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数据挖掘实验报告python

1.引言

数据挖掘是从大量的数据中发现知识和信息的过程。在本次实验中，我们使用

Python编程语言来实现基本的数据挖掘任务。本实验旨在通过实践，掌握数据

挖掘的基本概念和技术，如数据预处理、特征选择、分类算法等。

2.数据加载与预处理

本实验中，我们使用了一个包含房屋价格和相关特征的数据集。首先，我们通过

Python的pandas库读取数据集，并观察数据的基本信息。

python

importpandasaspd

读取数据集

data=pd.read_csv(house_prices.csv)

查看数据集的前几行

print(data.head())

查看数据集的基本信息

print(data.info())

由于数据可能存在缺失值、异常值等问题，为了更好地进行数据挖掘任务，我们

需要对数据进行一些预处理。在本实验中，我们采取的预处理方法有：

1.数据缺失值处理：我们使用均值替代缺失的数值型数据，使用众数替代缺失

的分类型数据。

2.数据异常值处理：我们使用箱型图（boxplot）分析异常值，并通过删除或平

均值替代的方式进行处理。

3.数据归一化：我们使用标准化方法对数据进行归一化处理，以便于不同特征

之间的比较。

python

处理缺失值

data[price].fillna(data[price].mean(),inplace=True)

data[bedrooms].fillna(data[bedrooms].mode()[0],inplace=True)

处理异常值

defremove_outliers(df):

Q1=df.quantile(0.25)

Q3=df.quantile(0.75)

IQR=Q3-Q1

returndf[~((df(Q1-1.5*IQR))(df(Q3+1.5*

IQR))).any(axis=1)]

删除异常值

data=remove_outliers(data)

归一化处理

data=(data-data.mean())/data.std()

3.特征选择

特征选择是数据挖掘任务中的重要一步，它可以帮助我们选择最具有预测能力的

特征子集。在本实验中，我们使用Python的scikit-learn库的特征选择方法。

python

fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest

fromsklearn.feature_selectionimportf_regression

获取特征和目标变量

X=data.drop(price,axis=1)

y=data[price]

特征选择，选择前k个最具有预测能力的特征

selector=SelectKBest(score_func=f_regression,k=5)

selected_features=selector.fit_transform(X,y)

4.分类模型构建与评估

在本实验中，我们选择随机森林算法构建分类模型，并使用交叉验证方法来评估

模型的性能。

python

fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor

fromsklearn.model_selectionimportcross_val_score

构建随机森林回归模型

model=RandomForestRegressor()

交叉验证评估模型性能

scores=cross_val_score(model,X,y,cv=5)

mean_score=scores.mean()mean_score=scores.mean()

模型的平均得分：模型的平均得分：

5.结论

通过本次实验，我们掌握了使用Python进行数据挖掘的基本方法和技巧。首先，

我们对数据进行了加载和预处理，处理了缺失值和异常值，并对数据进行了归一

化处理。其次，我们使用特征选择方法选择了最具有预测能力的特征子集。最后，

我们使用随机森林算法构建了分类模型，并通过交叉验证评估了模型的性能。

通过本实验的实践，我们深入理解了数据挖掘的核心思想和基本过