oneR即“一条规则”。oneR算法根据已有的数据中，具有相同特征值的个体最可能属于哪个类别来进行分类。
以鸢尾data为例，该算法实现过程可解读为以下六步：
一、 导包与获取数据
以均值为阈值，将大于或等于阈值的特征标记为1，低于阈值的特征标记为0。
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import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris
from collections import defaultdict
from operator import itemgetter
import warnings
from sklearn.metrics import classification_report
# 加载内置iris数据，并保存
dataset = load_iris()
X = dataset.data
y = dataset.target
attribute_means = X.mean(axis=0) # 得到一个列表，列表元素个数为特征值个数，列表值为每个特征的均值
X_d = np.array(X >= attribute_means, dtype='int') # 转bool类型
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数据到此已获取完毕，接下来将其划分为训练集和测试集。
二、划分为训练集和测试集
使用默认的0.25作为分割比例。即训练集：测试集=3:1。
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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_d, y, random_state=random_state)
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数据描述：
本例中共有四个特征，
原数据集有150个样本，分割后训练集有112个数据，测试集有38个数据。
标签一共分为三类，取值可以是0,1,2。
三、定义函数：获取某特征值出现次数最多的类别及错误率
首先遍历特征的每一个取值，对于每一个特征值，统计它在各个类别中出现的次数。
定义一个函数，有以下四个参数：
- X, y_true即 训练集数据和标签
- feature是特征的索引值，可以是0,1,2,3。
- value是特征可以有的取值，这里为0,1。
该函数的意义在于，对于训练集数据，对于某个特征，依次遍历样本在该特征的真实取值，判断其是否等于特征的某个可以有的取值 （即value）（以0为例）。如果判定成功，则在字典class_counts中记录，以三个类别（0，1，2）中该样本对应的类别为键值，表示该类别出现的次数加一。
首先得到的字典（class_counts）形如：
{0: x1, 1.0: x2, 2.0:x3}
其中元素不一定是三个
x1：类别0中，某个特征feature的特征值为value（0或1）出现的次数
x2：类别0中，某个特征feature的特征值为value（0或1）出现的次数
x3：类别0中，某个特征feature的特征值为value（0或1）出现的次数
然后将class_counts按照值的大小排序，取出指定特征的特征值出现次数最多的类别：most_frequent_class。
该规则即为：该特征的该特征值出现在其出现次数最多的类别上是合理的，出现在其它类别上是错误的。
最后计算该规则的错误率：error
错误率即 具有该特征的个体在除出现次数最多的类别出现的次数，代表分类规则不适用的个体的数量。
最后返回待预测的个体类别 和 错误率
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def train_feature_value(X, y_true, feature, value):
class_counts = defaultdict(int)
for sample, y_t in zip(X, y_true):
if sample[feature] == value:
class_counts[y_t] += 1
sorted_class_counts = sorted(class_counts.items(), key=itemgetter(1), reverse=True) # 降序
most_frequent_class = sorted_class_counts[0][0]
error = sum([class_count for class_value, class_count in class_counts.items()
if class_value != most_frequent_class])
return most_frequent_class, error
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返回值most_frequent_class是一个字典, error是一个数字
四、定义函数：获取每个特征值下出现次数最多的类别、错误率
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def train(X, y_true, feature):
n_samples, n_features = X.shape
assert 0 <= feature < n_features
# 获取样本中某特征所有可能的取值
values = set(X[:, feature])
predictors = dict()
errors = []
for current_value in values:
most_frequent_class, error = train_feature_value(X, y_true, feature, current_value)
predictors[current_value] = most_frequent_class
errors.append(error)
total_error = sum(errors)
return predictors, total_error
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因为most_frequent_class是一个字典，所以predictors是一个键为特征可以的取值(0和1)，值为字典most_frequent_class的 字典。
total_error是一个数字，为每个特征值下的错误率的和。
五、调用函数，获取最佳特征值
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all_predictors = {variable: train(X_train, y_train, variable) for variable in range(X_train.shape[1])}
Errors = {variable: error for variable, (mapping, error) in all_predictors.items()}
# 找到错误率最低的特征
best_variable, best_error = sorted(Errors.items(), key=itemgetter(1))[0] # 升序
print("The best model is based on feature {0} and has error {1:.2f}".format(best_variable, best_error))
# 找到最佳特征值，创建model模型
model = {'variable': best_variable,
'predictor': all_predictors[best_variable][0]}
print(model)
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根据代码运行结果，最佳特征值是特征2（索引值为2的feature，即第三个特征）。
对于初学者这里的代码逻辑比较复杂，可以对变量进行逐个打印查看，阅读blog学习时要盯准字眼，细品其逻辑。
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print(all_predictors)
print(all_predictors[best_variable])
print(all_predictors[best_variable][0])
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六、测试算法
定义预测函数，对测试集数据进行预测
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def predict(X_test, model):
variable = model['variable']
predictor = model['predictor']
y_predicted = np.array([predictor[int(sample[variable])] for sample in X_test])
return y_predicted
# 对测试集数据进行预测
y_predicted = predict(X_test, model)
print(y_predicted)
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预测结果：
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# 统计预测准确率
accuracy = np.mean(y_predicted == y_test) * 100
print("The test accuracy is {:.1f}%".format(accuracy))
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根据打印结果，该模型预测的准确率可达65.8%，对于只有一条规则的oneR算法而言，结果是比较良好的。到此便实现了oneR算法的一次完整应用。
最后，还可以使用classification_report()方法，传入测试集的真实值和预测值，打印出模型评估报告。
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# 屏蔽警告
warnings.filterwarnings("ignore")
# 打印模型评估报告
print(classification_report(y_test, y_predicted)) # 参数为测试集的真实数据和预测数据
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