taralino

.evaluate

Die Funktion DecisionTree.evaluate(x) erwartet folgende (verpflichtende) Argumente:

Argument	Datentyp	Hinweis
x	Datenfeld	zu testendes Objekt als Vektor

Die Funktion wertet einen zuvor erstellten Entscheidungsbaum bezüglich des Eingangssignals x aus. Zurückgegeben wird das Klassifikationsergebnis (Index der zugehörigen Klasse).

Beispiel

Bevor ein Entscheidungsbaum bestimmt wird, werden Trainingsdaten im dafür benötigten Format definiert. Anschließend wird die Klassifikation eines Objekts durchgeführt.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <script src="taralino.js"></script>
</head>
<body>
<script>

// Trainingsdaten mit bekanntem Klassifikationsergebnis
var X = [
  {input:[0.3, 0.2, 0.5], index:0},
  {input:[0.8, 0.4, 1.0], index:0},
  {input:[0.5, 1.0, 0.2], index:1},
  {input:[0.2, 0.3, 0.0], index:1}
];

// Zu testendes Objekt
var x = [0.3, 0.3, 0.3];

// Entscheidungsbaum erstellen
DecisionTree.init(X);

// Testobjekt auswerten
var t = DecisionTree.evaluate(x);

// Ergebnis der Klassifikation
Console.print(t);

</script>
</body>
</html>

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