基于前向贪婪算法的属性约简python实现

基于前向贪婪算法的属性约简是一种经典的特征选择方法，可以用于数据预处理和特征工程等领域。下面是一个基于 Python 的属性约简算法实现示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 定义属性约简函数
def attribute_reduction(X, y):
    # 初始化
    features = X.columns.tolist()
    num_features = len(features)
    best_features = []
    best_score = 0

    # 开始迭代
    for i in range(num_features):
        scores = []
        for feature in features:
            # 计算当前特征与目标变量的相关性得分
            score = np.abs(np.corrcoef(X[feature], y)[0][1])
            scores.append(score)

        # 选取得分最高的特征
        best_index = np.argmax(scores)
        best_features.append(features[best_index])
        features.pop(best_index)

        # 计算当前属性子集的评估得分
        subset = X[best_features]
        model = DecisionTreeClassifier()
        score = cross_val_score(model, subset, y, cv=5).mean()

        # 更新最佳属性子集和评估得分
        if score > best_score:
            best_score = score
            best_subset = subset.copy()

    return best_subset

# 调用属性约简函数
best_subset = attribute_reduction(X, y)
print('最佳属性子集：', best_subset.columns.tolist())

以上代码实现了一个基于前向贪婪算法的属性约简方法，并使用决策树模型进行评估。其中，`data.csv` 是输入数据集文件，`X` 是属性矩阵，`y` 是目标变量向量。`attribute_reduction` 函数实现了属性约简的主要逻辑，包括特征相关性分析、特征选择和子集评估。最后返回最佳属性子集。