कार्ट एल्गोरिथ्म के लिए मध्यवर्ती तालिकाओं के भंडारण का संगठन

सभी को पढ़ने के लिए अच्छा दिन है। सबसे पहले, मैं इस मुद्दे की पृष्ठभूमि की व्याख्या करूँगा। यह सब इस तथ्य के साथ शुरू हुआ कि एक मित्र ने मुझे काम पर एक आवेदन (WinForm in C #) बनाने में मदद करने के लिए कहा जो प्रपत्र पर तालिका में आँकड़ों के आधार पर CART एल्गोरिथ्म का उपयोग करके एक द्विआधारी निर्णय वृक्ष का निर्माण करेगा। लब्बोलुआब यह है कि गणना मापदंड के अनुसार स्रोत तालिका को 2 भागों में विभाजित करना है। स्रोत तालिका को विभाजित करने के लिए, हमें प्रत्येक स्तंभ के लिए औसत खोजना होगा:

//     public static double[] GetAverageValue(DataTable table) { #region      var sr = new double[14]; for (int j = 1; j < table.Columns.Count - 1; j++) { double sum = 0.0; for (int i = 0; i < table.Rows.Count; i++) { sum = sum + Convert.ToDouble(table.Rows[i][j]); } sr[j - 1] = sum / table.Rows.Count; } #endregion return sr; } 

गणना में पहले और अंतिम कॉलम को ध्यान में नहीं रखा जाता है (पहला मूल्य वर्ष है, अंतिम मूल्य 0 या 1 है)। यह फ़ंक्शन औसत मानों का एक-आयामी सरणी लौटाएगा, जिसकी पहुंच सूचकांक के अनुसार होगी।
फिर प्रत्येक कॉलम के लिए गिन्नी गुणांक की वास्तविक खोज है, जो हमें दिखाएगा कि हमारी तालिका को अलग करने के लिए कौन से कॉलम हैं, उनमें से न्यूनतम का चयन किया गया है और, तदनुसार, न्यूनतम गुणांक वाले कॉलम इंडेक्स को अलग करने के लिए हमारे लिए आवश्यक होगा। तब यह कॉलम चुना जाता है और इस कॉलम के औसत मान से अधिक सभी मानों को एक तालिका में भेजा जाता है, उदाहरण के लिए 1.1, और सभी मान तालिका 1.2 में औसत से कम हैं। नीचे कोड है। जो स्रोत तालिका के पहले विभाजन के लिए जिम्मेदार है:

 //         public static int[] GetMoreAverageAndLessAverage(double average, double[] columns, int[] T) { int moreAverage = 0; int valueTMoreAverage = 0; int valueTInvertMoreAverage = 0; int lessAverage = 0; int valueTLessAverage = 0; int valueTLessInvertAverage = 0; var moreAverageValue = new int[6]; for (int i = 0; i < columns.Length; i++ ) { if (columns[i] >= average) { moreAverage = moreAverage + 1; if (T[i] == 1) { valueTMoreAverage = valueTMoreAverage + 1; } else { valueTInvertMoreAverage = valueTInvertMoreAverage + 1; } } else { lessAverage = lessAverage + 1; if (T[i] == 1) { valueTLessAverage = valueTLessAverage + 1; } else { valueTLessInvertAverage = valueTLessInvertAverage + 1; } } } moreAverageValue[0] = moreAverage; moreAverageValue[1] = valueTMoreAverage; moreAverageValue[2] = valueTInvertMoreAverage; moreAverageValue[3] = lessAverage; moreAverageValue[4] = valueTLessAverage; moreAverageValue[5] = valueTLessInvertAverage; return moreAverageValue; } //   Gini(T,param) public static double GetValueGini(int[] currentCollumnsAndT, int lengthCollumns) { var gini = 0.0; if (currentCollumnsAndT != null) { double gini1 = (Convert.ToDouble(currentCollumnsAndT.GetValue(0)) / lengthCollumns) * (1 - ((Convert.ToDouble(currentCollumnsAndT.GetValue(1)) / Convert.ToDouble(currentCollumnsAndT.GetValue(0))) * (Convert.ToDouble(currentCollumnsAndT.GetValue(1)) / Convert.ToDouble(currentCollumnsAndT.GetValue(0)))) - ((Convert.ToDouble(currentCollumnsAndT.GetValue(2)) / Convert.ToDouble(currentCollumnsAndT.GetValue(0))) * (Convert.ToDouble(currentCollumnsAndT.GetValue(2)) / Convert.ToDouble(currentCollumnsAndT.GetValue(0))))); double gini2 = (Convert.ToDouble(currentCollumnsAndT.GetValue(3)) / lengthCollumns) * (1 - ((Convert.ToDouble(currentCollumnsAndT.GetValue(4)) / Convert.ToDouble(currentCollumnsAndT.GetValue(3))) * (Convert.ToDouble(currentCollumnsAndT.GetValue(4)) / Convert.ToDouble(currentCollumnsAndT.GetValue(3)))) - ((Convert.ToDouble(currentCollumnsAndT.GetValue(5)) / Convert.ToDouble(currentCollumnsAndT.GetValue(3))) * (Convert.ToDouble(currentCollumnsAndT.GetValue(5)) / Convert.ToDouble(currentCollumnsAndT.GetValue(3))))); gini = gini1 + gini2; } return gini; } //    public static double[] GetValueGiniIsPrimaryDivide(DataTable table) { var currentCollumn = new double[table.Rows.Count]; var average = GetAverageValue(table); //      ,    GetValueGiniIsPrimaryDivide ( ) var T = new int[table.Rows.Count]; var gini = new double[table.Columns.Count - 1]; for (int i = 0; i < table.Rows.Count; i++) { T[i] = Convert.ToInt16(table.Rows[i][table.Columns.Count - 1]); } for (int i = 1; i < table.Columns.Count - 1; i++) { for (int j = 0; j < table.Rows.Count; j++) { currentCollumn[j] = 0.0; currentCollumn[j] = Convert.ToDouble(table.Rows[j][i].ToString()); } var bufer = average[i - 1]; gini[i] = GetValueGini(GetMoreAverageAndLessAverage(bufer, currentCollumn, T), table.Rows.Count); } var min = Convert.ToDouble(gini.GetValue(0)); int indexMin = 0; for (int i = 0; i < gini.Length; i++) { if (Convert.ToDouble(gini.GetValue(i)) <= min) { min = Convert.ToDouble(gini.GetValue(i)); indexMin = i; } } var returnValue = new double[2]; returnValue[0] = min; returnValue[1] = indexMin; return returnValue; } } 

तालिका, मुझे याद है, DataGridView से प्राप्त की गई है। और उपरोक्त सभी इस तरह से कहा जाता है:

 #region   DataGrid DataTable var table = new DataTable(); for (int j = 0; j < dataGridView1.Columns.Count; j++) { table.Columns.Add(dataGridView1.Columns[j].Name); } for (int i = 0; i < dataGridView1.Rows.Count - 1; i++) { table.Rows.Add(); for (int j = 0; j < dataGridView1.Columns.Count; j++) { table.Rows[i][j] = dataGridView1[j, i].Value.ToString(); } } #endregion var giniIsMin = SeparationTable.GetValueGiniIsPrimaryDivide(table); 

फिर प्रत्येक मध्यवर्ती तालिका सभी समान चरणों से गुजरती है। तालिका के विभाजन को पूरा करने के लिए एक संकेत यह है कि अंतिम कॉलम (T) में, सभी मान 1 या सभी के बराबर होंगे 0. प्रत्येक अगले चरण पर, एक स्तंभ गणना में शामिल नहीं होता है, जिसके लिए पिछले चरण में Gini गुणांक न्यूनतम था। इस प्रकार, एक द्विआधारी निर्णय पेड़ का निर्माण किया जाता है। तो, अब सवाल खुद: आप इंटरमीडिएट टेबल के भंडारण को कैसे व्यवस्थित कर सकते हैं ताकि उन्हें छोटा किया जाए और यह महत्वपूर्ण है कि खोना नहीं है। उन्होंने उन्हें तीन आयामी सरणी में संग्रहीत करने का विकल्प सुझाया, 1, 11, 12, 111, 112 और इसी तरह के पदों पर सभी मध्यवर्ती तालिकाओं को बिछाने, लेकिन हमने स्मृति में इसकी "लोलुपता" के कारण इस विकल्प को अस्वीकार कर दिया। यदि कोई कम से कम कुछ समझता है, तो मुझे बताएं कि इसे कैसे व्यवस्थित किया जाए।