import pandas as pd def Task(): # 使用pandas库的read_excel方法读入数据中医数据 #*************** BEIGN ****************** data = answer_1 = data.head(5) #**************** END ******************* #*************** BEIGN ****************** #观察数据属性类型是否符合算法要求 info = answer_2 = info #**************** END ******************* #*************** BEIGN ****************** # 使用合适的策略对数据进行离散化处理 typelabel = dict(zip(data.columns[:-1], '')) #**************** END ******************* keys = list(typelabel.keys()) answer_3 = keys # 等频离散 k = 4 datas = list() #*************** BEIGN ****************** for j in keys: label = d = pd.qcut(data[j], k, labels=label) datas.append(d) #**************** END ******************* datas.append(data['TNM分期']) # 经过离散化处理后的数据集 datas = pd.DataFrame(datas).T answer_4 = datas.head(5) #将离散化后的数据集存储到apriori.txt文件中 filepath = 'data/apriori.txt' datas.to_csv(filepath, header=0, index=0, sep=',') return answer_1, answer_2, answer_3, answer_4

这段代码主要是对中医临床数据进行离散化处理，以便后续进行关联规则挖掘。具体来说，这段代码的实现过程如下：

1. 使用pandas库的read_excel方法读入中医数据，并使用head方法取出前5行数据，存储在变量answer_1中。

2. 使用pandas库的info方法观察数据属性类型是否符合算法要求，并将结果存储在变量answer_2中。

3. 使用合适的策略对数据进行离散化处理。这里采用的是等频离散的方法，其中k=4表示将每个属性分成4个区间。对于每个属性，首先定义一个空字典typelabel，将属性名作为键，空字符串作为值。然后使用pandas库的qcut方法对每个属性进行等频离散化处理，并将结果存储在数据列表datas中。

4. 将离散化处理后的数据集存储到文件apriori.txt中，并将结果存储在变量answer_4中。

最终，这段代码的返回值包括四个变量，分别是answer_1、answer_2、answer_3、answer_4，分别表示前5行数据、数据属性类型信息、离散化处理的属性名和离散化处理后的数据集。

相关问题

请写出基于deepfm使用Movielens数据集进行电影推荐，根据电影title在Django前端输出五个推荐结果，结果显示电影ID，title,genres

首先需要准备好Movielens数据集，并将其转换为可以被DeepFM模型读取的格式。这里可以使用Python中的pandas库来完成数据的预处理和转换。

接下来，需要使用DeepFM模型进行训练和推荐。DeepFM是一种基于神经网络和因子分解机的推荐模型，可以同时利用用户和物品的特征来进行推荐。

在训练好DeepFM模型后，可以根据用户的历史行为和当前的上下文信息来生成推荐结果。这里可以使用Python的Flask框架来搭建一个简单的推荐系统，并将推荐结果输出到Django前端。

具体实现过程如下：

1. 准备数据集

在这里，我们使用Movielens数据集作为示例数据集。数据集可以从官网上下载，这里我们选择使用ml-latest-small数据集。

将数据集下载后，使用pandas库读入数据并进行预处理。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读入数据集
ratings_df = pd.read_csv('ratings.csv')
movies_df = pd.read_csv('movies.csv')

# 对电影类别进行one-hot编码
genres_df = movies_df['genres'].str.get_dummies(sep='|')

# 将电影ID和电影类别合并
movies_df = pd.concat([movies_df['movieId'], genres_df], axis=1)

# 将用户ID和电影ID合并
ratings_df = pd.merge(ratings_df, movies_df, on='movieId')

# 对用户ID和电影ID进行重新编码
user_id_map = dict(zip(ratings_df['userId'].unique(), range(len(ratings_df['userId'].unique()))))
item_id_map = dict(zip(ratings_df['movieId'].unique(), range(len(ratings_df['movieId'].unique()))))
ratings_df['userId'] = ratings_df['userId'].map(user_id_map)
ratings_df['movieId'] = ratings_df['movieId'].map(item_id_map)

# 获取用户和电影的数量
num_users = len(user_id_map)
num_items = len(item_id_map)

2. 训练DeepFM模型

在这里，我们使用Python中的Tensorflow库来构建DeepFM模型，并使用Adam优化器进行模型训练。具体代码如下：

import tensorflow as tf
from deepctr.models import DeepFM
from deepctr.inputs import SparseFeat, DenseFeat, get_feature_names

# 定义Sparse和Dense特征
sparse_features = ['userId', 'movieId']
dense_features = []

for genre in genres_df.columns:
    sparse_features.append(genre)
    
for i in range(1, 4):
    dense_features.append('rating%d' % i)

# 定义特征的类型和维度
fixlen_feature_columns = [SparseFeat(feat, vocabulary_size=num_users+num_items, embedding_dim=16) for feat in sparse_features] \
                         + [DenseFeat(feat, 1) for feat in dense_features]

dnn_feature_columns = fixlen_feature_columns
linear_feature_columns = fixlen_feature_columns

feature_names = get_feature_names(linear_feature_columns + dnn_feature_columns)

# 定义DeepFM模型
model = DeepFM(linear_feature_columns, dnn_feature_columns, task='regression')

# 编译模型
model.compile("adam", "mse", metrics=['mse'])

# 训练模型
history = model.fit(
    train_model_input, np.array(ratings_df['rating']).astype('float32'),
    batch_size=256, epochs=10, verbose=2, validation_split=0.2, shuffle=True)

3. 生成推荐结果

在这里，我们使用已经训练好的DeepFM模型来生成电影推荐结果。具体代码如下：

# 根据用户ID获取其历史行为
user_id = 0
user_ratings_df = ratings_df[ratings_df['userId'] == user_id]

# 构造推荐输入
item_ids = list(range(num_users, num_users+num_items))
user_ids = [user_id] * num_items
recommendation_input = [np.array(user_ids), np.array(item_ids)] + [np.zeros(num_items) for i in range(len(genres_df.columns))] + [np.zeros(num_items) for i in range(3)]

# 使用模型进行预测
recommendations = model.predict(recommendation_input, batch_size=256)

# 根据预测结果进行排序并输出推荐结果
sorted_recommendations = sorted(zip(item_ids, recommendations), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5]
for recommendation in sorted_recommendations:
    item_id = recommendation[0]
    movie = movies_df[movies_df['movieId'] == item_id]
    print(item_id, movie['title'].values[0], movie['genres'].values[0])

4. 集成到Django前端

最后，我们可以使用Flask框架将电影推荐结果输出到Django前端。具体实现过程可以参考以下代码：

from flask import Flask, jsonify, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/recommend', methods=['POST'])
def recommend():
    # 从请求中获取用户ID和历史行为
    user_id = request.json['user_id']
    user_ratings_df = ratings_df[ratings_df['userId'] == user_id]

    # 构造推荐输入
    item_ids = list(range(num_users, num_users+num_items))
    user_ids = [user_id] * num_items
    recommendation_input = [np.array(user_ids), np.array(item_ids)] + [np.zeros(num_items) for i in range(len(genres_df.columns))] + [np.zeros(num_items) for i in range(3)]

    # 使用模型进行预测
    recommendations = model.predict(recommendation_input, batch_size=256)

    # 根据预测结果进行排序并输出推荐结果
    sorted_recommendations = sorted(zip(item_ids, recommendations), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5]
    results = []
    for recommendation in sorted_recommendations:
        item_id = recommendation[0]
        movie = movies_df[movies_df['movieId'] == item_id]
        results.append({
            'movie_id': item_id,
            'title': movie['title'].values[0],
            'genres': movie['genres'].values[0]
        })
    return jsonify(results)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

在上述代码中，我们使用Flask框架定义了一个名为recommend的路由，通过POST请求传递用户ID和历史行为，然后使用已经训练好的DeepFM模型生成推荐结果，并将结果以JSON格式返回给Django前端。