4）画出前20个准确率对比散点图（真实数据，随机森林算法和决策树算法预测结果）

抱歉，由于我是一名文本 AI，无法为您绘制散点图。但您可以使用Python中的matplotlib库来绘制该图表。下面是伪代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 真实数据准确率
x_true = [1,2,3,...,20]
y_true = [0.8,0.85,0.9,...,0.95]

# 随机森林算法准确率
y_rf = [0.75,0.8,0.85,...,0.9]

# 决策树算法准确率
y_dt = [0.7,0.75,0.8,...,0.85]

# 绘制散点图
plt.scatter(x_true, y_true, label='True')
plt.scatter(x_true, y_rf, label='Random Forest')
plt.scatter(x_true, y_dt, label='Decision Tree')
plt.xlabel('Rank')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Comparison of Accuracy')
plt.legend()
plt.show()

您需要将真实数据、随机森林算法和决策树算法的准确率分别存储在列表中，并按照顺序排列。然后使用matplotlib库绘制散点图，并设置x轴为前20个数据的排名，y轴为准确率。最后，您可以使用`show()`方法显示绘制的图表。

相关问题

二手房数据分析随机森林

二手房数据分析中使用随机森林算法可以进行房价预测。随机森林是一种以决策树为基础的集成学习算法，在sklearn库中提供了相关的算法和数据处理方式。由于房价是连续的，使用回归算法进行预测更为合适。在比较了决策树和随机森林后，发现随机森林的准确率要高于决策树。然而，预测效果可能仍然不太理想。后续学习深入后，可以尝试其他算法来寻找更好的结果。

在二手房数据分析中，散点图可以用来观察数据的分布情况，比如了解哪个位置的二手房更多或更少，以及不同房型、楼层、尺寸、年限的房子数量。通过散点图可以建立一个基本的印象。

二手房数据分析的原理是首先进行数据收集，从网站或其他数据源收集二手房数据，将其存储在CSV或其他数据格式中。然后进行数据清洗，读取数据并删除缺失或异常数据。接下来进行数据分析，利用Python中的相关工具和算法对数据进行分析，例如随机森林算法。最后，根据分析结果进行可视化展示，帮助我们更好地理解和解释数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [#第23篇分享：一个北京二手房价格数据挖掘实例（python语言：sklearn随机森林）](https://blog.csdn.net/weixin_46008828/article/details/113804296)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [基于python的二手房数据分析资源合集](https://download.csdn.net/download/Rocky006/87808247)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

数据挖掘根据marketing.csv数据提取出有用特征，做数据探索和数据挖掘

好的，针对这个问题，我可以给出一些思路和方法。

首先，对于数据探索和数据挖掘，我们需要对数据进行一些预处理和清洗工作。具体而言，可以考虑以下几个步骤：

1. 数据清洗：查看数据中是否存在缺失值、异常值、重复值等情况，如果存在，需要进行相应的处理，比如删除或填充缺失值，删除重复值等。

2. 特征选择：根据数据的特点和问题的需求，筛选出最具代表性和相关性的特征。可以使用一些常见的特征选择方法，如相关系数分析、卡方检验、方差分析等。也可以使用一些高级的特征选择算法，如Lasso、Ridge、Elastic Net等。

3. 特征转换：对于一些非数值型的特征，需要进行编码或转换，以便于算法的处理。比如可以使用独热编码、标签编码、二进制编码等方法。

4. 数据可视化：对于数据的可视化，可以使用一些图表，如直方图、散点图、箱线图等，以便于观察数据的分布情况、异常情况等。

接下来，就可以使用一些常见的数据挖掘算法对数据进行分析和建模。比如可以使用聚类分析、关联规则挖掘、决策树、随机森林等算法。

最后，需要对模型的结果进行评估和优化。可以使用一些常见的评估指标，如准确率、召回率、F1值等。同时，也可以使用一些优化方法，如交叉验证、网格搜索等，来优化模型的性能。

以上是数据挖掘根据marketing.csv数据提取出有用特征，做数据探索和数据挖掘的一些思路和方法，希望能对您有所帮助。