<commit_before>FEATURE      prediction
                - vicini
                - curtailment
FIX          gestire i casi:
                - foglia vuota
                - split non ha splittato (zero elementi da una parte)
                  (potrebbe essere per problemi numerici)
FEATURE      serializzazione
                - conversione albero -> kvec_t(unsigned char) (uno ad uno)
                - aggancio a python
FEATURE      cross validation
                - shuffle
                - stratified
FEATURE      tools command line
FEATURE      print albero
                - statistiche
FEATURE      multi thread
                - generare in modo parallelo (vedi mersenne jump)
FEATURE      calcolo della importanza variabili:
                - ipotesi: sia per leaf che split salvare lo stato diversity
                - dev'essere passato 
FEATURE      implementare classification (gini diversity)
FEATURE      implementare with replacement:
                - ipotesi tree_builder deve contenere il ratio
FEATURE      categorical features
FEATURE      "adaptive" feature subset selection
OPTIM        mantenere vettore di features costanti
OPTIM        eliminare recursion ovunque
REFACTORING  review api pubblica/headers etc.etc
REFACTORING  testing per confronto con versione python
DOC          documentare licenza
                - url: https://bitbucket.org/cmcqueen1975/simplerandom/wiki/Home

### recurring ###

REFACTORING  review tutti double/float<commit_msg>review TODO list<commit_after>FIX          gestire i casi:
                - foglia vuota
                - split non ha splittato (zero elementi da una parte)
                  (potrebbe essere per problemi numerici)
FEATURE      serialization
                - python
FEATURE      cross validation
                - shuffle
                - stratified
FEATURE      tools command line
FEATURE      print ET_forest
                - statistiche
FEATURE      multi thread
                - generare in modo parallelo (vedi mersenne jump)
FEATURE      feature importance:
                - curtail 
FEATURE      train
                - modified gini diversity for classification
                - mad for regression
FEATURE      categorical features
FEATURE      "adaptive" feature subset selection
OPTIM        eliminate recursion everywhere
REFACTORING  review api/headers etc.etc
REFACTORING  mersenne by klib
DOC          include third party licenses
                - url: https://bitbucket.org/cmcqueen1975/simplerandom/wiki/Home
DOC          Api, examples

### recurring ###

REFACTORING  review double/float
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