Objetivo

Trabalho acadêmico sobre machine learning, visando a implementação de "Random Forest". Desenvolvido na linguagem PHP da forma mais "pura" possivel, visto que o trabalho incetivava a não usar componentes de terceiros.

Como executar?

• Clonar: git clone https://github.com/TiagoCamilo/ufrgs-machine-learning-random-forest.git
• Acessar diretorio src: cd ufrgs-machine-learning-random-forest/src/
• Executar arquivo main.php: php main.php 5 1
• • Comando segue modelo php main.php X Y
• • • X = Quantidade de árvores
• • • Y = Valor entre 1 e 3
• • • • 1 - Pima Indian Diabetes Data Set (8 atributos, 768 exemplos, 2 classes)
• • • • 2 - Wine Data Set (13 atributos, 178 exemplos, 3 classes)
• • • • 3 - Ionosphere Data Set (34 atributos, 351 exemplos, 2 classes)