Komputationell Intelligens VT02
Laboration 2 : Interface See5-Matlab
Handledare: Thomas Hellström
David Arnoldsson, c98dan
Andreas Danielsson, c98adn
ÅTKOMST OCH ANVÄNDARHANDLEDNING
3
PROBLEMSPECIFIKATION
3
SYSTEMBESKRIVNING
3
buildSee5
3
constructSee5Data
3
evalSee5
4
findSee5Class
4
getSee5Class
4
getSuffix
4
partFile
4
splitFile
4
useTree
5
PROBLEM OCH REFLEKTIONER
5
EXEMPEL PÅ ANROPSFLÖDE
BILAGA 1
Åtkomst och användarhandledning
Filerna finns att hämta i katalogen ~c98adn/edu/ki/lab2/
De relevanta filerna är de som har ändelsen ”.m” och programmet ”classify.exe”.
Classify.exe skall ligga i samma katalog som ”.m” filerna eller på något annat sätt finnas med i matlabs
path.
Eftersom detta är ett interface mellan matlab och see5 så krävs att båda dessa program finns
installerade. Vidare så krävs det att det är windows/dos baserade versioner för båda programmen.
Sökvägen till see5 anges i buildSee5Tree.m och är för närvarande satt till ”//Dante/See5/”
Användarhandledning för respektive kommando fås genom att skriva help ”kommando” i matlab.
Problemspecifikation
Vår uppgift var att implementera ett interface mellan See5 och Matlab. Enligt den specifikation vi fick
så skulle man ”från Matlab, kunna anropa en rutin med data som inparametrar, och få tillbaka en
datastruktur som man kan använda för att anropa en annan rutin som beräknar klassificeringen för
nya datapunkter i det beslutsträd som See5 beräknat”.
Systembeskrivning
buildSee5
Skickar data till See5 som bygger upp ett beslutsträd som returneras som en kolumnvektor av ascii-kod.
BUILDSEE5TREE(”file1”, ”file2”) där båda argumenten är strängar
Försöker öppna filerna file1 och file2. Skickar dem till See5 ifall de existerar.
BUILDSEE5TREE(”file1”, procent, ”file2”) där file1, file2 är strängar och procent är ett positivt tal
Försöker öppna filerna file1 och file2. Skickar därefter de ”procent” % första posterna i file.data till
See5 ifall filerna existerar.
BUILDSEE5TREE(”file1”, start, stop, ”file2”) där file1, file2 är strängar och start, stop är positiva tal
Försöker öppna filerna file1 och file2. Skickar därefter raderna fr.o.m start t.o.m. stop i file1 till See5
ifall filerna existerar.
constructSee5Data
Skapar See5-datafiler från Matlab data. Exakt vilka filer beror på inparametrarna, se nedan.
CONSTRUCTSEE5DATA(”newfile”, ”matfile”), där newfile och matfile är strängar
newfile ska vara filstammen till de nya filerna som kommer att skapas och matfile ska vara filnamnet på
en .mat fil som innehåller de två vektorerna features och targets. features ska innehålla datapunkternas
attribut. Dessa attribut måste dock vara reella tal. targets ska innehålla datapunkternas klasser.
Från dessa vektorer så kommer filerana newfile.data och newfile.names att generaras, som kan
användas av see5.
CONSTRUCTSEE5DATA(”newfile”, features) där newfile är en sträng och features är en NxM matris
En newfile.cases kommer att genereras från features-matrisen. Dock så behövs en motsvarande .names
fil innan filen kan användas i See5.
CONSTRUCTSEE5DATA(”newfile”, features, targets), där targets är en 1xM vektor
features ska innehålla datapunkternas attribut. Dessa attribut måste dock vara reella tal. targets ska
innehålla datapunkternas klasser.
Från dessa vektorer så kommer filerana newfile.data och newfile.names att generaras, som kan
användas av see5.
evalSee5
Kontrollerar kvalitén på ett beslutsträd som är genererat av buildSee5 och returnerar reellt tal som
representerar felgraden.
EVALSEE5TREE(tree, ”evalfile”, ”namesfile”), där tree är ett beslutsträd och evalfile, namesfile är
strängar
evalfile representerar en fil som innehåller data i See5 format. Filen evalfile måste innehåller
datapunkternas sanna klassificering eftersom dessa används som facit för att räkna ut fleprocenten.
namesfile representerar en fil som är på See5:s .names format och innehåller information om strukturen
på evalfile.
findSee5Class
Returnerar vilken av posterna i en See5 .names fil som representerar klassen och returnerar resultatet
som ett heltal. Detta heltal motsvarar i vilken av datafilens kolumner som klassificeringen finns.
FINDSEE5CLASS(”names”) där names är en sträng
Försöker öppna filen ”names” och antar att den är en fil med See5’s name-file format.
getSee5Class
Returnerar en Nx1 cell-array som innehåller klassificeringarna i datafilen.
GETSEE5CLASS(columnNr, ”data”) där columnNr är ett heltal och data är en sträng
data ska vara en sträng som representerar en See5-datafil (*.cases, *.data, *.test).
getSuffix
Returnerar den del av en sträng som är efter den sista avskiljaren.
SUFFIX(string, delimeter), där string är en sträng och delimiter är en char
Kollar igenom strängen string bakifrån och returnerar den del av strängen som finns bakom tecknet
delimeter. Om tecknet delimeter inte påträffas så returneras hela strängen string.
partFile
Skapar en fil med ett unikt namn som innehåller en del av informationen i inarguments filen och
returnerar en sträng som innehåller filens namn..
PARTFILE(”file”, percent) där file är en string och percent är ett reellt tal
De första percent% raderna i filen som representeras av strängen file kommer att kopieras till filen
temp*.data, där * är ett så kallat jokertecken.
PARTFILE(”file”, start, stop), där file är en sträng och start, stop är heltal
Raderna fr.o.m. start t.o.m. stop i filen som representeras av file kommer att kopieras till filen
temop*.data, där * är ett så kallat jokertecken.
splitFile
Skapar två filer med ett unika namn som innehåller informationen i inarguments filen och returnerar
en sträng som innehåller filernas namn..
SPLITFILE(”file”, percent) där file är en string och percent är ett reellt tal
De första percent% raderna i filen som representeras av strängen file kommer att kopieras till filen
temp*.data och resten av file kommer att kopieras till temp*.test, där * är ett så kallat jokertecken.
SPLITFILE(”file”, start, stop), där file är en sträng och start, stop är heltal
Raderna fr.o.m. start t.o.m. stop i filen som representeras av file kommer att kopieras till filen
temp*.data och resten av file kommer att kopieras till temp*.test, där * är ett så kallat jokertecken.
useTree
Används för att testa eller använda ett see5-träd. Returnerar en kolumnvektor med klassificeringar.
USETREE(tree, ”file1”, ”file2”) där tree är ett beslutsträd och file1, file2 är strängar
Försöker öppna filerna file1 och file2. Skickar dem och beslutsträdet tree till See5 för evaluering..
USETREE (tree, ”file1 , procent, ”file2”) där file1, file2 är strängar och procent är ett positivt tal
Försöker öppna filerna file1 och file2. Skickar därefter de ”procent” % första posterna i file.data
beslutsträdet tree till See5 för evaluering..
USETREE (tree, ”file1”, start, stop, ”file2”) där file1, file2 är strängar och start, stop är positiva tal
Försöker öppna filerna file1 och file2. Skickar därefter raderna fr.o.m start t.o.m. stop i file1
beslutsträdet tree till See5 för evaluering..
Problem och reflektioner
Vi har haft otroliga bekymmer på den här laborationen att bestämma oss exakt hur vi skulle gå till
väga. Vi har växlat mellan att använda C så mycket som möjligt till att inte använda det alls, vi har
växlat mellan att använda filer i stor utsträckning eller att försöka ha all information i arrayer i Matlab.
Detta mycket på grund av att vi inte riktigt säkra på hur programmet skulle användas. Vi har inte vetat
vad som var tyngdpunkten i laborationen eller vilka krav som ställdes på en färdig lösning. Vi har
därför arbetat ut efter en bild av att varje funktion skall vara självständig och en del i en större lösning
som användaren själv får sy ihop. Vi har även försökt att få med en mängd olika inpararmetrar till
filerna för att ge användaren större valfrihet. Då det enda vi gjort är att programmerat ett interface till
en klassificerare är det svårt att överblicka de användningsområden som man kan tänka sig.
En stor del av tiden har vi funderat på användningen av temporära filer under körningens gång. Vårt
beslut har hamnat på att vi skapar en arbetskopia av den data vi för närvarande arbetar med. Detta
därför att See5 helt sonika kan skriva över data utan någon som helst förfrågning om detta var önskvärt.
Detta gör att om man arbetar med mycket stora datamängder så kommer det krävas mycket plats för att
få plats med den data som kommer att skapas. Problemet har även grundat sig i det faktum att See5 är
beroende av att filerna har samma ”förnamn”. Därför har vi gjort så att det skapas temporära filer för
att de alla ska ha just samma ”förnamn”. En idé vi hade var att man kan få skicka med en flagga till
programmet där man talade om det var önskvärt att skapa temporära filer eller inte. Detta blev dock
aldrig implementerat
Beslutet att inte använda oss av C bör belysas. Vi började med att sätta oss in i såväl MX/MEX som i
dll filer för att skapa bra bindningar mellan programmen. Vi hade den övertygelsen att om vi skulle
arbeta med filer på olika sätt så var det bästa sättet att göra det i C. När ett par funktioner
implementeras så såg vi dock rätt snart att till 80 % så handlade det koden om felkontroll och
konvertering mellan Matlabs och C’s olika datatyper. Det gjordes dubbla kopior på allt. Dessutom så
såg vi att de små funktioner vi verkligen skrev gick att göra lika lätt och oftast lättare i Matlab direkt.
Detta ledde till beslutet att inte använda oss av C alls då vi inte såg meningen med det. Det gick att göra
allt i Matlab direkt. Det är dock ett fall där det i efterhand har visats sig bättre om vi hade gjort det i C.
Det är i det fallet vi anropar ett program som vi laddade hem från rulequest hemsida som klassificerar
data i .cases filer med hjälp av det träd man specificerar. Det programmet var ”Open Source” vilket
gjorde att vi istället kunde ha skrivit om det lite för att på så sätt göra en MEX variant av programmet.
Nu anropar vi istället det kompilerade programmet externt. Det är en lösning som gått att göra bättre.
Det vi känner att vi lärt oss främst av den här laborationen är inte något som är nära anknytet till KI.
Det är istället på systemutvecklingssidan där vi fått ett bra exempel på hur svårt det är att göra något
bra med oklara krav och specifikationer. När vi ser tillbaka på det nu så är det framför allt det att vi inte
hade klart för oss hur det skulle användas som ställde till problem för oss. Vi har nog skrivit ett par
tusen rader kod, men mycket har i sedan tagits bort. Även om det inte finns med funktioner som är
skrivna i C så har de skrivits och vi har i och med laborationen lärt oss att använda MEX och MX
biblioteket i matlab.
Exempel på anropsflöde
