机器学习数据分析代码以及数据实例

机器学习数据分析通常涉及Python编程语言和一些库，如Pandas、NumPy、Scikit-Learn等。以下是处理数据的基本步骤：

1. **数据加载**：使用`pandas.read_csv()`或`pandas.read_excel()`等函数从CSV、Excel或数据库中导入数据。例如：

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv('data.csv')

2. **数据清洗**：检查并处理缺失值、异常值、重复项等。例如：

   data.drop_duplicates(inplace=True)
   data.fillna(data.mean(), inplace=True)

3. **数据预处理**：转换数据类型、特征缩放（如归一化或标准化）、编码分类变量等。比如：

   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   scaler = StandardScaler()
   data['feature'] = scaler.fit_transform(data['feature'])

4. **特征工程**：创建新特征或删除无关特征。这可能包括基于已有特征的组合、聚合等。

5. **模型选择与训练**：根据问题选择合适的算法，如线性回归、决策树、随机森林或深度学习模型。使用Scikit-Learn库实现：

   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   model = LinearRegression()
   model.fit(X_train, y_train)

6. **评估模型**：使用交叉验证或独立测试集来测量模型性能，如准确率、精度、AUC等。

7. **结果解读与可视化**：通过Matplotlib或Seaborn库展示分析结果和预测效果。

一个简单的例子可能是房价预测问题，你可以使用波士顿房价数据集（Boston Housing Dataset），它是Scikit-Learn自带的数据集：

from sklearn.datasets import load_boston
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
boston_data = load_boston()
X, y = boston_data.data, boston_data.target

# 分割数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练模型并预测
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

# 可视化结果
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('实际价格')
plt.ylabel('预测价格')
plt.show()