处理凯斯西储大学数据集的代码

处理凯斯西储大学的数据集通常需要遵循一些步骤，包括数据加载、预处理、探索性数据分析和模型训练。这里是一个简单的Python示例，我们将使用Pandas库来操作数据，NumPy用于数值计算，以及像Seaborn或Matplotlib这样的可视化库来展示数据特征：

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集，假设数据集名为'caseWestern.csv'
data = pd.read_csv('caseWestern.csv')

# 检查数据的基本信息
print(data.head())  # 查看前几行数据
print(data.describe())  # 描述性统计

# 数据清洗（如果有缺失值）
if data.isnull().sum().any():
    print("Cleaning missing values...")
    data = data.dropna()  # 删除含有缺失值的行
    # 或者选择其他填充策略

# 探索性分析（例如绘制直方图或散点图）
sns.histplot(data['column_name'])  # 替换 'column_name' 为感兴趣的变量
plt.show()

# 数据预处理，如编码分类变量或标准化数值变量
data['categorical_column'] = pd.CategoricalEncoder().fit_transform(data['categorical_column'])
data[['numerical_column']] = (data[['numerical_column']] - data[['numerical_column']].mean()) / data[['numerical_column']].std()

# 划分数据集（训练集和测试集）
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建并训练模型（这里仅做示例，替换为实际模型）
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(train_data.drop('target_column', axis=1), train_data['target_column'])

# 评估模型性能
predictions = model.predict(test_data.drop('target_column', axis=1))
score = model.score(test_data.drop('target_column', axis=1), test_data['target_column'])
print(f"Model score: {score}")

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