使用OneR算法进行分类（Python实现）

分类

分类是数据挖掘领域最为常用的方法之一，不论是实际应用还是科研，都少不了它的身影。
根据检测数据确定植物的种类。类别的值为“植物属于哪个种类？
接下来这个代码就是实现这个问题
执行过程是先导入sklearn库中的数据，然后选取其中一部分数据进行训练，另一部分进行测试
这里采用的OneR算法会将所有的数据离散化，即大于平均值的为1，小于平均值的为0，然后计算出预测器和错误率，预测器中的内容是符合对应特征数量最多的种类，错误率是不符合特征的数量

OneR one rule 即采用一条最优的规则作为评判标准

这里规则是使用训练数据错误率最低的一个特征，然后通过该特征的预测器预测出测试值的种类
每种特征有两种取值每种特征的错误率为两种取值错误率之和（即不符合的数量）
参考书籍：Python数据挖掘入门与实践

具体代码如下

from sklearn.datasets import load_iris
dataset = load_iris()
X = dataset.data   #特征         表示每种植物的四种特征
Y = dataset.target #对象 0 1 2 3 表示四种类型的植物 print X
print Y
#print dataset.DESCR #查看数据说明

[[5.1 3.5 1.4 0.2][4.9 3.  1.4 0.2][4.7 3.2 1.3 0.2][4.6 3.1 1.5 0.2][5.  3.6 1.4 0.2][5.4 3.9 1.7 0.4][4.6 3.4 1.4 0.3][5.  3.4 1.5 0.2][4.4 2.9 1.4 0.2][4.9 3.1 1.5 0.1][5.4 3.7 1.5 0.2][4.8 3.4 1.6 0.2][4.8 3.  1.4 0.1][4.3 3.  1.1 0.1][5.8 4.  1.2 0.2][5.7 4.4 1.5 0.4][5.4 3.9 1.3 0.4][5.1 3.5 1.4 0.3][5.7 3.8 1.7 0.3][5.1 3.8 1.5 0.3][5.4 3.4 1.7 0.2][5.1 3.7 1.5 0.4][4.6 3.6 1.  0.2][5.1 3.3 1.7 0.5][4.8 3.4 1.9 0.2][5.  3.  1.6 0.2][5.  3.4 1.6 0.4][5.2 3.5 1.5 0.2][5.2 3.4 1.4 0.2][4.7 3.2 1.6 0.2][4.8 3.1 1.6 0.2][5.4 3.4 1.5 0.4][5.2 4.1 1.5 0.1][5.5 4.2 1.4 0.2][4.9 3.1 1.5 0.2][5.  3.2 1.2 0.2][5.5 3.5 1.3 0.2][4.9 3.6 1.4 0.1][4.4 3.  1.3 0.2][5.1 3.4 1.5 0.2][5.  3.5 1.3 0.3][4.5 2.3 1.3 0.3][4.4 3.2 1.3 0.2][5.  3.5 1.6 0.6][5.1 3.8 1.9 0.4][4.8 3.  1.4 0.3][5.1 3.8 1.6 0.2][4.6 3.2 1.4 0.2][5.3 3.7 1.5 0.2][5.  3.3 1.4 0.2][7.  3.2 4.7 1.4][6.4 3.2 4.5 1.5][6.9 3.1 4.9 1.5][5.5 2.3 4.  1.3][6.5 2.8 4.6 1.5][5.7 2.8 4.5 1.3][6.3 3.3 4.7 1.6][4.9 2.4 3.3 1. ][6.6 2.9 4.6 1.3][5.2 2.7 3.9 1.4][5.  2.  3.5 1. ][5.9 3.  4.2 1.5][6.  2.2 4.  1. ][6.1 2.9 4.7 1.4][5.6 2.9 3.6 1.3][6.7 3.1 4.4 1.4][5.6 3.  4.5 1.5][5.8 2.7 4.1 1. ][6.2 2.2 4.5 1.5][5.6 2.5 3.9 1.1][5.9 3.2 4.8 1.8][6.1 2.8 4.  1.3][6.3 2.5 4.9 1.5][6.1 2.8 4.7 1.2][6.4 2.9 4.3 1.3][6.6 3.  4.4 1.4][6.8 2.8 4.8 1.4][6.7 3.  5.  1.7][6.  2.9 4.5 1.5][5.7 2.6 3.5 1. ][5.5 2.4 3.8 1.1][5.5 2.4 3.7 1. ][5.8 2.7 3.9 1.2][6.  2.7 5.1 1.6][5.4 3.  4.5 1.5][6.  3.4 4.5 1.6][6.7 3.1 4.7 1.5][6.3 2.3 4.4 1.3][5.6 3.  4.1 1.3][5.5 2.5 4.  1.3][5.5 2.6 4.4 1.2][6.1 3.  4.6 1.4][5.8 2.6 4.  1.2][5.  2.3 3.3 1. ][5.6 2.7 4.2 1.3][5.7 3.  4.2 1.2][5.7 2.9 4.2 1.3][6.2 2.9 4.3 1.3][5.1 2.5 3.  1.1][5.7 2.8 4.1 1.3][6.3 3.3 6.  2.5][5.8 2.7 5.1 1.9][7.1 3.  5.9 2.1][6.3 2.9 5.6 1.8][6.5 3.  5.8 2.2][7.6 3.  6.6 2.1][4.9 2.5 4.5 1.7][7.3 2.9 6.3 1.8][6.7 2.5 5.8 1.8][7.2 3.6 6.1 2.5][6.5 3.2 5.1 2. ][6.4 2.7 5.3 1.9][6.8 3.  5.5 2.1][5.7 2.5 5.  2. ][5.8 2.8 5.1 2.4][6.4 3.2 5.3 2.3][6.5 3.  5.5 1.8][7.7 3.8 6.7 2.2][7.7 2.6 6.9 2.3][6.  2.2 5.  1.5][6.9 3.2 5.7 2.3][5.6 2.8 4.9 2. ][7.7 2.8 6.7 2. ][6.3 2.7 4.9 1.8][6.7 3.3 5.7 2.1][7.2 3.2 6.  1.8][6.2 2.8 4.8 1.8][6.1 3.  4.9 1.8][6.4 2.8 5.6 2.1][7.2 3.  5.8 1.6][7.4 2.8 6.1 1.9][7.9 3.8 6.4 2. ][6.4 2.8 5.6 2.2][6.3 2.8 5.1 1.5][6.1 2.6 5.6 1.4][7.7 3.  6.1 2.3][6.3 3.4 5.6 2.4][6.4 3.1 5.5 1.8][6.  3.  4.8 1.8][6.9 3.1 5.4 2.1][6.7 3.1 5.6 2.4][6.9 3.1 5.1 2.3][5.8 2.7 5.1 1.9][6.8 3.2 5.9 2.3][6.7 3.3 5.7 2.5][6.7 3.  5.2 2.3][6.3 2.5 5.  1.9][6.5 3.  5.2 2. ][6.2 3.4 5.4 2.3][5.9 3.  5.1 1.8]]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 22 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 22 2]

attribute_means = X.mean(axis=0)
#print X.mean()
print attribute_means #每个特征的平均值

[5.84333333 3.05733333 3.758      1.19933333]

import numpy as np
X_d = np.array(X>=attribute_means, dtype='int') #高于平均值的为1，低于的为0
print X_d

[[0 1 0 0][0 0 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 0 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 0 0 0][0 0 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 0 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 0 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 0 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 0 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][0 1 0 0][1 1 1 1][1 1 1 1][1 1 1 1][0 0 1 1][1 0 1 1][0 0 1 1][1 1 1 1][0 0 0 0][1 0 1 1][0 0 1 1][0 0 0 0][1 0 1 1][1 0 1 0][1 0 1 1][0 0 0 1][1 1 1 1][0 0 1 1][0 0 1 0][1 0 1 1][0 0 1 0][1 1 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][0 0 0 0][0 0 1 0][0 0 0 0][0 0 1 1][1 0 1 1][0 0 1 1][1 1 1 1][1 1 1 1][1 0 1 1][0 0 1 1][0 0 1 1][0 0 1 1][1 0 1 1][0 0 1 1][0 0 0 0][0 0 1 1][0 0 1 1][0 0 1 1][1 0 1 1][0 0 0 0][0 0 1 1][1 1 1 1][0 0 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][0 0 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][1 1 1 1][1 1 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][0 0 1 1][0 0 1 1][1 1 1 1][1 0 1 1][1 1 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][1 1 1 1][0 0 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][1 1 1 1][1 1 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][1 1 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][1 1 1 1][1 1 1 1][1 0 1 1][1 1 1 1][1 1 1 1][1 1 1 1][0 0 1 1][1 1 1 1][1 1 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][1 0 1 1][1 1 1 1][1 0 1 1]]

from collections import defaultdict
from operator import itemgetter

def train_feature_value(X,y_true,feature_index,value):class_counts = defaultdict(int)for sample,y in zip(X,y_true):   #zip函数 将多个列表打包成元组列表 list1=[a,b,c],list2=[1,2,3]  if sample[feature_index] == value: #list3=zip(list1,list2) list3=[(a,1),(b,2),(c,3)]  class_counts[y] += 1     #符合特征的数量sorted_class_counts = sorted(class_counts.items(),key=itemgetter(1),reverse=True)most_frequent_class = sorted_class_counts[0][0]error = sum([class_count for class_value, class_count in class_counts.items()if class_value != most_frequent_class])print errorreturn most_frequent_class,error   #返回符合特征最多的对象（种类） 错误率即不符合该对象特征的数量

def train_on_feature(X, y_true, feature_index):# Check that variable is a valid number#n_samples, n_features = X.shape#assert 0 <= feature_index < n_features# Get all of the unique values that this variable hasvalues = set(X[:,feature_index])#print values# Stores the predictors array that is returnedpredictors = {}     #键表示特征值、值表示类别errors = []for current_value in values:print current_valuemost_frequent_class, error = train_feature_value(X, y_true, feature_index, current_value)predictors[current_value] = most_frequent_classerrors.append(error)# Compute the total error of using this feature to classify ontotal_error = sum(errors)return predictors, total_error #返回每个符合特征的预测期和错误率

def predict(X_test, model):variable = model['variable']predictor = model['predictor']y_predicted = np.array([predictor[int(sample[variable])] for sample in X_test])return y_predicted

from sklearn.model_selection import train_test_split #cross_validation为老版本的模块，现在使用model_selection

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_d, Y,random_state=14)#random为随机状态，等于none是正真的随机
#将数据集随机切分为两部分，默认把数据集的25%作为测试集 #14为某种随机的情况，每次随机都是这个状况
#print X_train

all_predictiors = {}
errors = {}
for feature_index in range(X_train.shape[1]):#print X_test.shape[1]predictors, total_error = train_on_feature(X_train,y_train,feature_index)all_predictiors[feature_index] = predictors  errors[feature_index] = total_errorprint total_error
print all_predictiors #每个特征的预测器

0
19
1
22
41
0
35
1
23
58
0
6
1
31
37
0
7
1
30
37
{0: {0: 0, 1: 2}, 1: {0: 1, 1: 0}, 2: {0: 0, 1: 2}, 3: {0: 0, 1: 2}}

best_variable, best_error = sorted(errors.items(),key=itemgetter(1))[0]
#找出错误率最低的特征
print best_variable,best_error
print errors

2 37
{0: 41, 1: 58, 2: 37, 3: 37}

model = {'variable':best_variable, 'predictor':all_predictiors[best_variable]}
#使用该特征的预测器 即该特征为0预测的种类，该特征为1预测的种类
print model

{'variable': 2, 'predictor': {0: 0, 1: 2}}

y_predicted = predict(X_test,model) #返回样本特征预测的值
print y_predicted

[0 0 0 2 2 2 0 2 0 2 2 0 2 2 0 2 0 2 2 2 0 0 0 2 0 2 0 2 2 0 0 0 2 0 2 0 22]

accuracy = np.mean(y_predicted == y_test) * 100 #计算准确率 预测正确数/测试总数
print ("The test accuracy is {:.1f}%".format(accuracy))

The test accuracy is 65.8%

仅仅采用一条规则，准确率也达到了66，OneR算法还是可效的

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使用OneR算法进行分类（Python实现）

分类

OneR one rule 即采用一条最优的规则作为评判标准

具体代码如下

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