Inteligência Artificial - 2022/2023

Projeto 3 - Árvores de Decisão

Índice

Vista Geral
Instruções de Compilação e Execução
Comandos
Notas Importantes

Vista Geral

Este projeto foi desenvolvido no âmbito da Unidade Curricular Inteligência Artificial, durante o ano letivo 2022/2023, na Faculdade de Ciências da Universidade do Porto, pela aluna Bárbara Santos, e é possível encontrar o seu repositório original no Github.

O seu principal objetivo é a implementação completa de um desenvolvedor de uma Árvore de Decisão que consiga, posteriormente, prever o resultado de um determinado atributo target, recebendo dados sobre os outros atributos. Para tal, foi escolhida a linguagem Java, devido à sua relação com Programação Orientada a Objetos, o facto de ser strongly-typed, o seu "Garbage Collector", entre outros motivos.

O programa foi compilado tanto em Ubuntu 20.04.5 LTS com javac 11.0.17.

Instruções de Compilação e Execução

Para poder executar cada problema é primeiro necessário compilar todos os ficheiros java. Para tal, utilize a seguinte instrução:

'javac *.java'

Após a compilação de todos os ficheiros, é possível, finalmente, executá-los.
Para leitura e desenvolvimento da Árvore de Decisão para cada um dos datasets disponibilizados, utilizar o formato de entrada 'java Program path', onde "path" deve ser substituido pelo caminho até ao dataset desejado (em formato csv):

• 'java Program datasets/restaurant'
• 'java Program datasets/weather'
• 'java Program datasets/iris'

Após a escolha do dataset, é esperado que o programa desenvolva a respetiva Árvore de Decisão, que será impressa no terminal.

Comandos

Após a criação da Árvore de Decisão, é possível aplicar uma série de comandos para impressão e predição:

• 'print dt': imprime a Árvore de Decisão criada.

• 'print ds used for training': imprime o dataset fornecido para treino da Árvore de Decisão.

• 'predict path': prevê a coluna target (inexistente) para o ficheiro localizado no caminho fornecido. "path" deve ser substituido pelo caminho até ao dataset (este comando irá imprimir sozinho a previsão para cada linha do csv).

• 'print ds used for prediction': imprime o último dataset fornecido para previsão.

• 'print prediction': imprime novamente a última previsão feita.

• 'color': ativa e desativa a impressão a cores. É recomendada a utilização deste comando, se o intuito for ver os resultados no terminal, para maior diferenciação entre o input do utilizador e output do programa. É recomendado, no entanto, se o intuito for o redirecionamento do output para um ficheiro, que esta funcionalidade esteja desativada. Funcionalidade desativada por default.

• 'exit': termina o programa.

Notas Importantes

Todos os datasets fornecidos devem possuir uma coluna com o ID e uma linha com o nome dos atributos, independentemente de ser um dataset de treino ou previsão.