如何用UCI数据集测试基于卡方分裂的离散化方法？Python实习

卡方分裂离散化算法效果，用UCI数据集测试。
UCI数据集测试所有的离散化算法（除了等宽等频聚类离散化）

最近我也在看着块，我把我的方法说一下
可以从UCI数据集中选择适当的数据集进行实验，并与其他离散化算法进行比较。
首先，需要对数据集进行预处理，包括数据清洗、特征选择和标准化等步骤。然后，可以使用不同的离散化算法对数据进行离散化，并将离散化后的数据输入到分类器中进行分类实验。常用的离散化算法包括卡方分裂离散化、等宽离散化、等频离散化、k-means聚类离散化等。可以对这些算法进行比较，选择效果最好的算法。
具体的实验流程可以按照以下步骤进行：

1. 从UCI数据集中选择适当的数据集，进行数据预处理，包括数据清洗、特征选择和标准化等步骤。
2. 将预处理后的数据输入到各种离散化算法中进行离散化。
3. 将离散化后的数据输入到分类器中进行分类实验，例如使用决策树分类器或逻辑回归分类器等。
4. 对比各种离散化算法的分类效果，选择效果最好的算法。

在实验过程中，需要注意以下几点：

1. 离散化后的数据可能会带来信息损失，因此需要在分类效果和数据复杂度之间进行平衡。
2. 离散化算法的选择应该基于数据集的特点和分类器的性质，需要进行实验比较来确定最优算法。
3. 在使用卡方分裂离散化算法时，需要调整卡方检验的参数，例如自由度的大小，以获得最佳的划分点。

通过以上实验，可以评估卡方分裂离散化算法在UCI数据集上的效果，并与其他离散化算法进行比较。这有助于选择最适合特定数据集和分类器的离散化算法，提高分类准确率和数据处理效率。

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7623271
• 你也可以参考下这篇文章：Python编程实现BP算法，在西瓜数据集上训练一个单隐层网络（方法一，四个方法，我四篇发布，附完整代码和数据集，）
• 除此之外, 这篇博客: Python三种方法计算皮尔逊相关系数以及实现给定数据集，返回数据集中每个特征和标签的相关系数中的 特征预处理完之后，我们需要选择有意义的特征作为输入机器学习的算法和模型进行训练 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 在统计学中，皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient），又称皮尔逊积矩相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient，简称 PPMCC或PCCs）。用于衡量两个变量X和Y之间的线性相关相关关系，值域在-1与1之间。

  详细内容 ：

  https://blog.csdn.net/qq_40260867/article/details/90667462

  """
  给定数据集，返回数据集中每个特征和标签的相关系数
  
  """
  
  import numpy as np
  from sklearn.datasets import load_iris
  iris=load_iris()
  
  result=[]
  #使用numpy计算数据特征和标签的相关系数
  for i in range(np.shape(iris.data)[1]):
      pccs = np.corrcoef(iris.data[:,i], iris.target)
      # print(pccs)
      result.append(pccs[:,1][0])
  
  print(result)
  # 对列表中的数都保留两位小数
  result1=[]
  for i in range(len(result)):
      result1.append(round(result[i],3))
  
  print(result1)

   

   

• 您还可以看一下 董付国老师的Python可以这样学（第八季：课堂教学管理系统设计与开发实战）课程中的 补充功能：学生端通过鼠标拖放实现作业上传小节, 巩固相关知识点