abstractrandomforest.hpp

   1 //
   2 //  abstractrandomforest.hpp
   3 //  rrf-fs-prototype
   4 //
   5 //  Created by Abu Zaher Faridee on 7/20/12.
   6 //  Copyright (c) 2012 Schloss Lab. All rights reserved.
   7 //
   8
   9 #ifndef rrf_fs_prototype_abstractrandomforest_hpp
  10 #define rrf_fs_prototype_abstractrandomforest_hpp
  11
  12 #include "mothurout.h"
  13 #include "macros.h"
  14 #include "abstractdecisiontree.hpp"
  15
  16 #define DEBUG_MODE
  17
  18 /***********************************************************************/
  19
  20 class AbstractRandomForest{
  21 public:
  22     // intialization with vectors
  23     AbstractRandomForest(const std::vector < std::vector<int> > dataSet,
  24                        const int numDecisionTrees,
  25                        const string);
  26     virtual ~AbstractRandomForest(){ }
  27     virtual int populateDecisionTrees() = 0;
  28     virtual int calcForrestErrorRate() = 0;
  29     virtual int calcForrestVariableImportance(string) = 0;
  30
  31 /***********************************************************************/
  32
  33 protected:
  34
  35     // TODO: create a better way of discarding feature
  36     // currently we just set FEATURE_DISCARD_SD_THRESHOLD to 0 to solved this
  37     // it can be tuned for better selection
  38     // also, there might be other factors like Mean or other stuffs
  39     // same would apply for createLocalDiscardedFeatureList in the TreeNode class
  40
  41     // TODO: Another idea is getting an aggregated discarded feature indices after the run, from combining
  42     // the local discarded feature indices
  43     // this would penalize a feature, even if in global space the feature looks quite good
  44     // the penalization would be averaged, so this woould unlikely to create a local optmina
  45
  46     vector<int> getGlobalDiscardedFeatureIndices();
  47
  48     int numDecisionTrees;
  49     int numSamples;
  50     int numFeatures;
  51     vector< vector<int> > dataSet;
  52     vector<int> globalDiscardedFeatureIndices;
  53     vector<double> globalVariableImportanceList;
  54     string treeSplitCriterion;
  55     // This is a map of each feature to outcome count of each classes
  56     // e.g. 1 => [2 7] means feature 1 has 2 outcome of 0 and 7 outcome of 1
  57     map<int, vector<int> > globalOutOfBagEstimates;
  58
  59     // TODO: fix this, do we use pointers?
  60     vector<AbstractDecisionTree*> decisionTrees;
  61
  62     MothurOut* m;
  63
  64 private:
  65
  66 };
  67 #endif