python数据挖掘代码实例
时间: 2024-06-12 20:03:12 浏览: 195
Python在数据挖掘中非常流行,因为它有丰富的库和强大的数据分析能力。以下是一个简单的Python数据挖掘代码示例,使用Pandas处理数据、NumPy进行数学运算和Scikit-learn进行机器学习的基本预测:
```python
# 导入所需库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 加载数据(假设有一个CSV文件)
data = pd.read_csv('your_data.csv')
# 数据预处理(清洗、缺失值处理等)
# 假设我们只关心'feature_column'和'label_column'列
X = data['feature_column']
y = data['label_column']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
predictions = model.predict(X_test)
# 打印预测结果
print("Predictions: ", predictions[:5])
# 相关问题--
1. 你能解释一下数据预处理在数据挖掘中的作用吗?
2. 在实际项目中,如何选择合适的特征列进行分析?
3. 除了线性回归,还有哪些常见的机器学习模型适用于数据挖掘任务?