粗糙集属性约简python

粗糙集属性约简是一种特征选择方法，它可以将数据集中的不必要的属性或特征进行削减，从而提高分类器的性能。下面介绍一种基于 Python 的实现方法。

首先，我们需要导入 pandas 库和 numpy 库：

import pandas as pd
import numpy as np

然后，我们可以定义一个函数来计算属性的重要度。采用的是经典的信息熵作为评价指标：

def entropy(x):
    """
    计算信息熵
    """
    unique, count = np.unique(x, return_counts=True)
    p = count / count.sum()
    return -np.sum(p * np.log2(p))

def importance(data, column, target):
    """
    计算属性重要度
    """
    values = np.unique(data[column])
    s = 0
    for v in values:
        sv = data[data[column] == v][target]
        s += len(sv) / len(data) * entropy(sv)
    return entropy(data[target]) - s

在这里，我们传入数据集、属性列和目标列，计算该属性的重要度。

接下来，我们可以定义一个函数来进行属性约简：

def rough_set_reduction(data, target):
    """
    粗糙集属性约简
    """
    columns = list(data.columns)
    columns.remove(target)
    result = set()
    for i in range(len(columns)):
        for j in range(i + 1, len(columns)):
            if columns[j] not in result:
                importance1 = importance(data, columns[i], target)
                importance2 = importance(data, columns[j], target)
                importance12 = importance(data, [columns[i], columns[j]], target)
                if importance1 + importance2 <= importance12:
                    result.add(columns[j])
    return data.drop(result, axis=1)

在这里，我们传入数据集和目标列，使用双重循环遍历属性列，计算每对属性的重要度并进行比较，若两个属性的重要度之和小于等于它们的联合重要度，则将后者添加到结果集中。最后返回约简后的数据集。

应用实例：

data = pd.read_csv('data.csv')
data_reduced = rough_set_reduction(data, 'class')
print(data_reduced.head())

其中，`data.csv` 是一个包含多个属性和一个目标列的数据集。我们传入该数据集和目标列 `class`，得到约简后的数据集 `data_reduced`。