"Dim {j}\")\n","                axes[i,j].legend(loc='best', fontsize='small')\n","\n","    plt.tight_layout()\n","    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* (values - a)\n","\n","def plotMatrix(matrix, grid, shape='o', size=1):\n","    plt.figure(figsize=(12,12))  # specify the figure size in inches\n","    fig, ax = plt.subplots()\n","\n","    # create an array of points for the grid\n","    points = grid\n","\n","    # plot each point\n","    #colors = []\n","    values = map(matrix.flatten(), [0,255]).astype('int')\n","    #for color in values:\n","    #    colors.append('#' + hex(color)[2:]*3)\n","    colors = cm.viridis(values)\n","\n","\n","    ax.scatter(points[:, 0], points[:, 1], color=colors, s=250*size, marker=shape)\n","    \n","    ax.set_title('Weight Matrix')\n","\n","    # Increase the size of the plot (or 'zoom out')\n","    ax.set_aspect('equal', adjustable='box')\n","    ax.set_xlim(-1, points[:,0].max()+1)\n","    ax.set_ylim(-1, points[:,1].max()+1)\n","\n","    plt.show()\n","\n","def plotPies(grid, title, countSet: int = 0):\n","    fig, ax = plt.subplots(*grid.topology.gridSize, figsize=(10,10))\n","\n","    # Adjust the subplot parameters to reduce the space between subplots\n","    plt.subplots_adjust(wspace=0.1, hspace=0.1)\n","\n","    # Set aspect ratio of all subplots to be equal so that the pie charts look like circles, not ellipses\n","    for a in ax.ravel():\n","        a.set_aspect('equal')\n","\n","    for index, count in enumerate(grid.counts[countSet]):\n","        xx, yy = np.unravel_index(index, grid.topology.gridSize)\n","        if np.sum(count) > 0:  # check if there are counts for this neuron\n","            ax[xx,yy].pie(count)\n","        else:  # if no counts, you can leave it blank or put something else here\n","            ax[xx,yy].axis('off')\n","\n","    plt.suptitle(title)\n","    plt.show()"]},{"attachments":{},"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["## Weight and U Matrix\n","\n","Here we plot first the weights matrix of the self-organizing map, with percentages of data point counts per node/neuron. 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Essentially they show the counts from the weight matrix plot as pie plots on a grid representing again every node/neuron of the self-organizing 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size 640x480 with 1 Axes>"]},"metadata":{},"output_type":"display_data"}],"source":["if topology == 'hexagonal':\n","    plotMatrix(newGrid.weightMatrix, newGrid.topology.gridIndices,'H',1.5)\n","    plotMatrix(newGrid.uMatrix, newGrid.topology.gridIndices,'H',1.5)\n","else:\n","    plotMatrix(newGrid.weightMatrix, newGrid.topology.gridIndices,'s')\n","    plotMatrix(newGrid.uMatrix, newGrid.topology.gridIndices,'s')"]},{"attachments":{},"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["## Comment\n","\n","The code works fine, but is still in an early stage of development. This shows by not providing sufficient means of meassuring the convergence of the map. Also this map doesn't grow by itself and is fixed to what the user sets in the beginning. Futher any means of assessing its performance are missing."]}],"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":"3.12.2"},"vscode":{"interpreter":{"hash":"aee8b7b246df8f9039afb4144a1f6fd8d2ca17a180786b69acc140d282b71a49"}}},"nbformat":4,"nbformat_minor":2}
+{"cells":[{"attachments":{},"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["# Testing the Self Organizing Map\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 machineLearning.nn.scheduler import SteppedLR\n","from matplotlib import pyplot as plt\n","from matplotlib import cm\n","from machineLearning.utility import ModelIO\n","from machineLearning.som import (\n","    SOM,\n","    Rectangular, Hexagonal,\n","    GuassianNeighborhood\n",")"]},{"attachments":{},"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 = 6400\n","dims = 5\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","# Shuffle the training data\n","trainIndex = np.random.permutation(len(trainData))\n","trainData = trainData[trainIndex]\n","trainLabels = trainLabels[trainIndex]"]},{"attachments":{},"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["## Setting Up and Training SOM\n","\n","In this step we are creating a self-organizing map. We can create two type, we can set the grid size and learning rate of the map. Futher we need to init the weights by providing the the smallest and largest value of the data domain.\n","\n","After that we can train the map, since we are not using a data loader, we need to provide a batch size. Epochs determin how many times we go over the data set."]},{"cell_type":"code","execution_count":3,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[{"name":"stdout","output_type":"stream","text":["epoch 01/10 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔[0m\u001b[0m\u001b[32m \u001b[0m | 97%\n","topologyError: \u001b[1m\u001b[37m23.83413\u001b[0m   quantazationError: \u001b[1m\u001b[37m0.95146\u001b[0m    learningRate: \u001b[1m\u001b[37m0.01\u001b[0m       gridSteps: \u001b[1m\u001b[37m5.0\u001b[0m        \n","epoch 02/10 |\u001b[0m\u001b[31m⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿\u001b[0m\u001b[0m\u001b[31m \u001b[0m                                                          | 10%\r"]},{"name":"stdout","output_type":"stream","text":["epoch 02/10 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔[0m\u001b[0m\u001b[32m \u001b[0m | 97%\n","topologyError: \u001b[1m\u001b[37m22.15792\u001b[0m   quantazationError: \u001b[1m\u001b[37m0.77623\u001b[0m    learningRate: \u001b[1m\u001b[37m0.01\u001b[0m       gridSteps: \u001b[1m\u001b[37m5.0\u001b[0m        \n","epoch 03/10 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔[0m\u001b[0m\u001b[32m \u001b[0m | 97%\n","topologyError: \u001b[1m\u001b[32m18.67115\u001b[0m   quantazationError: \u001b[1m\u001b[32m0.72612\u001b[0m    learningRate: \u001b[1m\u001b[37m0.01\u001b[0m       gridSteps: \u001b[1m\u001b[37m5.0\u001b[0m        \n","epoch 04/10 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔[0m\u001b[0m\u001b[32m \u001b[0m | 97%\n","topologyError: \u001b[1m\u001b[32m14.65538\u001b[0m   quantazationError: \u001b[1m\u001b[32m0.7051\u001b[0m     learningRate: \u001b[1m\u001b[37m0.01\u001b[0m       gridSteps: \u001b[1m\u001b[37m5.0\u001b[0m        \n","epoch 05/10 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔[0m\u001b[0m\u001b[32m \u001b[0m | 97%\n","topologyError: \u001b[1m\u001b[32m11.99094\u001b[0m   quantazationError: \u001b[1m\u001b[32m0.69588\u001b[0m    learningRate: \u001b[1m\u001b[37m0.01\u001b[0m       gridSteps: \u001b[1m\u001b[37m5.0\u001b[0m        \n","epoch 06/10 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔[0m\u001b[0m\u001b[32m \u001b[0m | 97%\n","topologyError: \u001b[1m\u001b[32m10.91\u001b[0m      quantazationError: \u001b[1m\u001b[32m0.69009\u001b[0m    learningRate: \u001b[1m\u001b[37m0.009\u001b[0m      gridSteps: \u001b[1m\u001b[37m5.0\u001b[0m        \n","epoch 07/10 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔[0m\u001b[0m\u001b[32m \u001b[0m | 97%\n","topologyError: \u001b[1m\u001b[32m10.48056\u001b[0m   quantazationError: \u001b[1m\u001b[32m0.68684\u001b[0m    learningRate: \u001b[1m\u001b[37m0.009\u001b[0m      gridSteps: \u001b[1m\u001b[37m5.0\u001b[0m        \n","epoch 08/10 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔[0m\u001b[0m\u001b[32m \u001b[0m | 97%\n","topologyError: \u001b[1m\u001b[32m10.04184\u001b[0m   quantazationError: \u001b[1m\u001b[32m0.6859\u001b[0m     learningRate: \u001b[1m\u001b[37m0.009\u001b[0m      gridSteps: \u001b[1m\u001b[37m5.0\u001b[0m        \n","epoch 09/10 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔[0m\u001b[0m\u001b[32m \u001b[0m | 97%\n","topologyError: \u001b[1m\u001b[32m9.4926\u001b[0m     quantazationError: \u001b[1m\u001b[32m0.68588\u001b[0m    learningRate: \u001b[1m\u001b[37m0.009\u001b[0m      gridSteps: \u001b[1m\u001b[37m5.0\u001b[0m        \n","epoch 10/10 |⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿| done ✔[0m\u001b[0m\u001b[32m \u001b[0m | 97%\n","topologyError: \u001b[1m\u001b[32m8.88694\u001b[0m    quantazationError: \u001b[1m\u001b[32m0.68464\u001b[0m    learningRate: \u001b[1m\u001b[37m0.009\u001b[0m      gridSteps: \u001b[1m\u001b[37m5.0\u001b[0m        \n"]}],"source":["topology = 'hexagonal' # 'hexagonal'/'rectangular'\n","grid = SOM(learningRate=0.01, gridSteps=5)\n","if topology == 'rectangular':\n","    grid.setComponent(Rectangular(gridSize=(15,15), numFeatures=dims))\n","elif topology == 'hexagonal':\n","    grid.setComponent(Hexagonal(gridSize=(15,15), numFeatures=dims))\n","else:\n","    raise ValueError(f'{topology} is not a valid option for topology')\n","grid.setComponent(GuassianNeighborhood(scale=2))\n","grid.setComponent(SteppedLR(grid, 0.9, 5))\n","grid.initWeights(trainData)\n","grid.train(trainData, epochs=10, batchSize=128)"]},{"attachments":{},"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["## Counting numbers of data pionts\n","\n","This runs of data, finds winning nodes and then counts how many data points of each label falls into which winning node. This is done with for train data to get a baseline and with eval data. Also we need to provide a batchSize."]},{"cell_type":"code","execution_count":4,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[],"source":["grid.eval(trainData, labels=trainLabels.astype(int), batchSize=128)\n","grid.eval(validData, labels=validLabels.astype(int), batchSize=128)"]},{"attachments":{},"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["## Plotting Data and Weights as Scatter Plots\n","\n","It is instructive to look at what a self-organizing map does. This is done by plotting coordinates of data and weights pairwise, to see how they match."]},{"cell_type":"code","execution_count":5,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[],"source":["def scatterPairwise(data, weights, size: float = 10, colors: list[str, str] = ['tab:blue', 'tab:orange']):\n","    \"\"\"\n","    Create a scatter plot of pairwise dimensions of a multidimensional dataset on a grid.\n","\n","    Parameters:\n","    data (ndarray): The multidimensional dataset to be plotted.\n","    size (float): The size of each scatter point in the plot (default 10).\n","    color (str): The color of each scatter point in the plot (default 'blue').\n","\n","    Returns:\n","    None.\n","    \"\"\"\n","    num_dims = data.shape[1]\n","    fig, axes = plt.subplots(num_dims, num_dims, figsize=(12, 12))\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","                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* (values - a)\n","\n","def plotMatrix(matrix, grid, shape='o', size=1):\n","    plt.figure(figsize=(12,12))  # specify the figure size in inches\n","    fig, ax = plt.subplots()\n","\n","    # create an array of points for the grid\n","    points = grid\n","\n","    # plot each point\n","    #colors = []\n","    values = map(matrix.flatten(), [0,255]).astype('int')\n","    #for color in values:\n","    #    colors.append('#' + hex(color)[2:]*3)\n","    colors = cm.viridis(values)\n","\n","\n","    ax.scatter(points[:, 0], points[:, 1], color=colors, s=250*size, marker=shape)\n","    \n","    ax.set_title('Weight Matrix')\n","\n","    # Increase the size of the plot (or 'zoom out')\n","    ax.set_aspect('equal', adjustable='box')\n","    ax.set_xlim(-1, points[:,0].max()+1)\n","    ax.set_ylim(-1, points[:,1].max()+1)\n","\n","    plt.show()\n","\n","def plotPies(grid, title, countSet: int = 0):\n","    fig, ax = plt.subplots(*grid.topology.gridSize, figsize=(10,10))\n","\n","    # Adjust the subplot parameters to reduce the space between subplots\n","    plt.subplots_adjust(wspace=0.1, hspace=0.1)\n","\n","    # Set aspect ratio of all subplots to be equal so that the pie charts look like circles, not ellipses\n","    for a in ax.ravel():\n","        a.set_aspect('equal')\n","\n","    for index, count in enumerate(grid.counts[countSet]):\n","        xx, yy = np.unravel_index(index, grid.topology.gridSize)\n","        if np.sum(count) > 0:  # check if there are counts for this neuron\n","            ax[xx,yy].pie(count)\n","        else:  # if no counts, you can leave it blank or put something else here\n","            ax[xx,yy].axis('off')\n","\n","    plt.suptitle(title)\n","    plt.show()"]},{"attachments":{},"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["## Weight and U Matrix\n","\n","Here we plot first the weights matrix of the self-organizing map, with percentages of data point counts per node/neuron. The same is done with the u-matrix."]},{"cell_type":"code","execution_count":8,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[{"data":{"text/plain":["<Figure size 1200x1200 with 0 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Essentially they show the counts from the weight matrix plot as pie plots on a grid representing again every node/neuron of the self-organizing 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size 640x480 with 1 Axes>"]},"metadata":{},"output_type":"display_data"}],"source":["if topology == 'hexagonal':\n","    plotMatrix(newGrid.weightMatrix, newGrid.topology.gridIndices,'H',1.5)\n","    plotMatrix(newGrid.uMatrix, newGrid.topology.gridIndices,'H',1.5)\n","else:\n","    plotMatrix(newGrid.weightMatrix, newGrid.topology.gridIndices,'s')\n","    plotMatrix(newGrid.uMatrix, newGrid.topology.gridIndices,'s')"]},{"attachments":{},"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["## Comment\n","\n","The code works fine, but is still in an early stage of development. This shows by not providing sufficient means of meassuring the convergence of the map. Also this map doesn't grow by itself and is fixed to what the user sets in the beginning. Futher any means of assessing its performance are missing."]}],"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":"3.12.2"},"vscode":{"interpreter":{"hash":"aee8b7b246df8f9039afb4144a1f6fd8d2ca17a180786b69acc140d282b71a49"}}},"nbformat":4,"nbformat_minor":2}
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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.data import DataSet\n","from machineLearning.rf import (\n","    DecisionTree,\n","    Gini, Entropy, MSE, MAE, ODD,\n","    Mode, Mean, Confidence, Probabilities, AnomalyDetection,\n","    CART, ID3, C45, RSA,\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]\n","\n","trainSet = DataSet(trainData, targets=trainLabels)\n","validSet = DataSet(validData, targets=validLabels)"]},{"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=12)\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":"code","execution_count":3,"metadata":{},"outputs":[],"source":["tree = DecisionTree(maxDepth=5, minSamplesSplit=12)\n","tree.setComponent(RSA())\n","tree.setComponent(ODD())\n","tree.setComponent(AnomalyDetection())"]},{"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 ✔                  | 28%\n","—————————————————————————— tree: 1/1 ——————————————————————————\n","split: RSA, impurity: ODD, leaf: AnomalyDetection, nodes: 19\n","maxDepth: 5, reached depth: 5, minSamplesSplit: 12\n","·······························································\n","╴feat: 6 <= -2.99, samples: 96000\n","     ├─feat: 0 <= 2.69, samples: 140\n","     │   └─╴value: 0.0\n","     │   └─╴value: 1.0\n","     └─╴feat: 6 <= -2.10, samples: 95860\n","         ├─feat: 2 <= -0.94, samples: 1609\n","         │   ├─feat: 5 <= 3.07, samples: 283\n","         │   │   └─╴value: 1.0\n","         │   │   └─╴value: 1.0\n","         │   └─╴feat: 6 <= -2.85, samples: 1326\n","         │       └─╴value: 0.0\n","         │       └─╴value: 1.0\n","         └─╴feat: 2 <= -3.31, samples: 94251\n","             ├─feat: 3 <= -1.47, samples: 44\n","             │   └─╴value: 1.0\n","             │   └─╴value: 1.0\n","             └─╴feat: 5 <= 0.55, samples: 94207\n","                 └─╴value: 0.0\n","                 └─╴value: 1.0\n"]}],"source":["tree.train(trainSet)\n","print(tree)"]},{"cell_type":"code","execution_count":7,"metadata":{},"outputs":[],"source":["tree.bake()"]},{"cell_type":"code","execution_count":5,"metadata":{},"outputs":[{"ename":"AttributeError","evalue":"Node does not have attribute 'level'","output_type":"error","traceback":["\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m","\u001b[0;31mAttributeError\u001b[0m                            Traceback (most recent call last)","Cell \u001b[0;32mIn[5], line 1\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0m prediction \u001b[38;5;241m=\u001b[39m 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\u001b[38;5;28;43mlist\u001b[39;49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mexecutor\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mmap\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43m_leafFunction\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mrawPredictions\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m    282\u001b[0m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n\u001b[1;32m    283\u001b[0m     predictions \u001b[38;5;241m=\u001b[39m [\u001b[38;5;241m0\u001b[39m] \u001b[38;5;241m*\u001b[39m \u001b[38;5;28mlen\u001b[39m(data)\n","File \u001b[0;32m/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.12/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py:619\u001b[0m, in \u001b[0;36mExecutor.map.<locals>.result_iterator\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m    616\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mwhile\u001b[39;00m fs:\n\u001b[1;32m    617\u001b[0m     \u001b[38;5;66;03m# Careful not to keep a reference to the popped future\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m    618\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m timeout \u001b[38;5;129;01mis\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m:\n\u001b[0;32m--> 619\u001b[0m         \u001b[38;5;28;01myield\u001b[39;00m \u001b[43m_result_or_cancel\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mfs\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mpop\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m    620\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n\u001b[1;32m    621\u001b[0m         \u001b[38;5;28;01myield\u001b[39;00m _result_or_cancel(fs\u001b[38;5;241m.\u001b[39mpop(), end_time \u001b[38;5;241m-\u001b[39m time\u001b[38;5;241m.\u001b[39mmonotonic())\n","File \u001b[0;32m/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.12/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py:317\u001b[0m, in \u001b[0;36m_result_or_cancel\u001b[0;34m(***failed resolving arguments***)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    315\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mtry\u001b[39;00m:\n\u001b[1;32m    316\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01mtry\u001b[39;00m:\n\u001b[0;32m--> 317\u001b[0m         \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[43mfut\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mresult\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mtimeout\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m    318\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01mfinally\u001b[39;00m:\n\u001b[1;32m    319\u001b[0m         fut\u001b[38;5;241m.\u001b[39mcancel()\n","File \u001b[0;32m/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.12/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py:449\u001b[0m, in \u001b[0;36mFuture.result\u001b[0;34m(self, timeout)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    447\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m CancelledError()\n\u001b[1;32m    448\u001b[0m \u001b[38;5;28;01melif\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39m_state \u001b[38;5;241m==\u001b[39m FINISHED:\n\u001b[0;32m--> 449\u001b[0m     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\u001b[38;5;21m__call__\u001b[39m(\u001b[38;5;28mself\u001b[39m, node: Node \u001b[38;5;241m|\u001b[39m np\u001b[38;5;241m.\u001b[39mndarray) \u001b[38;5;241m-\u001b[39m\u001b[38;5;241m>\u001b[39m np\u001b[38;5;241m.\u001b[39mndarray:\n\u001b[0;32m--> 142\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43m_leafFunc\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mnode\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mnode\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n","File \u001b[0;32m~/Documents/neural network/machineLearning/rf/leafFunction.py:150\u001b[0m, in \u001b[0;36mAnomalyDetection._leafFunc\u001b[0;34m(self, node)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    148\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m np\u001b[38;5;241m.\u001b[39marray([\u001b[38;5;28mgetattr\u001b[39m(node, \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39mstrategy)])\n\u001b[1;32m    149\u001b[0m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n\u001b[0;32m--> 150\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mAttributeError\u001b[39;00m(\u001b[38;5;124mf\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mNode does not have attribute \u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00m\u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39mstrategy\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m)\n","\u001b[0;31mAttributeError\u001b[0m: Node does not have attribute 'level'"]}],"source":["prediction = tree.eval(validSet)"]},{"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":["━━━━━━━━━━━━ evaluation ━━━━━━━━━━━━\n","————————— confusion matrix —————————\n","              Class 0     Class 1   \n","····································\n","     Class 0   15950         50     \n","                49%          0%     \n","····································\n","     Class 1     58        15942    \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":10,"metadata":{},"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: 12\n","························································\n","╴feat: 3 <= 2.81, samples: 96000\n","     ├─feat: 3 <= 2.00, samples: 48527\n","     │   ├─feat: 2 <= 2.32, samples: 46927\n","     │   │   ├─feat: 3 <= 1.35, samples: 46411\n","     │   │   │   └─╴value: 0.0\n","     │   │   │   └─╴value: 0.0\n","     │   │   └─╴feat: 3 <= 1.10, samples: 516\n","     │   │       └─╴value: 0.0\n","     │   │       └─╴value: 0.0\n","     │   └─╴feat: 2 <= 1.45, samples: 1600\n","     │       ├─feat: 4 <= 1.10, samples: 1020\n","     │       │   └─╴value: 0.0\n","     │       │   └─╴value: 0.0\n","     │       └─╴feat: 2 <= 2.12, samples: 580\n","     │           └─╴value: 1.0\n","     │           └─╴value: 1.0\n","     └─╴feat: 3 <= 3.50, samples: 47473\n","         ├─feat: 2 <= 0.48, samples: 2609\n","         │   ├─feat: 2 <= -0.15, samples: 144\n","         │   │   └─╴value: 0.0\n","         │   │   └─╴value: 1.0\n","         │   └─╴feat: 2 <= 2.00, samples: 2465\n","         │       └─╴value: 1.0\n","         │       └─╴value: 1.0\n","         └─╴feat: 3 <= 3.90, samples: 44864\n","             ├─feat: 2 <= 1.14, samples: 3452\n","             │   └─╴value: 1.0\n","             │   └─╴value: 1.0\n","             └─╴feat: 2 <= 0.20, samples: 41412\n","                 └─╴value: 1.0\n","                 └─╴value: 1.0\n"]}],"source":["ModelIO.save(tree, 'tree-test')\n","newTree = ModelIO.load('tree-test')\n","print(newTree)"]},{"cell_type":"code","execution_count":11,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[{"name":"stdout","output_type":"stream","text":["━━━━━━━━━━━━ evaluation ━━━━━━━━━━━━\n","————————— confusion matrix —————————\n","              Class 0     Class 1   \n","····································\n","     Class 0   15950         50     \n","                49%          0%     \n","····································\n","     Class 1     58        15942    \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":"3.12.2"},"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.data import DataSet\n","from machineLearning.rf import (\n","    DecisionTree,\n","    Gini, Entropy, MSE, MAE, ODD,\n","    Mode, Mean, Confidence, Probabilities, AnomalyDetection,\n","    CART, ID3, C45, RSA,\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]\n","\n","trainSet = DataSet(trainData, targets=trainLabels)\n","validSet = DataSet(validData, targets=validLabels)"]},{"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 = 'outlier' # 'classifier'/'regressor'/'outlier'\n","tree = DecisionTree(maxDepth=5, minSamplesSplit=12)\n","if task == 'regressor':\n","    tree.setComponent(MSE())\n","    tree.setComponent(Mean())\n","    tree.setComponent(CART(featurePercentile=90))\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))\n","elif task == 'outlier':\n","    tree.setComponent(RSA())\n","    tree.setComponent(ODD())\n","    tree.setComponent(AnomalyDetection())"]},{"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 ✔                  | 22%\n","—————————————————————————— tree: 1/1 ——————————————————————————\n","split: RSA, impurity: ODD, leaf: AnomalyDetection, nodes: 15\n","maxDepth: 5, reached depth: 5, minSamplesSplit: 12\n","·······························································\n","╴feat: 1 <= -3.71, samples: 96000\n","     └─╴value: 0.0\n","     └─╴feat: 3 <= 3.39, samples: 95990\n","         ├─feat: 1 <= -0.98, samples: 95950\n","         │   ├─feat: 0 <= 4.44, samples: 15620\n","         │   │   └─╴value: 0.0\n","         │   │   └─╴value: 1.0\n","         │   └─╴feat: 4 <= 5.04, samples: 80330\n","         │       └─╴value: 0.0\n","         │       └─╴value: 1.0\n","         └─╴feat: 6 <= 0.83, samples: 40\n","             ├─feat: 2 <= 1.86, samples: 31\n","             │   └─╴value: 1.0\n","             │   └─╴value: 1.0\n","             └─╴value: 1.0\n"]}],"source":["tree.train(trainSet)\n","print(tree)"]},{"cell_type":"code","execution_count":7,"metadata":{},"outputs":[],"source":["tree.bake()"]},{"cell_type":"code","execution_count":8,"metadata":{},"outputs":[],"source":["prediction = tree.eval(validSet)"]},{"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). 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Also json is a raw text format, which is neat."]},{"cell_type":"code","execution_count":10,"metadata":{},"outputs":[{"name":"stdout","output_type":"stream","text":["—————————————————————————— tree: 1/2 ——————————————————————————\n","split: RSA, impurity: ODD, leaf: AnomalyDetection, nodes: 15\n","maxDepth: 5, reached depth: 5, minSamplesSplit: 12\n","·······························································\n","╴feat: 1 <= -3.71, samples: 96000\n","     └─╴value: 0.0\n","     └─╴feat: 3 <= 3.39, samples: 95990\n","         ├─feat: 1 <= -0.98, samples: 95950\n","         │   ├─feat: 0 <= 4.44, samples: 15620\n","         │   │   └─╴value: 0.0\n","         │   │   └─╴value: 1.0\n","         │   └─╴feat: 4 <= 5.04, samples: 80330\n","         │       └─╴value: 0.0\n","         │       └─╴value: 1.0\n","         └─╴feat: 6 <= 0.83, samples: 40\n","             ├─feat: 2 <= 1.86, samples: 31\n","             │   └─╴value: 1.0\n","             │   └─╴value: 1.0\n","             └─╴value: 1.0\n"]}],"source":["ModelIO.save(tree, 'tree-test')\n","newTree = ModelIO.load('tree-test')\n","print(newTree)"]},{"cell_type":"code","execution_count":11,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[],"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. 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+            ],
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