Se implementa una extensión del algoritmo ID3 para problemas multi-clase y atributos continuos. Además, se implementan dos tipos de clasificadores:

• un clasificador basado en un único árbol de decisión
• otro clasificador basado en varios árboles de decisión (uno por clase), donde cada uno clasifica una clase versus el resto. El clasificador realiza una especie de votación entre las clasificaciones de cada árbol para dar una clasificación final.

• python3 >= 3.5.2
• treelib >= 1.5.5 : https://github.com/caesar0301/treelib

Para instalar la última versión de treelib como dependencia de python3 ejecutar pip3 install [--user] treelib.

Hay tres modos de uso: Entrenar, Evaluar y EvaluarAleatorio. El primero genera el clasificador y separa las instancias para entrenamiento y para verificación; el segundo evalúa un clasificador generado previamente con el modo Entrenar y el tercero evalúa un clasificador aleatorio que sortea las etiquetas de clase basándose en la cantidad de instancias que hay de cada clase.

Para Entrenar invocar como

python3 Main.py Entrenar [iris|covtype] [Single|Forest] [training] [directorio]

donde:

• iris o covtype indica el nombre del dataset que se utilizará.
• Single indica que se entrena un único árbol de decision multi-clase y Forest indica que se entrena un clasificador formado por árboles que clasifican una clase versus el resto.
• training indica la proporción de las instancias que serán destinadas a entrenamiento; las restantes son destinadas a verificación. Debe ser un número entre 0 y 1 (e.g. 0.8).
• directorio es el nombre del directorio en donde se van a guardar el clasificador y los archivos de instancias (se guardan las de entrenamiento y verificación en dos archivos diferentes). No debe existir otro directorio con el mismo nombre.

Para Evaluar invocar como:

python3 Main.py Evaluar [iris|covtype] [directorio]

donde:

• directorio es un directorio generado tal como se genera con el modo Entrenar (para que funcione correctamente, no se pueden modificar los archivos de dicho directorio). Los resultados de la evaluación se guardan en un archivo dentro de ese mismo directorio.

Para EvaluarAleatorio invocar como:

python3 Main.py EvaluarAleatorio [iris|covtype] [validation] [salida]

donde:

• validation es la proporción de instancias del dataset seleccionado que se van a utilizar para calcular las métricas.
• salida es el nombre del archivo en donde se escriben las métricas de la evaluación.

Al ejecutar el programa en modo Entrenar, se genera un directorio con el nombre especificado en directorio (si ya existía uno con ese nombre, el programa no realiza el entrenamiento). La estructura del directorio depende del clasificador que se entrena:

• si es Single

+-- _directorio
|   +-- breakpoints.txt
|   +-- classifier0.json
|   +-- training.txt
|   +-- validation.txt

donde breakpoints.txt contiene los puntos de corte de los atributos con valores continuos; classifier0.json contiene el árbol de decisión que se entrenó, de modo de poder cargarlo luego para evaluar sus métricas; training.txt contiene las instancias utilizadas para entrenar el clasificador y validation.txt contiene las instancias que pueden ser usadas para evaluar el clasificador (recordar que las instancias se separan según el valor del parámetro training).

• si es Forest

+-- _directorio
|   +-- breakpoints0.txt
|   +-- breakpoints1.txt
...
|   +-- classifier0.json
|   +-- classifier1.json
...
|   +-- distribution0.txt
|   +-- distribution1.txt
...
|   +-- training.txt
|   +-- validation.txt

donde ahora se tiene un archivo breakpoints_.txt, classifier_.txt y distribution_.txt por cada clase (recordar que para este clasificador se tiene un árbol de desición por cada clase). Los archivos distribution_.txt contienen las distribuciones de instancias por cada clase dentro del conjunto de entrenamiento utilizado para entrenar dicho árbol de desición.

En ambos casos, luego de invocar el programa en el modo Evaluar, se genera un archivo evaluation.txt en el mismo directorio con los valores de las métricas y la matriz de confusión para ese clasificador.

Si el programa se ejecuta en modo EvaluarAleatorio, se genera un archivo con el nombre indicado en el parámetro salida, que contiene los valores de las métricas y la matriz de confusión para ese clasificador.