diff --git a/machineLearning/rf/splitAlgorithm.py b/machineLearning/rf/splitAlgorithm.py
index 657aaccce61a50b97aa9c9f2592c28f44358037c..298b796e07cd1c63330d0a8b6a74a34b082a5c55 100644
--- a/machineLearning/rf/splitAlgorithm.py
+++ b/machineLearning/rf/splitAlgorithm.py
@@ -94,20 +94,11 @@ class CART(SplitAlgorithm):
         if not np.any(validSplits):
             return
 
-        # using a lambda function to prevent the use of loops in python
-        # first split the data according to split masks
-        splitFunc = lambda splitMask: (targets[splitMask], targets[np.logical_not(splitMask)])
-        leftTargets, rightTargets = zip(*map(splitFunc, allSplitsMask.T))
+        leftTargets = [targets[splitMask] for splitMask in allSplitsMask.T]
+        rightTargets = [targets[np.logical_not(splitMask)] for splitMask in allSplitsMask.T]
 
-        # using a lambda function to prevent the use of loops in python
-        # second we calculate the left side impurity of the split
-        leftImpurityFunc = lambda i: (leftCounts[i] / len(data)) * self._impurity(leftTargets[i], weights)
-        leftImpurity = np.array(list(map(leftImpurityFunc, range(len(splits)))))
-
-        # using a lambda function to prevent the use of loops in python
-        # third we calculate the right side impurity of the split
-        rightImpurityFunc = lambda i: (rightCounts[i] / len(data)) * self._impurity(rightTargets[i], weights)
-        rightImpurity = np.array(list(map(rightImpurityFunc, range(len(splits)))))
+        leftImpurity = np.array([(leftCounts[i] / len(data)) * self._impurity(leftTargets[i], weights) for i in range(len(splits))])
+        rightImpurity = np.array([(rightCounts[i] / len(data)) * self._impurity(rightTargets[i], weights) for i in range(len(splits))])
 
         # collecting the impurity together
         infoGain = leftImpurity + rightImpurity
@@ -145,20 +136,11 @@ class ID3(SplitAlgorithm):
         if not np.any(validSplits):
             return
 
-        # using a lambda function to prevent the use of loops in python
-        # first split the data according to split masks
-        splitFunct = lambda splitMask: (targets[splitMask], targets[np.logical_not(splitMask)])
-        leftTargets, rightTargets = zip(*map(splitFunct, allSplitsMask.T))
-
-        # using a lambda function to prevent the use of loops in python
-        # second we calculate the left side impurity of the split
-        leftImpurityFunc = lambda i: (leftCounts[i] / len(data)) * self._impurity(leftTargets[i], weights)
-        leftImpurity = np.array(list(map(leftImpurityFunc, range(len(splits)))))
+        leftTargets = [targets[splitMask] for splitMask in allSplitsMask.T]
+        rightTargets = [targets[np.logical_not(splitMask)] for splitMask in allSplitsMask.T]
 
-        # using a lambda function to prevent the use of loops in python
-        # third we calculate the right side impurity of the split
-        rightImpurityFunc = lambda i: (rightCounts[i] / len(data)) * self._impurity(rightTargets[i], weights)
-        rightImpurity = np.array(list(map(rightImpurityFunc, range(len(splits)))))
+        leftImpurity = np.array([(leftCounts[i] / len(data)) * self._impurity(leftTargets[i], weights) for i in range(len(splits))])
+        rightImpurity = np.array([(rightCounts[i] / len(data)) * self._impurity(rightTargets[i], weights) for i in range(len(splits))])
 
         # calculating the left/right side contribution to impurity
         leftImpurityContrib = leftCounts / len(data) * leftImpurity
@@ -195,20 +177,11 @@ class C45(SplitAlgorithm):
         if not np.any(validSplits):
             return
 
-        # using a lambda function to prevent the use of loops in python
-        # first split the data according to split masks
-        splitFunct = lambda splitMask: (targets[splitMask], targets[np.logical_not(splitMask)])
-        leftTargets, rightTargets = zip(*map(splitFunct, allSplitsMask.T))
-
-        # using a lambda function to prevent the use of loops in python
-        # second we calculate the left side impurity of the split
-        leftImpurityFunc = lambda i: (leftCounts[i] / len(data)) * self._impurity(leftTargets[i], weights)
-        leftImpurity = np.array(list(map(leftImpurityFunc, range(len(splits)))))
+        leftTargets = [targets[splitMask] for splitMask in allSplitsMask.T]
+        rightTargets = [targets[np.logical_not(splitMask)] for splitMask in allSplitsMask.T]
 
-        # using a lambda function to prevent the use of loops in python
-        # third we calculate the right side impurity of the split
-        rightImpurityFunc = lambda i: (rightCounts[i] / len(data)) * self._impurity(rightTargets[i], weights)
-        rightImpurity = np.array(list(map(rightImpurityFunc, range(len(splits)))))
+        leftImpurity = np.array([(leftCounts[i] / len(data)) * self._impurity(leftTargets[i], weights) for i in range(len(splits))])
+        rightImpurity = np.array([(rightCounts[i] / len(data)) * self._impurity(rightTargets[i], weights) for i in range(len(splits))])
 
         # calculating the left/right side contribution to impurity
         leftImpurityContrib = leftCounts / len(data) * leftImpurity
diff --git a/test.json b/test.json
index a1ffd5f7d8736eb32eae6d769f0dc8b6c9484c83..efcf33d802132534d592bb9b7269ee75466d1235 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": 2.20070322605272, "feature": 3, "leftID": 1, "rightID": 2, "id": 0, "isRoot": true, "parent": null, "values": null}, "1": {"threshold": 1.6978871232778823, "feature": 3, "leftID": 3, "rightID": 4, "id": 1, "isRoot": false, "parent": 0, "values": null}, "2": {"threshold": 3.007336256229629, "feature": 3, "leftID": 17, "rightID": 18, "id": 2, "isRoot": false, "parent": 0, "values": null}, "3": {"threshold": 2.0318112757416715, "feature": 5, "leftID": 5, "rightID": 6, "id": 3, "isRoot": false, "parent": 1, "values": null}, "4": {"threshold": 1.6122587241897353, "feature": 5, "leftID": 11, "rightID": 12, "id": 4, "isRoot": false, "parent": 1, "values": null}, "17": {"threshold": 1.3386099454344296, "feature": 5, "leftID": 19, "rightID": 20, "id": 17, "isRoot": false, "parent": 2, "values": null}, "18": {"threshold": 0.6345733677199753, "feature": 5, "leftID": 25, "rightID": 26, "id": 18, "isRoot": false, "parent": 2, "values": null}, "5": {"threshold": 1.2311103311323157, "feature": 3, "leftID": 7, "rightID": 8, "id": 5, "isRoot": false, "parent": 3, "values": null}, "6": {"threshold": 1.029402302654891, "feature": 3, "leftID": 9, "rightID": 10, "id": 6, "isRoot": false, "parent": 3, "values": null}, "11": {"threshold": 0.6280023331424877, "feature": 5, "leftID": 13, "rightID": 14, "id": 11, "isRoot": false, "parent": 4, "values": null}, "12": {"threshold": 0.6760421762768369, "feature": 4, "leftID": 15, "rightID": 16, "id": 12, "isRoot": false, "parent": 4, "values": null}, "19": {"threshold": 0.349499581271841, "feature": 5, "leftID": 21, "rightID": 22, "id": 19, "isRoot": false, "parent": 17, "values": null}, "20": {"threshold": 0.5548609445263953, "feature": 4, "leftID": 23, "rightID": 24, 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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. 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 ✔                  | 47%\n","—————————————————————— tree: 1/1 ———————————————————————\n","split: CART, impurity: Entropy, leaf: Mode, nodes: 31\n","maxDepth: 5, reached depth: 5, minSamplesSplit: 2\n","························································\n","╴feat: 3 <= 2.20, samples: 96000\n","     ├─feat: 3 <= 1.70, samples: 47473\n","     │   ├─feat: 5 <= 2.03, samples: 45907\n","     │   │   ├─feat: 3 <= 1.23, samples: 44898\n","     │   │   │   └─╴value: 0.0\n","     │   │   │   └─╴value: 0.0\n","     │   │   └─╴feat: 3 <= 1.03, samples: 1009\n","     │   │       └─╴value: 0.0\n","     │   │       └─╴value: 0.0\n","     │   └─╴feat: 5 <= 1.61, samples: 1566\n","     │       ├─feat: 5 <= 0.63, samples: 1394\n","     │       │   └─╴value: 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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":10,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[{"name":"stdout","output_type":"stream","text":["━━━━━━━━━━━━ evaluation ━━━━━━━━━━━━\n","————————— confusion matrix —————————\n","              Class 0     Class 1   \n","····································\n","     Class 0   15966         34     \n","                49%          0%     \n","····································\n","     Class 1     54        15946    \n","                 0%         49%     \n","\n","———————————————————————————————— scores ———————————————————————————————\n","                accuracy       precision      sensitivity      miss rate    \n","·······································································\n","     Class 0     0.997           0.997           0.998           0.002      \n","     Class 1     0.997           0.998           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":11,"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: 3 <= 2.20, samples: 96000\n","     ├─feat: 3 <= 1.70, samples: 47473\n","     │   ├─feat: 5 <= 2.03, samples: 45907\n","     │   │   ├─feat: 3 <= 1.23, samples: 44898\n","     │   │   │   └─╴value: 0.0\n","     │   │   │   └─╴value: 0.0\n","     │   │   └─╴feat: 3 <= 1.03, samples: 1009\n","     │   │       └─╴value: 0.0\n","     │   │       └─╴value: 0.0\n","     │   └─╴feat: 5 <= 1.61, samples: 1566\n","     │       ├─feat: 5 <= 0.63, samples: 1394\n","     │       │   └─╴value: 0.0\n","     │       │   └─╴value: 0.0\n","     │       └─╴feat: 4 <= 0.68, samples: 172\n","     │           └─╴value: 0.0\n","     │           └─╴value: 1.0\n","     └─╴feat: 3 <= 3.01, samples: 48527\n","         ├─feat: 5 <= 1.34, samples: 1600\n","         │   ├─feat: 5 <= 0.35, samples: 686\n","         │   │   └─╴value: 0.0\n","         │   │   └─╴value: 0.0\n","         │   └─╴feat: 4 <= 0.55, samples: 914\n","         │       └─╴value: 1.0\n","         │       └─╴value: 1.0\n","         └─╴feat: 5 <= 0.63, samples: 46927\n","             ├─feat: 3 <= 3.46, samples: 1548\n","             │   └─╴value: 1.0\n","             │   └─╴value: 1.0\n","             └─╴feat: 3 <= 3.17, samples: 45379\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":12,"metadata":{"trusted":false},"outputs":[{"name":"stdout","output_type":"stream","text":["━━━━━━━━━━━━ evaluation ━━━━━━━━━━━━\n","————————— confusion matrix —————————\n","              Class 0     Class 1   \n","····································\n","     Class 0   15966         34     \n","                49%          0%     \n","····································\n","     Class 1     54        15946    \n","                 0%         49%     \n","\n","———————————————————————————————— scores ———————————————————————————————\n","                accuracy       precision      sensitivity      miss rate    \n","·······································································\n","     Class 0     0.997           0.997           0.998           0.002      \n","     Class 1     0.997           0.998           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","╴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: 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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":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     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. 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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}