数据挖掘|利用Python实现常用的分类算法
01
数据分类
正所谓物以类聚人与群分，生活里很多东西都存在着分类，当你进入超市的时候有着“日常生活用品”，“零食区”，“衣服类”等等的分类，一个分类里有不同的商品。
02
分类方法
那么问题来了，怎么分类呢？按照什么分类呢？我们仍然用超市的分类来说明，在超市的分类中，我们可以看到在同一个类中的商品用途是差不多的。也有的分类是按照商品的性质来分的。如果是按照商品的用途这一单一的规则来分类的话，我们通常叫这种分类方式为OneR算法(One Rule一个规律算法)，这也是今天我们要说的分类方法。
03
OneR算法
那么什么是OneR算法呢？简单的来说是，根据现有的数据集，具有相同的特征值的个体最可能属于哪个类别，然后进行分类。当然这边的分类依据只是根据一种规则来进行分类的。在数据分类部分还有一些分类算法，这些算法跟OneR算法比较起来复杂了许多，而且也更加的准确。既然这样的话，也许你会问，既然还有更好用的算法为什么要用这个比较”low“的算法呢？这样说起来也对，但是这个OneR算法在很多真实数据上的应用算是很常见的了！
上面的热身结束，重头戏来了！！！
04
代码实现
1、准备数据集
要进行数据分类怎么能缺少数据集呢？这边我们将使用著名的Iris植物分类数据集，这个数据集里有150条植物信息。下面我们来导入这个数据集，根据下面的代码以及图片的展示我们可以发现这个植物分类数据集有4个特征值，分别为：sepal length、sepal width、petal length、petal width(分别表示的萼片和花瓣的长宽)
from sklearn.datasets import load_iris import numpy as np dataset = load_iris() x = dataset.data y = dataset.target print(dataset.DESCR)01 数据分类 正所谓物以类聚人与群分，生活里很多东西都存在着分类，当你进入超市的时候有着“日常生活用品”，“零食区”，“衣服类”等等的分类，一个分类里有不同的商品。 02 分类方法 那么问题来了，怎么分类呢？按照什么分类呢？我们仍然用超市的分类来说明，在超市的分类中，我们可以看到在同一个类中的商品用途是差不多的。也有的分类是按照商品的性质来分的。如果是按照商品的用途这一单一的规则来分类的话，我们通常叫这种分类方式为OneR算法(One Rule一个规律算法)，这也是今天我们要说的分类方法。 03 OneR算法 那么什么是OneR算法呢？简单的来说是，根据现有的数据集，具有相同的特征值的个体最可能属于哪个类别，然后进行分类。当然这边的分类依据只是根据一种规则来进行分类的。在数据分类部分还有一些分类算法，这些算法跟OneR算法比较起来复杂了许多，而且也更加的准确。既然这样的话，也许你会问，既然还有更好用的算法为什么要用这个比较”low“的算法呢？这样说起来也对，但是这个OneR算法在很多真实数据上的应用算是很常见的了！ 上面的热身结束，重头戏来了！！！ 04 代码实现 1、准备数据集 要进行数据分类怎么能缺少数据集呢？这边我们将使用著名的Iris植物分类数据集，这个数据集里有150条植物信息。下面我们来导入这个数据集，根据下面的代码以及图片的展示我们可以发现这个植物分类数据集有4个特征值，分别为：sepal length、sepal width、petal length、petal width(分别表示的萼片和花瓣的长宽) from sklearn.datasets import load_iris import numpy as np dataset = load_iris() x = dataset.data y = dataset.target print(dataset.DESCR)
