数据挖掘|利用Python实现常用的分类算法
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2021-11-09 14:02
01
数据分类
02
分类方法
03
OneR算法
04
代码实现
from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np
dataset = load_iris()
x = dataset.data
y = dataset.target
print(dataset.DESCR)
数据准备： import numpy as np
# data 为特征值
data = dataset.data
# target为分类类别
target = dataset.target
average_num = data.mean(axis = 0)
data = np.array(data > average_num,dtype = "int")
#print(dataset) # 可以自己尝试打印看看数据内容
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 随机获得训练和测试集
def get_train_and_predict_set():
#对应的参数意义 data（待划分样本数据） target（样本数据的结果） random_state（设置随机种子，默认值为0 如果为0则的话每次随机结果都不一样，反之是一样的）
return train_test_split(data,target, random_state=14)
data_train,data_predict,target_train,target_predict = get_train_and_predict_set()
2、实现算法
我们之前就说到，我们是根据一个规则来实现分类的。首先我们先遍历每个特征的取值，对每个特征的取值，统计它在不同的类别出现的次数，然后找到最大值，并记录它在其他类别中出现的次数（为了统计错误率）。
from collections import defaultdict
from operator import itemgetter
#定义函数训练特征
def train_feature(data_train,target_train,index,value):
"""
data_train:训练集特征
target_train:训练集类别
index:特征值的索引
value ：特征值
"""
count = defaultdict(int)
for sample,class_name in zip(data_train,target_train):
if(sample[index] ==value):
count[class_name] += 1
# 进行排序
sort_class = sorted(count.items(),key=itemgetter(1),reverse = True)
# 拥有该特征最多的类别
max_class = sort_class[0][0]
max_num = sort_class[0][1]
all_num = 0
for class_name,class_num in sort_class:
all_num += class_num
# print("{}特征，值为{}，错误数量为{}".format(index,value,all_num-max_num))
# 错误率
error = 1 - (max_num / all_num)
#最后返回使用给定特征值得到的待预测个体的类别和错误率
return max_class,error对于某个特征，遍历其每一个特征值，每次调用train_feature这个函数的时候，我们就可以得到预测的结果以及这个特征的最大错误率，也可以得到最好的特征以及类型，下面我们进行函数的编写：
def train():
errors = defaultdict(int)
class_names = defaultdict(list)
# 遍历特征
for i in range(data_train.shape[1]):
# 遍历特征值
for j in range(0,2):
class_name,error = train_feature(data_train,target_train,i,j)
errors[i] += error
class_names[i].append(class_name)
return errors,class_names
errors,class_names = train()
# 进行排序
sort_errors = sorted(errors.items(),key=itemgetter(1))
best_error = sort_errors[0]
best_feature = best_error[0]
best_class = class_names[best_feature]
print("最好的特征是{}".format(best_error[0]))
print(best_class)3、测试算法 # 进行预测
def predict(data_test,feature,best_class):
return np.array([best_class[int(data[feature])] for data in data_test])
result_predict = predict(data_predict,best_feature,best_class)
print("预测准确度{}".format(np.mean(result_predict == target_predict) * 100))
print("预测结果{}".format(result_predict))
我们可以发现预测的准确度为65.79%，这个准确度对于OneR算法来说已经很高啦！到此OneR算法完成啦！再次强调欢迎大家的指导批评，谢谢！
参考文献：
https://github.com/xiaohuiduan/data_mining
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