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python算法演练_One Rule 算法(详解)(python算法简单编程题)
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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有个这样的个体，类别B有个这样的个体，类别C有个这样的个体。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%。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。
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. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 8
avg / total 0. 0. 0.
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
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