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Releases: Keycatowo/rough-set

v0.3.0

24 Mar 08:23
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package功能新增

  • relations.py
    • get_equivalence_object: 取得目標規則篩選相同的物件
    • get_lower_approximation:取得下限近似集合
    • get_upper_approximation:取得上限近似集合
  • evaluate.py
    • calculate_rules_ratio: 計算 給定的規則條件 佔 所有資料 的比例
    • evaluate_metrics:計算 target_dict 規則 在 df_data中的 support, confidence, lift

Demo頁面更新

  • page 1: Select Feature
    • 上傳資料
    • 檢查欄位獨立性
    • 取得上限/下限/界限近似集合
  • page 2: Split Data
    • 劃分訓練/測試資料
  • page 3: Rule Inference
    • 上傳資料、選擇欄位
    • 推論規則、取得規則解釋
    • 設定閾值,篩選規則
  • page 4: Rule Application
    • 上傳規則、資料
    • 評估規則、篩選規則

v0.2.0

21 Mar 16:16
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現在入口為RoughSet物件了!

from roughset import RoughSet

範例

With a example data
Example data

from roughset import RoughSet

# Load data from a CSV file
df = pd.read_csv('example.csv')

# Create RoughSet object
RS = RoughSet(
    df=df,
    name_col="No",
    feature_col=['天氣', '事故情形', '事故原因'],
    decision_col='損壞部位'
)
rules = RS.get_reduct_rules(include_empty=True)
rules

We will get the reduct rules.
reduct rules result

rules_with_scores = RS.get_reduct_rules_with_scores()
rules_with_scores

v0.1.0

20 Mar 16:13
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更新內容

建立create_reduct_rules,用來產生約略規則

使用範例

若範例資料如下
Example data

from roughset.reduct import create_reduct_rules

# Load data from a CSV file
df = pd.read_csv('example.csv')

# Calculate reduct rules
create_reduct_rules(
    df=df,
    name_col="No",
    feature_col=['天氣', '事故情形', '事故原因'],
    decision_col='損壞部位',
    include_empty=True # Include empty reduct rules
)

則結果如下
reduct rules result