数据挖掘 各年前三的代码

数据挖掘是从大量数据中发现规律和模式的过程，可以应用于商业、科学、医学等多个领域。以下是过去几年中，数据挖掘比赛前三名使用的算法和代码：

2018年Kaggle房价预测比赛：
1. XGBoost：https://github.com/dmlc/xgboost
2. LightGBM：https://github.com/microsoft/LightGBM
3. Stacking：https://github.com/vecxoz/vecstack

2019年Kaggle银行预测比赛：
1. LightGBM：https://github.com/microsoft/LightGBM
2. XGBoost：https://github.com/dmlc/xgboost
3. CatBoost：https://github.com/catboost/catboost

2020年Kaggle推特文本情感分析比赛：
1. RoBERTa：https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples/roberta
2. XLNet：https://github.com/zihangdai/xlnet
3. BERT：https://github.com/google-research/bert

需要注意的是，这些算法和代码只是过去几年比赛中表现优秀的部分，数据挖掘的算法和工具非常多，应根据实际情况选择最适合的算法和工具。

相关问题

数据挖掘数据清洗代码

数据清洗是数据挖掘过程中非常必要的一个步骤，可以提高数据质量，从而提高挖掘结果的可靠度。以下是8个常用的数据清洗的Python代码，可以用于数据挖掘中的数据清洗：

1. 删除重复值：df.drop_duplicates()
2. 处理缺失值：df.dropna() 或 df.fillna()
3. 处理异常值：使用条件语句或者数学函数进行处理
4. 处理错误值：使用条件语句或者数学函数进行处理
5. 处理文本数据：使用字符串函数进行处理
6. 处理日期时间数据：使用日期时间函数进行处理
7. 处理数值数据：使用数学函数进行处理
8. 处理离群值：使用统计学方法进行处理

以上是一些常用的数据清洗代码，可以根据具体情况进行选择和使用。同时，还需要注意数据清洗的顺序和方法，以确保清洗后的数据质量和可靠性。

数据挖掘层次聚类算法代码

数据挖掘中的层次聚类算法是一种无监督学习方法，它将数据集中的对象逐步合并成越来越大的类别（簇），形成一棵树形结构。常见的层次聚类算法有凝聚型（自底向上）和分裂型（自顶向下）两种。这里我会简要描述一个基于Python的Scikit-learn库实现的凝聚型层次聚类（Hierarchical Clustering）的代码示例。

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你有一个二维数据集data
data = np.random.rand(100, 2)  # 生成随机数据

# 创建AgglomerativeClustering实例，设置连接方法为ward（默认）以减小内部方差
cluster = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, affinity='euclidean', linkage='ward')

# 对数据进行聚类
labels = cluster.fit_predict(data)

# 绘制聚类结果
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels, cmap='viridis')
plt.title('Hierarchical Clustering Result')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.show()

这个例子中，`AgglomerativeClustering`是主要的类，`n_clusters`参数指定你希望得到的最终簇的数量，`affinity`决定了相似度度量（如欧式距离），`linkage`决定了合并策略。