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我尝试使用 python 包“Orange”进行交叉验证。这个库看起来很不错，但我有一些问题。

对于版本信息，我使用 Python 2.7 和 Orange 2.7.8。我的任务很简单。我想通过（1）数字属性的离散化和（2）特征选择来验证具有交叉验证的模型。

如您所知，在这里，在交叉验证循环中处理离散化和特征选择很重要。换句话说，对于每个交叉验证循环，(1) 仅离散化训练数据，并对测试数据使用相同的 binning cut；(2) 从训练数据中获取重要特征，并将这些特征用于测试数据。

在研究了 Orange 之后，我编写了以下脚本。

import Orange, orange, orngDisc, orngTest, orngStat, orngFSS

data = Orange.data.Table("test.tab") # has numeric, discrete features

nb = Orange.classification.bayes.NaiveLearner()
dBayes = orngDisc.DiscretizedLearner(nb, method=Orange.feature.discretization.Entropy(), name="disc nb")

# feature selection (three important features based on information gain)
fss = orngFSS.FilterBestN(n=3, measure=Orange.feature.scoring.InfoGain())
fBayes = orngFSS.FilteredLearner(dBayes, filter=fss, name="nb & fss")

learners = [nb, dBayes, fBayes]
results = orngTest.crossValidation(learners, data, folds=10, storeClassifiers=1, storeExamples=1)

# print accuracy for the three models (no errors in this block!)
print "\nLearner         Accuracy  #Atts"
for i in range(len(learners)):
  print "%-15s %5.3f     %5.2f" % (learners[i].name, orngStat.CA(results)[i], natt[i])

简而言之，数据集（代码中的“数据”）包含数字和离散特征，我想做离散化（基于熵），然后在交叉验证过程中进行特征选择（基于信息增益的前 3 个特征）。

但是，error 表示在计算数字特征的信息增益时发生了错误。我认为特征选择是在离散化之前处理的。我认为一些小的修改是必要的，但在 web 上的 Orange 上没有很多示例......而且我对修改没有明显的想法。

你能给我一些修改的积分吗？谢谢你。

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恐怕您不能使用orngFSS.FilterBestN(n=3, measure=Orange.feature.scoring.InfoGain())，因为某些功能是连续的。“feature.scoring.InfoGain”方法会检查特征是否被破坏，参考这里。

我有两个建议：

  1. 使用分类树作为学习方法，并选择树中的前三个特征。如果特征是连续的，分类树将使用像“A > 0.1”这样的判别式来使特征离散。
  2. 手动使特征离散。例如，如果年龄是一个特征，则将其标记为“D”，Orange 将认为该特征是离散的。我认为它会起作用
于 2017-01-10T14:33:21.143 回答