分类预测与集成学习，数据清洗

关于分类预测
分类预测属于监督学习的一种形式，在这种模式下，算法会基于已知输入变量和对应的输出类别进行训练。常见的分类算法有逻辑回归、支持向量机(SVM)和支持向量分类(SVC)，决策树(Decision Tree Classifier)，随机森林(Random Forests)[^2]。
对于多类别的分类问题，除了上述提到的方法外还有K近邻(KNN)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)等。这些模型能够帮助识别不同类型的样本并将其分配给最合适的类别之中。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 假设X为特征矩阵,y为目标标签列
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X_scaled, y, test_size=0.3, random_state=42)

clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
clf.fit(X_train, y_train)

y_pred = clf.predict(X_test)
print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred)}')
print(classification_report(y_test, y_pred))
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集成学习方法
集成学习是指构建多个基估计器并将它们组合起来以改进泛化/鲁棒性的机器学习范式。主要分为两大类：Boosting 和 Bagging 方法。前者通过迭代方式逐步纠正错误样本来增强弱分类器的表现；后者则通过对原始数据集的不同子集独立建模再汇总结果来减少过拟合风险。
具体来说：

Bagging: 如RandomForestClassifier 或者 ExtraTreesClassifier.

Boosting: AdaBoost, Gradient Boosting Machine (GBM), XGBoost.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

rf_clf = RandomForestClassifier(random_state=42)
rf_clf.fit(X_train, y_train)

y_rf_pred = rf_clf.predict(X_test)
print(f'RF Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_rf_pred)}')
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数据预处理与清洗技术
高质量的数据是成功实施任何数据分析项目的关键因素之一。有效的数据清理过程通常涉及以下几个方面的工作:

处理缺失值：可以通过删除含有缺失值得记录或者填充合理的数值来进行。
解决不一致性和噪声：去除重复项，修正拼写错误等。
特征工程：转换现有字段创建新的更有意义的属性。
正规化/标准化：调整尺度使得各维度之间具有可比性[^1].

此外，当面对大规模数据集时还需要考虑性能优化措施比如分布式计算框架的应用。