粗糙集属性约简python

粗糙集属性约简是一种特征选择方法，它通过删除一些冗余或不相关的属性来减少数据集的维度。在Python中，可以使用`sklearn`库中的`RoughSets`模块来实现粗糙集属性约简。

首先，需要将数据集加载到Python中。可以使用`pandas`库来读取csv文件，例如：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

然后，需要将数据集转换为`numpy`数组格式，以便使用`RoughSets`模块。可以使用`pandas`库的`to_numpy()`方法来实现：

X = data.iloc[:, :-1].to_numpy()
y = data.iloc[:, -1].to_numpy()

接下来，可以使用`RoughSets`模块中的`RoughSet`类来进行属性约简。例如，可以使用`indiscernibility`方法来计算属性的等价类：

from sklearn.rough_sets import RoughSet

rs = RoughSet()
indiscernibility = rs.indiscernibility(X, y)

然后，可以使用`reduct`方法来计算粗糙集约简：

reduct = rs.reduct(X, y)

其中，`reduct`是一个布尔数组，表示每个属性是否被约简。可以使用以下代码来输出被约简的属性：

for i, r in enumerate(reduct):
    if not r:
        print(data.columns[i])