diff options
| -rw-r--r-- | README.md | 8 |
1 files changed, 5 insertions, 3 deletions
@@ -1,5 +1,6 @@ # 2020_data_mining_assignments -[link to assignment](http://www.cs.uu.nl/docs/vakken/mdm/assignment1-2020.pdf) +* [link to assignment](http://www.cs.uu.nl/docs/vakken/mdm/assignment1-2020.pdf) +* [link to article datasets part 2](https://www.st.cs.uni-saarland.de/softevo/bug-data/eclipse/promise2007-dataset-20a.pdf) ## Part1, tree algorithm/implementation: - [X] tree_grow functie die het [pseudocode in de slides](./media/tree_grow_pseudo_code.png) volgt @@ -8,12 +9,13 @@ - [X] [tree_pred functie](https://github.com/Vinkage/2020_data_mining_assignments/blob/da8ca975fb9d11d3801fef66344736e675734c42/assignment1.py#L77-L103) met efficiente conditional branches - [ ] tree_pred_b een functie die een lijst van tree kan gebruiken om een voorspelling te maken voor rows in een data array x +- [ ] Figure out how we want to compute the confusion matrix (scipy?) +- [ ] Test prediction of single tree on pima indians data with nmin 20 and minleaf 5, check with confusion matrix in [link to assignment](http://www.cs.uu.nl/docs/vakken/mdm/assignment1-2020.pdf) + ## Part2, data analysis: - [ ] Datasets collecten uit de literature - [ ] Datasets describen, exploren/plotten/formatten als het nodig is -- [ ] Figure out how to compute accuracy, precision, recall for predictions in python -- [ ] Figure out how we want to compute the confusion matrix (scipy?) ### Official steps  |