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# 第十五周週誌
C109154330 洗柏詞

# 摘要:
將錯誤字元更正的檔案進行訓練並對結果進行分析

# 工作內容:
列出分析結果，是否符合預期

## 主要需要工具
visual studio code

## 匯入模組

import numpy as np
import pandas as pd 
import random
...

## 主程式
使用 cc family 回傳數值紀錄

import collections
label_value_map = {}

for i in range(0, len(names)):
    if i not in label_value_map.keys():
        label_value_map[i] = {}
    for id, v in enumerate(kmu_train_dataset[names[i]]):
        if v not in label_value_map[i]:
            label_value_map[i][v] = 0
        label_value_map[i][v]+=1 

label_encoding = {}
rev_label_encoding= {}
for t in label_value_map:
    label_encoding[t] = {}
    rev_label_encoding[t] = {}
    for i, v in enumerate(sorted(label_value_map[t].keys())):
        label_encoding[t][str(v)] = i
        rev_label_encoding[t][i] = str(v)
    label_encoding[t]['<unk>'] = i+1
    rev_label_encoding[t][i+1] = '<unk>'

### 遇到問題:
1. 檔案有缺少的地方。

### 解決方法:
1. 理解檔案如何處理的

## 模擬結果
label_value_map =
{0: {0: 98971, 1: 2},
1: {0: 98971, 1: 2},
2: {0: 98972, 1: 1},
...
999: {0: 98972, 1: 1},
...}

rev_label_encoding =
{0: {0: '0', 1: '1', 2: '<unk>'},
1: {0: '0', 1: '1', 2: '<unk>'},
2: {0: '0', 1: '1', 2: '<unk>'},
...
999: {0: '0', 1: '1', 2: '<unk>'},
...}

# 結論:
在測試集，有些病例是沒有'1'的。