0.0.6 • Published 3 years ago

webin_decision_tree v0.0.6

Weekly downloads
13
License
MIT
Repository
github
Last release
3 years ago

Decision Tree for NodeJS by Kraivit Mongkhonsakunrit Build Status

This module contains the NodeJS Implementation of Decision Tree using Entropy Algorithm

Table Of Contents

Installation

npm install webin_decision_tree

Usage

  • Import the module:(id:importmodule)

    		const decision_tree = require('webin_decision_tree');
  • Prepare training dataset:

    		"data": [
    		{"กล้าหาญ":true, "อดทน":true, "รักอิสระ":true, "classification":{"description":"กล้าหาญ อดทน รักอิสระ"}},
    		{"กล้าหาญ":false, "อดทน":true, "รักอิสระ":true, "classification":{"description":"อดทน รักอิสระ"}},
    		{"กล้าหาญ":true, "อดทน":false, "รักอิสระ":true, "classification":{"description":"กล้าหาญ รักอิสระ"}},
    		{"กล้าหาญ":false, "อดทน":false, "รักอิสระ":true, "classification":{"description":"รักอิสระ"}},
    		{"กล้าหาญ":true, "อดทน":true, "รักอิสระ":false, "classification":{"description":"กล้าหาญ อดทน"}},
    		{"กล้าหาญ":false, "อดทน":true, "รักอิสระ":false, "classification":{"description":"อดทน"}},
    		{"กล้าหาญ":true, "อดทน":false, "รักอิสระ":false, "classification":{"description":"กล้าหาญ"}},
    		{"กล้าหาญ":false, "อดทน":false, "รักอิสระ":false, "classification":{"description":"none"}}
    		]
  • Prepare data set Demo:

    	    "data": [
    		{"กล้าหาญ":"กล้าหาญ", "อดทน":"อดทน", "liked":false,"love":true},
    		{"กล้าหาญ":"กระจอก", "อดทน":"ขี้กาก", "liked":false,"love":false},
    		{"กล้าหาญ":"กล้า", "อดทน":"มีระเบียบ", "liked":true,"love":true},
    		{"กล้าหาญ":"สู้", "อดทน":"ไม่กลัว", "liked":true,"love":false},
    		{"กล้าหาญ":"ไม่ท้อ", "อดทน":"มีวินัย", "liked":false,"love":true},
    		{"กล้าหาญ":"เข็มแข็ง", "อดทน":"ยอมแพ้", "liked":false,"love":true},
    		{"กล้าหาญ":"ไม่กลัว", "อดทน":"ไม่สู้", "liked":true,"love":false},
    		{"กล้าหาญ":"รับผิดชอบ", "อดทน":"กระจอก", "liked":true,"love":false}
    		]
  • Check Purge:

      const text = "กลัว ทำไมละนั้น ส้ส ควย"
    		decision_tree.wordcut(text) //ตัดคำไม่สุขภาพออก

รออัพเดท Path ตอนนี้ยังเป็น Demo อยู่ในระหว่างการพัฒนาระบบ รองรับการทำ Dynamic Function , Muti Class , Muti Sub Node Decision Tree