Python大数据实战：KNN与线性回归案例分析

本资源是一份名为《大数据基础与实务(商科版)Python软件操作手册》的实训操作手册，主要涉及数据分析和机器学习方面的实践内容。文档以Python语言为核心工具，针对商科背景的学生或专业人士提供指导。 1. **模型建模与评估**: 在模型建模部分，作者使用了某种分类算法（未具体提及，但提及了Classifier的参数k=15和weights='distance'），经过训练后，模型的准确率达到了0.89，这表明设置的参数有效，预测性能良好。 2. **结果可视化**: 通过散点图的方式，将红酒的真实类别和预测类别进行可视化展示，类别0和1的红酒分类效果几乎无误，显示出良好的分类能力。红色和绿色分别代表不同类型的红酒，颜色分界清晰，直观地反映了模型的区分效果。 3. **KNN分类算法示例**: 实训要求在基于KNN的红酒分类任务中进行操作，强调与之前“泰坦尼克生还分析”任务相似，但需要确保在正确的任务下执行，避免混淆。 4. **房价分析**: 任务三是基于线性回归的房价分析，以波士顿房价数据集为例。首先，导入相关库和数据集，对数据进行预处理，包括： - 异常值检测：发现并移除了16个异常的RM、LSTAT和PTRATIO值，这些特征与房价有明显相关性。 - 数据分割：将数据集分为训练集和测试集，通常采用80/20的比例。 - 数据归一化：由于特征间数据范围差异大，进行标准化处理，使数据在0到1之间，便于模型训练。 5. **模型训练与评估**: 使用线性回归模型对数据进行训练，并利用`r2_score()`函数计算模型的R²分数（决定系数），来衡量模型解释变量变化对因变量影响的强度和拟合优度。 这份手册不仅提供了理论知识的讲解，更注重于Python编程实践和数据处理技巧的实战操作，对于想要深入了解大数据基础和实操Python在商科领域应用的学生或从业人员来说，具有很高的实用价值。