/// <summary>
/// Indução da árvore
/// </summary>
/// <param name="atributoMeta">Atributo meta para o nível que a árvore se encontra</param>
/// <param name="atributos">Lista de atributos para o nível corrente</param>
/// <param name="no">Referência para o nó do nível acima</param>
/// <param name="atrMaiorGanhoAcima">Referência para o nível de maior ganho do nível acima</param>
private void GerarC45(string atributoMeta, List <Atributo> atributos, No no)
{
//Realiza poda
if (Poda.HasValue && no.Nivel >= Poda.Value)
{
return;
}
//Calcular entropia da classe meta para a quantidade de amostra para o nivel atual
var valoresClasseMeta = atributos.FirstOrDefault(atr => atr.Nome.Equals(_ClasseMeta.Nome));
if (valoresClasseMeta.RetornaValoresDistintos().Count <= 1)
{
return;
}
double valorEntropia = CalcularEntropia(valoresClasseMeta);
Atributo atributoMaiorGanho = new Atributo();
double maiorGanho = 0;
var atributosTemp = atributos.Where(atr => !atr.Nome.Equals(_ClasseMeta.Nome));
if (atributoMeta == "Outras palavras" || atributoMeta == "Sem comentário")
{
atributosTemp = atributos.Where(atr => !atr.Nome.Equals(_ClasseMeta.Nome) && atr.Nome != no.Nome);
}
//Determina o atributo de maior ganho para nível atual
foreach (var atributo in atributosTemp)
{
double ganhoAtr = CalcularGanho(valorEntropia, valoresClasseMeta, atributo);
if (ganhoAtr > maiorGanho)
{
maiorGanho = ganhoAtr;
atributoMaiorGanho = atributo;
}
}
No noAtual;
if (atributoMaiorGanho.TipoAtributo == Tipo.Categorico)
{
var valoresDistintos = atributoMaiorGanho.RetornaValoresDistintos();
foreach (var valor in valoresDistintos)
{
var novosAtributos = CriarNovosAtributosCategorico(valor.ToString(), atributoMaiorGanho, atributos);
noAtual = CriarNo(atributoMaiorGanho.Nome, atributoMaiorGanho.Legenda, Tipo.Categorico, valor.ToString(),
novosAtributos[0].valores.Count, no.ValorTotal, novosAtributos.FirstOrDefault(atr => atr.Nome == _ClasseMeta.Nome).RetornaPorcentagemMaiorIncidencia(),
no.Nivel + 1);
no.NosFilhos.Add(noAtual);
GerarC45(valor.ToString(), novosAtributos, noAtual);
}
}
else if (atributoMaiorGanho.TipoAtributo == Tipo.Mineração_de_Texto)
{
List <string> palavrasTop = new List <string>();
foreach (var palavra in atributoMaiorGanho.RetornaValoresDistintos())
{
if (palavrasTop.Count(p => p.Equals(palavra)) <= 0)
{
palavrasTop.Add(palavra.ToString());
}
}
if (palavrasTop.Count <= 0)
{
return;
}
else
{
foreach (var palavra in palavrasTop)
{
var novosAtributos = CriarNovosAtributosMineracaoTexto(palavra.ToString(), atributoMaiorGanho, atributos);
noAtual = CriarNo(atributoMaiorGanho.Nome, atributoMaiorGanho.Legenda, Tipo.Mineração_de_Texto, palavra.ToString(),
novosAtributos[0].valores.Count, no.ValorTotal,
novosAtributos.FirstOrDefault(atr => atr.Nome == _ClasseMeta.Nome).RetornaPorcentagemMaiorIncidencia(), no.Nivel + 1);
no.NosFilhos.Add(noAtual);
GerarC45(palavra.ToString(), novosAtributos, noAtual);
}
}
}
else
{
double valorDiscretizado = Math.Round(atributoMaiorGanho.Discretizar(), 2, MidpointRounding.AwayFromZero);
var novosAtributos = CriarNovosAtributosContinuo(valorDiscretizado, atributoMaiorGanho, atributos, true);
noAtual = CriarNo(atributoMaiorGanho.Nome,
atributoMaiorGanho.Legenda,
Tipo.Contínuo,
" > " + valorDiscretizado.ToString(),
novosAtributos[0].valores.Count,
no.ValorTotal,
novosAtributos.FirstOrDefault(atr => atr.Nome == _ClasseMeta.Nome).RetornaPorcentagemMaiorIncidencia(),
no.Nivel + 1);
no.NosFilhos.Add(noAtual);
GerarC45("> " + valorDiscretizado.ToString(), novosAtributos, noAtual);
novosAtributos = CriarNovosAtributosContinuo(valorDiscretizado, atributoMaiorGanho, atributos, false);
noAtual = CriarNo(atributoMaiorGanho.Nome,
atributoMaiorGanho.Legenda,
Tipo.Contínuo,
" <= " + valorDiscretizado.ToString(),
novosAtributos[0].valores.Count,
no.ValorTotal,
novosAtributos.FirstOrDefault(atr => atr.Nome == _ClasseMeta.Nome).RetornaPorcentagemMaiorIncidencia(),
no.Nivel + 1);
no.NosFilhos.Add(noAtual);
GerarC45("<= " + valorDiscretizado.ToString(), novosAtributos, noAtual);
}
}
/// <summary>
/// Calcular a informação de ganho
/// </summary>
/// <returns></returns>
private double CalcularGanho(double entropia, Atributo valoresClasseMeta, Atributo valoresAtributoCalculo)
{
double ganho = 0;
//Lista com a soma dos (D)
List <double> listaCalculoD = new List <double>();
if (valoresAtributoCalculo.TipoAtributo == Tipo.Categorico)
{
#region Tipo diferente de número
//Retorna os valores distintos dentro da coluna
var valoresDistAtrCalculo = valoresAtributoCalculo.RetornaValoresDistintos();
//Sobre cada atributo fazer cada possibilidade
foreach (var valor in valoresDistAtrCalculo)
{
//Total de casos deste valor dentro da coluna
float totalCasos = valoresAtributoCalculo.RetornaProporcaoCasos(valor.ToString());
//Retorna os diferentes valores contidos dentro da classeMeta para esse valor
var casosClasseMeta = valoresAtributoCalculo.RetornaCasosOutroExemplo(valor.ToString(), valoresClasseMeta.valores);
double casosSomados = 0;
foreach (var caso in casosClasseMeta)
{
double divisao = caso.Value / totalCasos;
casosSomados += divisao * (Math.Log(divisao, 2));
}
double calculoD = (totalCasos / valoresAtributoCalculo.valores.Count) * casosSomados;
listaCalculoD.Add(calculoD < 0 ? calculoD *= -1 : calculoD);
}
#endregion
}
else if (valoresAtributoCalculo.TipoAtributo == Tipo.Contínuo)
{
#region Ganho para números, realiza discretização
double valorDiscretizado = Math.Round(valoresAtributoCalculo.Discretizar(), 2, MidpointRounding.AwayFromZero);
//Conjunto maior
float totalMaior = valoresAtributoCalculo.RetornaCasosConjunto(valorDiscretizado, true);
var casosClasseMeta = valoresAtributoCalculo.RetornaCasosOutroExemplo(valorDiscretizado, true, valoresClasseMeta.valores);
double casosSomados = 0;
foreach (var caso in casosClasseMeta)
{
float divisao = caso.Value / totalMaior;
casosSomados += divisao * (Math.Log(divisao, 2));
}
double calculoD = (totalMaior / valoresAtributoCalculo.valores.Count) * casosSomados;
listaCalculoD.Add(calculoD < 0 ? calculoD *= -1 : calculoD);
//Conjunto menor igual
float totalMenorIgual = valoresAtributoCalculo.RetornaCasosConjunto(valorDiscretizado, false);
casosClasseMeta = valoresAtributoCalculo.RetornaCasosOutroExemplo(valorDiscretizado, false, valoresClasseMeta.valores);
casosSomados = 0;
foreach (var caso in casosClasseMeta)
{
float divisao = caso.Value / totalMenorIgual;
casosSomados += divisao * (Math.Log(divisao, 2));
}
calculoD = (totalMenorIgual / valoresAtributoCalculo.valores.Count) * casosSomados;
listaCalculoD.Add(calculoD < 0 ? calculoD *= -1 : calculoD);
#endregion
}
else
{
#region Ganho para textos
List <string> palavrasTop = new List <string>();
foreach (var valor in valoresAtributoCalculo.RetornaValoresDistintos())
{
if (!string.IsNullOrEmpty(valor.ToString()))
{
foreach (var palavra in valor.ToString().Split(','))
{
if (!string.IsNullOrEmpty(palavra) && palavrasTop.Count(p => p.Equals(palavra)) <= 0)
{
palavrasTop.Add(palavra);
}
}
}
}
palavrasTop.Add(string.Empty);
//Sobre cada atributo fazer cada possibilidade
foreach (var valor in palavrasTop)
{
//Total de casos deste valor dentro da coluna
float totalCasos = valoresAtributoCalculo.RetornaProporcaoCasos(valor.ToString());
//Retorna os diferentes valores contidos dentro da classeMeta para esse valor
var casosClasseMeta = valoresAtributoCalculo.RetornaCasosOutroExemplo(valor.ToString(), valoresClasseMeta.valores);
double casosSomados = 0;
foreach (var caso in casosClasseMeta)
{
double divisao = caso.Value / totalCasos;
casosSomados += divisao * (Math.Log(divisao, 2));
}
double calculoD = (totalCasos / valoresAtributoCalculo.valores.Count) * casosSomados;
listaCalculoD.Add(calculoD < 0 ? calculoD *= -1 : calculoD);
}
#endregion
}
//Entropia - (Soma da lista do cálculo do D)
ganho = entropia - (listaCalculoD.Sum());
return(ganho);
}
