CN2结构是怎么写——CN2分类算法的实现过程详解
在数据挖掘领域，分类算法扮演着一个非常重要的角色。CN2分类算法是一种经典的应用机器学习技术的算法，根据实例中的属性推断其归属于哪个类别。本文将介绍CN2算法的基本思想、实现过程以及代码实现。
CN2算法基本思想
CN2算法是基于一种“贪心”的策略实现的，其基本思想可以概括为以下两点：
（1）利用贪心算法从数据集中选择一个具有最高置信度的属性；
（2）通过基于先前领域的知识，进行交错优化来修正选择的属性，并从数据集中删除相应的数据。
其中，所谓“先前领域的知识”，就是指之前在数据集中发现的属性与类别的联系。
CN2算法的实现过程
CN2算法的实现过程可以分为以下几个步骤：
（1）使用初始数据集进行学习：用初始数据集在属性空间中构建一个概率模型，然后评估模型的正确性；
（2）选择最佳属性：从属性空间中选择一个具有最高置信度的属性，并通过基于先前领域知识的修正算法（在条件属性的约束下选择属性）来修正该属性的选择；
（3）从训练集中删除相应数据：在得到最佳属性之后，从训练集中找出已经可以用最佳属性来描述的数据，从训练集中将这些数据删除。
重复执行上述过程直至数据集为空或者所有属性都被使用：
CN2算法的代码实现
以下是CN2分类算法的代码实现：
```
# 导入需要的库
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
def cn2_algorithm(data):
'''
使用CN2算法进行分类
参数：
data -- 数据集
返回值：
model -- 模型
'''
# 初始化条件属性和类属性
condition_attributes = data.columns[:-1]
class_attribute = data.columns[-1]
# 初始化默认的类别为所有实例中出现次数最多的类别
most_common_class = data[class_attribute].value_counts().index[0]
# 迭代求解规则
rules = []
while True:
# 对条件属性进行置信度估计
attributes_confidence = {}
for attribute in condition_attributes:
confidence = estimate_confidence(data, attribute, class_attribute, most_common_class)
attributes_confidence[attribute] = confidence
# 选择置信度最高的属性，生成规则
best_attribute = max(attributes_confidence, key=attributes_confidence.get)
features, accuracy = grow_rule(data, best_attribute, most_common_class)
rule = (best_attribute, features, accuracy)
rules.append(rule)
# 如果所有的实例已经被分类或者最佳属性已经为空，则停止
if data.empty or best_attribute is None:
break
# 在训练集中移除已经被分类的实例
data = remove_matched_instances(data, best_attribute, features)
# 删除已经选择属性，进行下一轮迭代
condition_attributes = condition_attributes.drop(best_attribute)
# 返回生成的规则模型
model = {'rules': rules, 'most_common_class': most_common_class}
return model
def estimate_confidence(data, attribute, class_attribute, most_common_class):
'''
估计属性的置信度
参数：
data -- 数据集
attribute -- 属性
class_attribute -- 类属性
most_common_class -- 出现次数最多的类别
返回值：
置信度
'''
distinct_values = data[attribute].unique()
assert len(distinct_values) > 1, '{}属性缺失或只有一个值'.format(attribute)
# 计算属性类别的统计信息以及对应的置信度
stats = {}
for value in distinct_values:
mask = data[attribute] == value
value_data = data[mask]
total = len(value_data)
correct = len(value_data[value_data[class_attribute] == most_common_class])
incorrect = total - correct
stats[value] = {'correct': correct, 'incorrect': incorrect, 'total': total}
# 计算属性置信度
accuracy = stats[most_common_class]['correct'] / stats[most_common_class]['total']
for value, count in stats.items():
if value == most_common_class:
continue
accuracy = min(accuracy, count['correct'] / count['total'])
return accuracy
def grow_rule(data, best_attribute, most_common_class):
'''
生成规则
参数：
data -- 数据集
best_attribute -- 最佳属性
most_common_class -- 出现次数最多的类别
返回值：
包含最佳属性的规则特征和准确度
'''
distinct_values = data[best_attribute].unique()
features = {}
accuracy = None
for value in distinct_values:
mask = (data[best_attribute] == value)
value_data = data[mask]
if value_data.empty:
continue
rule_class = value_data[class_attribute].value_counts().index[0]
rule_correct = len(value_data[value_data[class_attribute] == rule_class])
rule_total = len(value_data)
rule_accuracy = rule_correct / rule_total
if accuracy is None:
accuracy = rule_accuracy
else:
accuracy = min(accuracy, rule_accuracy)
features[(best_attribute, value)] = True
return features, accuracy
def remove_matched_instances(data, best_attribute, features):
'''
移除已经被分类的实例
参数：
data -- 数据集
best_attribute -- 最佳属性
features -- 规则特征
返回值:
修改后的数据集
'''
mask = np.ones(len(data), dtype=bool)
for feature, value in features.items():
attribute, attribute_value = feature
mask = mask & (data[attribute] == attribute_value)
data = data[~mask]
return data
```
以上即为CN2算法的基本思想、实现过程以及代码实现。通过使用该算法，我们可以从大规模数据集中精确地识别出数据的类别，进而进行更准确的决策和预测。