public void printNode(TreeNode root, string tabs)
{
System.Console.WriteLine(tabs + '|' + root.attribute + '|');
if (root.attribute.values != null)
{
for (int i = 0; i < root.attribute.values.Length; i++)
{
System.Console.WriteLine(tabs + "\t" + "<" + root.attribute.values[i] + ">");
TreeNode childNode = root.getChildByBranchName(root.attribute.values[i]);
printNode(childNode, "\t" + tabs);
}
}
}
/// <summary>
/// Monta uma árvore de decisão baseado nas amostragens apresentadas
/// </summary>
/// <param name="samples">Tabela com as amostragens que serão apresentadas para a montagem da árvore</param>
/// <param name="targetAttribute">Nome da coluna da tabela que possue o valor true ou false para
/// validar ou não uma amostragem</param>
/// <returns>A raiz da árvore de decisão montada</returns>
private TreeNode internalMountTree(DataTable samples, string targetAttribute, Attribute[] attributes)
{
if (allSamplesPositives(samples, targetAttribute) == true)
return new TreeNode(new Attribute(true));
if (allSamplesNegatives(samples, targetAttribute) == true)
return new TreeNode(new Attribute(false));
if (attributes.Length == 0)
return new TreeNode(new Attribute(getMostCommonValue(samples, targetAttribute)));
mTotal = samples.Rows.Count;
mTargetAttribute = targetAttribute;
mTotalPositives = countTotalPositives(samples);
mEntropySet = calcEntropy(mTotalPositives, mTotal - mTotalPositives);
Attribute bestAttribute = getBestAttribute(samples, attributes);
TreeNode root = new TreeNode(bestAttribute);
DataTable aSample = samples.Clone();
foreach (string value in bestAttribute.values)
{
// Seleciona todas os elementos com o valor deste atributo
aSample.Rows.Clear();
DataRow[] rows = samples.Select(bestAttribute.AttributeName + " = " + "'" + value + "'");
foreach (DataRow row in rows)
{
aSample.Rows.Add(row.ItemArray);
}
// Seleciona todas os elementos com o valor deste atributo
// Cria uma nova lista de atributos menos o atributo corrente que é o melhor atributo
ArrayList aAttributes = new ArrayList(attributes.Length - 1);
for (int i = 0; i < attributes.Length; i++)
{
if (attributes[i].AttributeName != bestAttribute.AttributeName)
aAttributes.Add(attributes[i]);
}
// Cria uma nova lista de atributos menos o atributo corrente que é o melhor atributo
if (aSample.Rows.Count == 0)
{
return new TreeNode(new Attribute(getMostCommonValue(aSample, targetAttribute)));
}
else
{
DecisionTreeID3 dc3 = new DecisionTreeID3();
TreeNode ChildNode = dc3.mountTree(aSample, targetAttribute, (Attribute[])aAttributes.ToArray(typeof(Attribute)));
root.AddTreeNode(ChildNode, value);
}
}
return root;
}
/// <summary>
/// Adiciona um TreeNode filho a este treenode no galho de nome indicicado pelo ValueName
/// </summary>
/// <param name="treeNode">TreeNode filho a ser adicionado</param>
/// <param name="ValueName">Nome do galho onde o treeNode é criado</param>
public void AddTreeNode(TreeNode treeNode, string ValueName)
{
int index = mAttribute.indexValue(ValueName);
mChilds[index] = treeNode;
}
