1R算法是一种简单的机器学习技术，通过对单个属性进行测试并形成不同分支来建立规则。每个分支对应属性的不同值，类别为训练数据中最多的类别。算法通过计算错误率选择最佳属性规则集。对于残缺值和数值属性，1R将其视为类别处理。1R方法适用于处理数据集的多样化类别，通过限制样本数量和合并相同多数类的规则，提高效率。此外，我们还了解到决策树和关联规则在数据挖掘中的应用。
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1规则：1R。
建立一个只对单个属性进行测试的规则，并进行不同的分支。每一个分支对应一个不同的属性值。分支的类就是训练数据在这个分支上出现最多的类。这种方法能够容易地计算出规则的误差率。只要计算在训练数据上产生的错误，即，统计不属于多数类的实例数量。
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