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昆明理工大学天气决策树.docx
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..
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理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告
( —
学年 第 1 学期 )
课程名称:人工智能 开课实验室:
信自楼 504
年 12 月 24 日
成绩
学号
天气决策树
指导教师
吴霖
师
评
语
A.了解□
A.强 □
□
该同学的实验是否达到要求: A.达到□
B.基本达到□ C.未达到□
B.基本规□ C.不规□
实验报告是否规:
A.规□
A.详细□
年
月
日
一、上机目的及容
1.上机容
根据下列给定的 14 个数据,运用 Information Gain 构造一个天气决策树。
例子编号
1
晴
热
大
无
N
N
P
晴
多云
雨
热
热
中
大
大
大
有
无
无
2
3
4
P
..w..
.
..
.
冷
冷
冷
中
冷
中
中
中
热
中
无
有
有
无
无
无
有
有
无
有
P
N
P
N
P
P
P
P
P
N
7
8
晴
9
雨
10
11
12
13
14
晴
多云
多云
雨
正常
大
2.上机目的
(1)学习用 Information Gain 构造决策树的方法;
(2)在给定的例子上,构造出正确的决策树;
(3)理解并掌握构造决策树的技术要点。
二、实验原理及基本技术路线图(方框原理图或程序流程图)
(1)设计并实现程序,构造出正确的决策树;
(2)对所设计的算法采用大 O 符号进行时间复杂性和空间复杂性分析;
实验考虑到几个属性:天况——晴、雨、多云; 温度——热、中、冷; 湿度——大、正常; 风况
..w..
.
..
.
——有、无;然后根据每个属性来算出信息增益,接下来我们根据信息增益最大的来进行划分。根据问
题设计算法,建立数据结构,设计需要用的类,然后通过编程实现问题求解。了解和求解最大信息增益
和最小熵选择平均熵最小的属性作为根节点,用同样的方法选择其他节点直至形成整个决策树。dataset
就是具体的划分过程,首先找到可用的划分项目,再第一次划分之后再相关的数据来计算熵。
Main 函数流程图
Dataset 函数主要流程图
Basefun 函数流程图
..w..
.
..
.
Attributevalue 函数流程图
Datapiont 函数流程图
三、所用仪器、材料(设备名称、型号、规格等或使用软件)
1 台 PC 及 VISUAL C++6.0 软件
四、实验方法、步骤(或:程序代码或操作过程)
源代码:
main 函数:
#include <fstream>
..w..
.
..
.
#include <iostream>
#include <list>
#include <sstream>
#include <string>
#include <vector>
#include "AttributeValue.h"
#include "DataPoint.h"
#include "DataSet.h"
DataPoint processLine(std::string const& sLine)
{
std::istringstream isLine(sLine, std::istringstream::in);
std::vector<AttributeValue> attributes;
// TODO: need to handle beginning and ending empty spaces.
while( isLine.good() )
{
std::string rawfield;
isLine >> rawfield;
attributes.push_back( AttributeValue( rawfield ) );
..w..
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资源评论
- m0_719082582023-06-17资源很受用,资源主总结的很全面,内容与描述一致,解决了我当下的问题。
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