Comment implémenter l'arbre de décision avec c # (visual studio 2008) - Aide

J'ai un arbre de décision, j'ai besoin d'un code en C#

La manière la plus simple de le faire est d'utiliser if-else, mais dans cette solution, j'ai besoin de créer 4-5 imbriquée conditions.

Je suis à la recherche d'une meilleure façon de le faire et jusqu'à présent, j'ai lu un peu sur les moteurs de règles.

Avez-vous quelque chose à proposer pour un moyen efficace de développer arbre de décision avec 4-5 imbriquée conditions?

source d'informationauteur Chen

  1. 20

    J'ai mis en place un simple arbre de décision comme un exemple dans mon livre. Le code est disponible en ligne icialors peut-être que vous pouvez l'utiliser comme une source d'inspiration. Une décision est essentiellement représentée comme une classe qui a des références à true branche et false branche et contient une fonction qui fait le test:

    class DecisionQuery : Decision {
  public Decision Positive { get; set; }
  public Decision Negative { get; set; }
  //Primitive operation to be provided by the user
  public Func<Client, bool> Test { get; set; }

  public override bool Evaluate(Client client) {
    //Test a client using the primitive operation
    bool res = Test(client);
    //Select a branch to follow
    return res ? Positive.Evaluate(client) : Negative.Evaluate(client);
  }
}

    Ici, Decision est une classe de base qui contient Evaluate méthode et la source contient un type dérivé qui contient une décision finale de l'arbre (oui/non). Le type Client est un exemple de données d'entrée que vous êtes l'analyse à l'aide de l'arbre.

    Pour créer un arbre de décision, vous pouvez écrire quelque chose comme:

    var tree = new DecisionQuery {
    Test = (client) => client.Income > 40000,
    Positive = otherTree,
    Negative = someOtherTree
  };

    Si vous voulez juste écrire cinq imbriquée statique if clauses puis peut-être juste écrire if est très bien. L'avantage d'utiliser un type comme celui-ci est que vous pouvez facilement composer des arbres - par exemple, la réutilisation d'une partie d'un arbre ou de modulariser la construction.

  2. 2

    Ci-dessous est la Tomas Petricek du code mentionné dans la réponse https://stackoverflow.com/a/3889544/5288052 .

    Le zip contenant tout le code source du livre "le Monde Réel de la Programmation Fonctionnelle" est disponible ici https://www.manning.com/books/real-world-functional-programming .

    //Section 8.4.2 Decision trees in C#
//Listing 8.15 Object oriented decision tree (C#)
abstract class Decision {
//Tests the given client 
public abstract void Evaluate(Client client);
}
class DecisionResult : Decision {
public bool Result { get; set; }
public override void Evaluate(Client client) {
//Print the final result
Console.WriteLine("OFFER A LOAN: {0}", Result ? "YES" : "NO");
}
}
//Listing 8.16 Simplified implementation of Template method
class DecisionQuery : Decision {
public string Title { get; set; }
public Decision Positive { get; set; }
public Decision Negative { get; set; }
//Primitive operation to be provided by the user
public Func<Client, bool> Test { get; set; }
public override void Evaluate(Client client) {
//Test a client using the primitive operation
bool res = Test(client);
Console.WriteLine("  - {0}? {1}", Title, res ? "yes" : "no");
//Select a branch to follow
if (res) Positive.Evaluate(client);
else Negative.Evaluate(client);
}
}
static void MainDecisionTrees()
{
//The tree is constructed from a query
var tree =
new DecisionQuery
{
Title = "More than $40k",
//Test is specified using a lambda function
Test = (client) => client.Income > 40000,
//Sub-trees can be 'DecisionResult' or 'DecisionQuery'
Positive = new DecisionResult { Result = true },
Negative = new DecisionResult { Result = false }
};
//Test a client using this tree
//Create client using object initializer
var john = new Client {
Name = "John Doe", Income = 40000, YearsInJob = 1,
UsesCreditCard = true, CriminalRecord = false 
};
tree.Evaluate(john);
}
private static void Main(string[] args)
{
MainDecisionTrees();
}
  3. 1

    Juste parce que...
    J'ai eu un aller à ce sujet et les résultats sont là ...
    https://github.com/jkennerley/DeeTree

  4. -1

    J'ai dû mettre en place un arbre de décision à l'aide de l'algorithme ID3 lors de mon master en C#.

    J'ai écrit au sujet de ma mise en œuvre ici. Le code peut être téléchargé à partir de GitHub.