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我有一组需要测试的规则。我正在使用 iris 数据集，生成的规则是这样的：

规则，等级

PetalLength > 2.45 AND PetalWidth <= 1.7，杂色 PetalWidth > 0.8 AND PetalLength <= 4.75，杂色

我现在想通过数据集传递每个规则，并获得一个数据框，其中我的行是数据集的记录，列是规则，当每个规则通过记录时，如果规则正确分类记录，它给出的分数为 1，否则该记录的分数为 0，并且这些值存储在每一行的数据框中。我希望在通过每条规则后取一个行总和，如果行总和超过某个值（比如 3），那么规则的通过就会停止。

到目前为止，我已经编写了一个通过数据集运行每个规则的代码，并给出了特定规则正确分类的实例数，但我不确定如何编写这方面的代码。有人可以帮我吗？

countfn <- function (x) {   
library(sqldf)   
return(print(sqldf(x)))}
dataset=iris
####The names alone are modified 
names(dataset) = c("SepalLength", "SepalWidth" , "PetalLength", "PetalWidth",  "Species")
####Reading the rules file to R 
rulefin = read.csv("FinalRules.csv", header=TRUE, sep=",",strip.white = TRUE) 
library(sqldf)
library(stringr)
####Query to see how many instances for a specific class are correctly classified by the rule
query=data.frame(paste('select count(*) from dataset where',rulefin$Rule,'  and Species
> =','\'',rulefin$Class),'\'',sep="")) 
library(data.table)
####Creating a table to store the number of correctly classified instances
df1=data.table(apply(query,1,countfn))

这段代码为我提供了一个数据框，其中每个规则都贯穿所有行，最后给出了列总和，即由该特定规则正确分类的实例数。

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