python数据分析机器学习项目实例

在Python中，数据分析和机器学习项目的实例通常涉及处理数据集、清洗、探索性分析、特征工程，然后应用各种机器学习算法进行模型训练和预测。例如，我们可以考虑一个简单的房价预测项目：

1. **数据加载**：首先通过pandas库读取CSV文件或数据库数据，如`df = pd.read_csv('house_prices.csv')`。

2. **数据预处理**：检查缺失值、异常值，并进行适当填充或删除。例如，`df.fillna(df.mean(), inplace=True)`。

3. **探索性数据分析 (EDA)**：使用matplotlib或seaborn绘制统计图表，了解变量分布和相关性，如`sns.pairplot(df)`, `plt.hist(df['price'])`。

4. **特征工程**：创建新的特征，可能包括对原始数值特征进行归一化或编码类别特征。

5. **分割数据**：将数据分为训练集和测试集，如`X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)`。

6. **选择模型**：根据问题性质选择回归模型（如线性回归、决策树、随机森林等），或者使用深度学习模型（如TensorFlow的Keras）。

7. **模型训练**：利用训练数据拟合模型，如`model.fit(X_train, y_train)`。

8. **模型评估**：在测试集上进行预测，计算准确度或其他性能指标，比如均方误差(MSE)。

9. **优化调整**：根据评估结果调整模型参数或尝试不同的算法。