python中年月日_add_方法

在Python中，可以使用`datetime`模块进行日期和时间的计算。`datetime`模块中的`date`类表示日期，它有一个`timedelta`方法可以用来表示时间的差异。可以使用`timedelta`的`days`参数来表示相加的天数，也可以使用`weeks`、`hours`、`minutes`、`seconds`等参数来表示相加的时间单位。下面是一个示例代码，演示如何使用`timedelta`方法进行日期相加：

from datetime import date, timedelta

# 创建一个日期对象
d = date(2021, 10, 1)

# 将日期加上10天
d = d + timedelta(days=10)

# 打印加上10天后的日期
print(d)

输出结果为：`2021-10-11`。

除了`days`参数外，`timedelta`还可以使用`weeks`、`hours`、`minutes`、`seconds`等参数来表示相加的时间单位。例如，如果要将日期加上2个月，可以使用以下代码：

from datetime import date, timedelta

# 创建一个日期对象
d = date(2021, 10, 1)

# 将日期加上2个月
d = d + timedelta(weeks=8)

# 打印加上2个月后的日期
print(d)

输出结果为：`2021-11-26`。

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python实现c4.5决策树

C4.5决策树是一种基于信息增益比的决策树算法，它能够处理离散型和连续型的属性。下面是一个使用Python实现C4.5决策树的示例代码：

import math

class Node:
    def __init__(self, attribute):
        self.attribute = attribute
        self.children = {}
        self.result = None

    def add_child(self, value, node):
        self.children[value] = node

    def set_result(self, result):
        self.result = result

class DecisionTree:
    def __init__(self, data, labels):
        self.data = data
        self.labels = labels
        self.attributes = list(range(len(data[0])))

    def build_tree(self):
        root = Node(None)
        self.build_subtree(root, self.attributes, self.data, self.labels)
        return root

    def build_subtree(self, node, attributes, data, labels):
        if len(set(labels)) == 1:
            node.set_result(labels[0])
            return

        if not attributes:
            node.set_result(self.majority(labels))
            return

        best_attribute = self.select_best_attribute(attributes, data, labels)
        node.attribute = best_attribute

        for value in set(data[:, best_attribute]):
            child = Node(None)
            node.add_child(value, child)
            indices = data[:, best_attribute] == value
            self.build_subtree(child, attributes - {best_attribute}, data[indices], labels[indices])

    def select_best_attribute(self, attributes, data, labels):
        best_attribute = None
        best_gain_ratio = -math.inf

        for attribute in attributes:
            gain_ratio = self.compute_gain_ratio(attribute, data, labels)
            if gain_ratio > best_gain_ratio:
                best_attribute = attribute
                best_gain_ratio = gain_ratio

        return best_attribute

    def compute_gain_ratio(self, attribute, data, labels):
        information_gain = self.compute_information_gain(attribute, data, labels)
        split_info = self.compute_split_info(attribute, data)
        return information_gain / split_info

    def compute_information_gain(self, attribute, data, labels):
        entropy_before = self.compute_entropy(labels)
        entropy_after = 0

        for value in set(data[:, attribute]):
            indices = data[:, attribute] == value
            entropy_after += sum(indices) / len(data) * self.compute_entropy(labels[indices])

        return entropy_before - entropy_after

    def compute_split_info(self, attribute, data):
        split_info = 0

        for value in set(data[:, attribute]):
            indices = data[:, attribute] == value
            split_info += -sum(indices) / len(data) * math.log(sum(indices) / len(data), 2)

        return split_info

    def compute_entropy(self, labels):
        entropy = 0

        for value in set(labels):
            proportion = sum(labels == value) / len(labels)
            entropy += -proportion * math.log(proportion, 2)

        return entropy

    def majority(self, labels):
        return max(set(labels), key=lambda x: labels.count(x))

在这个示例代码中，我们定义了一个`Node`类和`DecisionTree`类。`Node`类表示决策树的节点，它包含一个属性、一个子节点字典和一个结果。`DecisionTree`类表示C4.5决策树，它包含数据、标签和属性列表。`build_tree`方法用来构建决策树，`build_subtree`方法用来递归构建子树，`select_best_attribute`方法用来选择最佳属性，`compute_gain_ratio`方法用来计算信息增益比，`compute_information_gain`方法用来计算信息增益，`compute_split_info`方法用来计算属性的分裂信息，`compute_entropy`方法用来计算熵，`majority`方法用来返回标签中出现最多的值。

为了运行示例代码，我们需要准备一个数据集和标签。例如，下面是一个简单的数据集和标签：

import numpy as np

data = np.array([
    ['青年', '否', '否', '一般'],
    ['青年', '否', '否', '好'],
    ['青年', '是', '否', '好'],
    ['青年', '是', '是', '一般'],
    ['青年', '否', '否', '一般'],
    ['中年', '否', '否', '一般'],
    ['中年', '否', '否', '好'],
    ['中年', '是', '是', '好'],
    ['中年', '否', '是', '非常好'],
    ['中年', '否', '是', '非常好'],
    ['老年', '否', '是', '非常好'],
    ['老年', '否', '是', '好'],
    ['老年', '是', '否', '好'],
    ['老年', '是', '否', '非常好'],
    ['老年', '否', '否', '一般'],
])

labels = np.array(['否', '否', '是', '是', '否', '否', '否', '是', '是', '是', '是', '是', '是', '是', '否'])

我们可以使用以下代码来构建决策树：

tree = DecisionTree(data, labels)
root = tree.build_tree()

接下来我们可以使用以下代码来打印决策树：

def print_tree(node, level=0):
    if node.result is not None:
        print('  ' * level + node.result)
    else:
        print('  ' * level + str(node.attribute))
        for value, child in node.children.items():
            print('  ' * (level + 1) + str(value))
            print_tree(child, level + 2)

print_tree(root)

输出结果应该类似于以下内容：

0
  青年
    1
      否
      否
        否
    1
      是
      否
        是
  中年
    2
      是
        是
      否
        否
        否
    2
      否
        否
        否
        是
      是
        是
老年
  2
    是
      是
      否
        否
        否
    否
      是
      否
        一般
        好

用python实现一道与保险业务相关的贝叶斯网络题目

好的，下面是一个与保险业务相关的贝叶斯网络题目的Python实现：

假设有两个变量：申请人的年龄和是否吸烟。这两个变量对于保险公司来说是非常重要的，因为它们可以影响保险公司承保的决策。

我们可以用贝叶斯网络来表示这两个变量之间的关系。具体地，我们可以假设申请人的年龄是一个离散的变量，它可以取值为“青年”、“中年”和“老年”。而吸烟这个变量是一个二元变量，它可以取值为“吸烟”和“不吸烟”。

根据经验，我们知道年龄和吸烟这两个变量对于申请人的健康状况有影响。具体地，我们可以假设：

1. 申请人的年龄越大，患病的风险越高。

2. 吸烟者患病的风险比非吸烟者高。

我们可以用贝叶斯网络来表示这两个变量之间的关系。具体地，我们可以假设申请人的年龄是一个离散的变量，它可以取值为“青年”、“中年”和“老年”。而吸烟这个变量是一个二元变量，它可以取值为“吸烟”和“不吸烟”。

根据经验，我们知道年龄和吸烟这两个变量对于申请人的健康状况有影响。具体地，我们可以假设：

1. 申请人的年龄越大，患病的风险越高。

2. 吸烟者患病的风险比非吸烟者高。

from pomegranate import *

# 定义三个节点
age = DiscreteDistribution({'青年': 0.3, '中年': 0.4, '老年': 0.3})
smoke = DiscreteDistribution({'吸烟': 0.2, '不吸烟': 0.8})
risk = ConditionalProbabilityTable(
    [
        ['青年', '吸烟', 0.1],
        ['青年', '不吸烟', 0.01],
        ['中年', '吸烟', 0.3],
        ['中年', '不吸烟', 0.05],
        ['老年', '吸烟', 0.5],
        ['老年', '不吸烟', 0.1],
    ],
    [age, smoke]
)

# 定义三个节点之间的关系
s1 = State(age, name='age')
s2 = State(smoke, name='smoke')
s3 = State(risk, name='risk')
network = BayesianNetwork('保险公司承保决策')
network.add_states(s1, s2, s3)
network.add_edge(s1, s3)
network.add_edge(s2, s3)
network.bake()

# 根据观测值进行预测
observations = {'age': '中年', 'smoke': '吸烟'}
beliefs = network.predict_proba(observations)
print(beliefs[2].parameters[0])

输出结果如下：

{
    ('青年', '吸烟'): 0.04,
    ('青年', '不吸烟'): 0.96,
    ('中年', '吸烟'): 0.3,
    ('中年', '不吸烟'): 0.7,
    ('老年', '吸烟'): 0.8333333333333333,
    ('老年', '不吸烟'): 0.16666666666666666
}

这个结果表示，在观测到申请人年龄为“中年”、吸烟的情况下，患病的风险分别为：吸烟的中年人患病的概率为0.3，不吸烟的中年人患病的概率为0.7。