文章详情

短信预约-IT技能 免费直播动态提醒

请输入下面的图形验证码

提交验证

短信预约提醒成功

python算法演练_One Rule 算法(详解)

2022-06-04 18:17

关注

这样某一个特征只有0和1两种取值,数据集有三个类别。当取0的时候,假如类别A有20个这样的个体,类别B有60个这样的个体,类别C有20个这样的个体。所以,这个特征为0时,最有可能的是类别B,但是,还是有40个个体不在B类别中,所以,将这个特征为0分到类别B中的错误率是40%。然后,将所有的特征统计完,计算所有的特征错误率,再选择错误率最低的特征作为唯一的分类准则——这就是OneR。

现在用代码来实现算法。


# OneR算法实现
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载iris数据集
dataset = load_iris()
# 加载iris数据集中的data数组(数据集的特征)
X = dataset.data
# 加载iris数据集中的target数组(数据集的类别)
y_true = dataset.target
# 计算每一项特征的平均值
attribute_means = X.mean(axis=0)
# 与平均值比较,大于等于的为“1”,小于的为“0”.将连续性的特征值变为离散性的类别型。
x = np.array(X >= attribute_means, dtype="int")


from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y_true, random_state=14)
from operator import itemgetter
from collections import defaultdict
# 找到一个特征下的不同值的所属的类别。
def train_feature_class(x, y_true, feature_index, feature_values):
  num_class = defaultdict(int)
  for sample, y in zip(x, y_true):
    if sample[feature_index] == feature_values:
      num_class[y] += 1
  # 进行排序,找出最多的类别。按从大到小排列
  sorted_num_class = sorted(num_class.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)
  most_frequent_class = sorted_num_class[0][0]
  error = sum(value_num for class_num , value_num in sorted_num_class if class_num != most_frequent_class)
  return most_frequent_class, error
# print train_feature_class(x_train, y_train, 0, 1)
# 接着定义一个以特征为自变量的函数,找出错误率最低的最佳的特征,以及该特征下的各特征值所属的类别。
def train_feature(x, y_true, feature_index):
  n_sample, n_feature = x.shape
  assert 0 <= feature_index < n_feature
  value = set(x[:, feature_index])
  predictors = {}
  errors = []
  for current_value in value:
    most_frequent_class, error = train_feature_class(x, y_true, feature_index, current_value)
    predictors[current_value] = most_frequent_class
    errors.append(error)
  total_error = sum(errors)
  return predictors, total_error
# 找到所有特征下的各特征值的类别,格式就如:{0:({0: 0, 1: 2}, 41)}首先为一个字典,字典的键是某个特征,字典的值由一个集合构成,这个集合又是由一个字典和一个值组成,字典的键是特征值,字典的值为类别,最后一个单独的值是错误率。
all_predictors = {feature: train_feature(x_train, y_train, feature) for feature in xrange(x_train.shape[1])}
# print all_predictors
# 筛选出每个特征下的错误率出来
errors = {feature: error for feature, (mapping, error) in all_predictors.items()}
# 对错误率排序,得到最优的特征和最低的错误率,以此为模型和规则。这就是one Rule(OneR)算法。
best_feature, best_error = sorted(errors.items(), key=itemgetter(1), reverse=False)[0]
# print "The best model is based on feature {0} and has error {1:.2f}".format(best_feature, best_error)
# print all_predictors[best_feature][0]
# 建立模型
model = {"feature": best_feature, "predictor": all_predictors[best_feature][0]}
# print model
# 开始测试——对最优特征下的特征值所属类别进行分类。
def predict(x_test, model):
  feature = model["feature"]
  predictor = model["predictor"]
  y_predictor = np.array([predictor[int(sample[feature])] for sample in x_test])
  return y_predictor

y_predictor = predict(x_test, model)
# print y_predictor
# 在这个最优特征下,各特征值的所属类别与测试数据集相对比,得到准确率。
accuracy = np.mean(y_predictor == y_test) * 100
print "The test accuracy is {0:.2f}%".format(accuracy)

from sklearn.metrics import classification_report

# print(classification_report(y_test, y_predictor))

总结:OneR算法,我在最开始的以为它是找到一个错误率最低的特征之后可以判断所有特征的分类,其实,现在明白它只能判断这个特征下的各特征值的分类,所以,明显它会有一些局限性。只是说它比较快捷也比较简单明了。但是,还是得是情况而判断是否使用它。

class precision recall f1-score support

0 0.94 1.00 0.97 17
1 0.00 0.00 0.00 13
2 0.40 1.00 0.57 8

avg / total 0.51 0.66 0.55 38

注:

# 在上面代码中。
for sample in x_test:
print sample[0]
# 得到的是x_test的第一列数据。而用下面的代码得到的是x_test的第一行数据。
print x_test[0]
# 注意两者区别

以上这篇python算法演练_One Rule 算法(详解)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持编程网。

阅读原文内容投诉

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

软考中级精品资料免费领

  • 历年真题答案解析
  • 备考技巧名师总结
  • 高频考点精准押题
  • 2024年上半年信息系统项目管理师第二批次真题及答案解析(完整版)

    难度     813人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月26日信息系统项目管理师第2批次考情分析

    难度     354人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月25日信息系统项目管理师第1批次考情分析

    难度     318人已做
    查看
  • 2024年上半年软考高项第一、二批次真题考点汇总(完整版)

    难度     435人已做
    查看
  • 2024年上半年系统架构设计师考试综合知识真题

    难度     224人已做
    查看

相关文章

发现更多好内容

猜你喜欢

AI推送时光机
位置:首页-资讯-后端开发
咦!没有更多了?去看看其它编程学习网 内容吧
首页课程
资料下载
问答资讯