python数据挖掘分类

Python数据挖掘中的分类问题是指将数据集中的样本分成若干个不同的类别，从而实现对数据集的分类和预测。常见的分类算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻等。在Python中，可以使用scikit-learn等机器学习库来实现分类算法的建模和预测。同时，选择合适的特征工程方法和模型调参策略也是提高分类准确率的关键。