OneR算法python实现

OneR算法（分类应用，寻找最佳的特征值用于分类）
计算数据错误率，不属于最多类的特征值个数，把各个取值的错误率相加，选取错误率最低的特征作为唯一的分类准则(One Rule)，用于接下来的分类。
//OneR

from collections import defaultdict
from operator import itemgetter
#参数分别是数据集，类别数组，选好的特征索引值，特征值
def train_feature_value(X,y_true,feature_index,value):class_counts=defaultdict(int)for sample,y in zip(X,y_true):if sample[feature_index]==value:class_counts[y]+=1sorted_class_counts=sorted(class_counts.items(),key=itemgetter(1),reverse=True)most_frequent_class=sorted_class_counts[0][0]incorrect_predictions=[class_count for class_value,class_countin class_counts.items()if class_value!=most_frequent_class]error=sum(incorrect_predictions)return most_frequent_class,errordef train_on_feature(X,y_true,feature_index):values=set(X[:,feature_index])predictors={}errors=[]for current_value in values:most_frequent_class,error,error = train_feature_value(X,y_true,feature_index,current_value)predictors[current_value]=most_frequent_classerrors.append(error)total_error=sum(errors)return predictors,total_error

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