python数据挖掘可视化案例

以下是一个基于Python的数据挖掘可视化案例：

数据集：Iris数据集。该数据集包含三个不同种类的鸢尾花（Setosa、Versicolour和Virginica）的50个样本，每个样本有四个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度）。

目标：使用数据挖掘技术探索鸢尾花数据集，并通过可视化展示其潜在的模式和关系。

步骤：

1. 导入数据集，并进行数据清洗和预处理。

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 导入数据集
iris = sns.load_dataset('iris')

# 数据清洗和预处理
iris.drop_duplicates(inplace=True) # 去重
iris.dropna(inplace=True) # 去空值

2. 数据探索和分析。使用统计学和可视化工具来分析数据集的特征和关系。

# 统计学探索
print(iris.describe())

# 可视化探索
sns.pairplot(iris, hue='species')

3. 特征工程和数据编码。将分类变量编码为数值变量，并进行特征选择和缩放。

# 编码分类变量
iris['species'] = pd.factorize(iris['species'])[0]

# 特征选择和缩放
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

X = iris.iloc[:, :-1] # 特征
y = iris.iloc[:, -1] # 目标

# 特征选择
selector = SelectKBest(f_classif, k=2)
selector.fit_transform(X, y)
X = X.iloc[:, selector.get_support(indices=True)]

# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

4. 模型训练和评估。使用机器学习算法训练模型，并评估其性能。

# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
from sklearn.metrics import classification_report

y_pred = clf.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

5. 可视化结果。使用matplotlib和seaborn库来可视化模型结果。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制决策边界
sns.set(style='whitegrid')
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='viridis')
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Petal length')
plt.title('Logistic Regression Decision Boundary')
ax = plt.gca()
xlim = ax.get_xlim()
ylim = ax.get_ylim()
xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30)
yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30)
YY, XX = np.meshgrid(yy, xx)
xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T
Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape)
ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5,
           linestyles=['--', '-', '--'])
ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,
           linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k')
plt.show()

以上就是一个基于Python的数据挖掘可视化案例。通过数据探索和分析、特征工程和数据编码、模型训练和评估以及可视化结果等步骤，我们可以更好地理解数据集和模型，并从中获得有价值的信息。