python数据分析与挖掘实训玻璃类别

您好，数据分析与挖掘实训中的玻璃类别预测是一个典型的分类问题。以下是一些可能有用的步骤：

1. 获取数据集：可以从公共数据集库中下载或自己收集数据。这里推荐UCI机器学习库中的“玻璃识别数据集”。

2. 数据预处理：包括数据清洗、数据集划分等。对于玻璃识别数据集，可以使用pandas库进行数据读取和清洗。

3. 特征选择：选择对分类有效的特征，可以使用sklearn库中的特征选择函数。

4. 模型选择和训练：根据数据集的特点选择合适的分类模型，可以使用sklearn库中的各种分类模型进行训练。

5. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，可以使用sklearn库中的评估函数。

6. 模型调优：根据评估结果调整模型参数，提高模型性能。

希望以上步骤能够给您带来帮助。