ML

描述：

  包含一些常用机器学习算法的模块。

ML.Operator

类型： 枚举。

描述：

  比较运算符的枚举。

签名：

enum Operator
	"return"
	"<="
	">"
	"=="
end

BuildDecisionTreeAsync

类型： 函数。

描述：

  输入CSV数据，然后异步执行C4.5机器学习算法构建决策树模型。 C4.5是一种决策树算法，它使用信息增益来选择最佳属性，在树的每个节点上拆分数据。生成的决策树可以用于对新数据进行预测。

签名：

BuildDecisionTreeAsync: function(
		csvData: string,
		maxDepth: integer,
		handler: function(depth: integer, name: string, op: Operator, value: string)
	): --[[accuracy]] number, --[[error]] string

参数：

参数名	类型	描述
csvData	string	使用,分隔符的CSV格式训练数据。
maxDepth	integer	生成的决策树的最大深度。将其设置为0则不再限制生成树的深度。
handler	function	用于遍历访问生成决策树节点的回调函数。

返回值：

返回类型	描述
number｜nil	决策树在训练数据上的准确度。
string	如果在构建决策树期间发生错误，则返回此错误消息。

handler的定义：

• handler的参数：

参数名	类型	描述
depth	integer	决策树中当前节点的深度。
name	string	在当前节点处拆分数据的属性的名称。
op	Operator	在当前节点处拆分数据使用的比较运算符。
value	string	在当前节点处拆分数据的值。

QLearner

类型： 成员变量。

描述：

  用于访问QLearner类的字段。

签名：

QLearner: QLearnerClass