samples/c/tree_engine.cpp

   1 #include "opencv2/ml/ml.hpp"
   2 #include <stdio.h>
   3 /*
   4 The sample demonstrates how to use different decision trees.
   5 */
   6 void print_result(float train_err, float test_err, const CvMat* var_imp)
   7 {
   8     printf( "train error    %f\n", train_err );
   9     printf( "test error    %f\n\n", test_err );
  10
  11     if (var_imp)
  12     {
  13         bool is_flt = false;
  14         if ( CV_MAT_TYPE( var_imp->type ) == CV_32FC1)
  15             is_flt = true;
  16         printf( "variable impotance\n" );
  17         for( int i = 0; i < var_imp->cols; i++)
  18         {
  19             printf( "%d     %f\n", i, is_flt ? var_imp->data.fl[i] : var_imp->data.db[i] );
  20         }
  21     }
  22     printf("\n");
  23 }
  24
  25 int main()
  26 {
  27     const int train_sample_count = 300;
  28
  29 //#define LEPIOTA
  30 #ifdef LEPIOTA
  31     const char* filename = "../../../OpenCV/samples/c/agaricus-lepiota.data";
  32 #else
  33     const char* filename = "../../../OpenCV/samples/c/waveform.data";
  34 #endif
  35
  36     CvDTree dtree;
  37     CvBoost boost;
  38     CvRTrees rtrees;
  39     CvERTrees ertrees;
  40         CvGBTrees gbtrees;
  41
  42     CvMLData data;
  43
  44     CvTrainTestSplit spl( train_sample_count );
  45
  46     if ( data.read_csv( filename ) == 0)
  47     {
  48
  49 #ifdef LEPIOTA
  50         data.set_response_idx( 0 );
  51 #else
  52         data.set_response_idx( 21 );
  53         data.change_var_type( 21, CV_VAR_CATEGORICAL );
  54 #endif
  55
  56         data.set_train_test_split( &spl );
  57
  58         printf("======DTREE=====\n");
  59         dtree.train( &data, CvDTreeParams( 10, 2, 0, false, 16, 0, false, false, 0 ));
  60         print_result( dtree.calc_error( &data, CV_TRAIN_ERROR), dtree.calc_error( &data, CV_TEST_ERROR ), dtree.get_var_importance() );
  61
  62 #ifdef LEPIOTA
  63         printf("======BOOST=====\n");
  64         boost.train( &data, CvBoostParams(CvBoost::DISCRETE, 100, 0.95, 2, false, 0));
  65         print_result( boost.calc_error( &data, CV_TRAIN_ERROR ), boost.calc_error( &data ), 0 );
  66 #endif
  67
  68         printf("======RTREES=====\n");
  69         rtrees.train( &data, CvRTParams( 10, 2, 0, false, 16, 0, true, 0, 100, 0, CV_TERMCRIT_ITER ));
  70         print_result( rtrees.calc_error( &data, CV_TRAIN_ERROR), rtrees.calc_error( &data, CV_TEST_ERROR ), rtrees.get_var_importance() );
  71
  72         printf("======ERTREES=====\n");
  73         ertrees.train( &data, CvRTParams( 10, 2, 0, false, 16, 0, true, 0, 100, 0, CV_TERMCRIT_ITER ));
  74         print_result( ertrees.calc_error( &data, CV_TRAIN_ERROR), ertrees.calc_error( &data, CV_TEST_ERROR ), ertrees.get_var_importance() );
  75
  76                 printf("======GBTREES=====\n");
  77                 gbtrees.train( &data, CvGBTreesParams(CvGBTrees::DEVIANCE_LOSS, 100, 0.05f, 0.6f, 10, true));
  78                 print_result( gbtrees.calc_error( &data, CV_TRAIN_ERROR), gbtrees.calc_error( &data, CV_TEST_ERROR ), 0 );
  79     }
  80     else
  81         printf("File can not be read");
  82
  83     return 0;
  84 }