兰州大学数据挖掘与大数据分析课程作业解析

资源摘要信息:"兰州大学数据挖掘与大数据分析课程作业" 本课程作业是兰州大学数据挖掘与大数据分析课程的第一项作业，涉及到数据科学的核心环节，包括数据集生成、数据预处理、回归分析以及技术报告撰写。作业中明确指出了学生需要完成的任务，以及如何对这些任务进行评价。本作业的执行需要学生具备Python编程能力，以及对数据挖掘和统计分析方法的基本理解。以下是对该作业中所涉及知识点的详细说明： ### 数据集生成与预处理 1. **数据集生成：** - **正弦函数数据集：** 学生需要使用正弦函数生成一个包含两个周期的数据集，从中采样20个样本。每个样本的目标变量yi需要添加随机扰动值。这一过程考查学生对数据生成的理解以及编程实现能力。 - **UCI数据集下载与理解：** 要求学生从UCI机器学习库中下载一个适合进行回归分析的数据集，这个数据集需要包含至少三列连续的数值型数据，并且至少有100个以上的样本。学生还需要阅读数据集的使用说明，了解每列数据的含义。这一步骤考查学生对真实世界数据集的处理能力以及数据理解能力。 2. **数据预处理：** - **标准化处理：** 学生需要选择一种标准化方法对下载的数据集进行处理，确保所有数据列在同一个规模上。标准化处理是数据预处理中的一个基本步骤，能够消除不同量纲的影响。 - **特征选择：** 从预处理后的数据集中选择一列作为目标变量y，至少两列作为自变量x1, x2, ..., 形成新的数据集D2。这一步骤考查学生对特征选择和特征工程的理解。 ### 回归分析 1. **一元多项式回归：** - 学生需要变换多项式的阶数m（m=1,2,...,5），对数据集D1按照训练集和测试集的比例80%:20%进行划分，并使用训练集来训练模型，测试集来评估模型。通过这一过程，学生将获得MAE（平均绝对误差）和RMSE（均方根误差）的值。这考查了学生对回归分析、模型评估方法以及如何选择最佳模型的理解。 2. **Ridge回归或Lasso回归：** - 学生可以选择Ridge回归模型或Lasso回归模型，并使用整个数据集D2进行训练，通过变换正则化系数λ来确定回归系数，并获取正则化路径数据。这一步骤考查学生对正则化方法以及如何选择最优超参数的理解。 - 在确定λ值之后，学生需要将D2按照80%:20%的比例随机划分，使用训练集对模型进行训练，并用测试集进行测试，获取多组MAE和RMSE值。这一步骤要求学生能够理解过拟合与欠拟合，并对模型进行适当的调整。 ### 技术报告撰写 技术报告是评估学生对整个项目理解程度的重要部分，报告需要包括以下几个部分： - **引言：** 阐述本文工作的意义，即本次数据挖掘项目的目的和重要性。 - **算法：** 介绍所选用的算法及其相关算法，例如多项式回归、Ridge回归、Lasso回归等，以及它们的基本原理和适用场景。 - **实验及结果分析：** 描述实验设计、使用的数据集、实验过程以及得出的结论。在描述结果时，需要包括数据集D1的正弦曲线图、不同m值对应的拟合曲线图、MAE和RMSE的条形图、正则化路径图、选定λ值下多组MAE、RMSE的条形图以及平均值的分析。这要求学生能够对实验结果进行客观分析，并以文字形式进行阐述。 - **结论：** 对本文工作的总结，包括从实验中学到的知识、遇到的问题以及如何解决这些问题。 - **参考文献：** 列出在报告中引用的所有参考文献，并按照指定的格式进行编号。这表明学生能够正确地引用和参考其他研究者的工作。 ### 文件提交要求 提交的材料包括： - 生成的数据集、下载的数据集及预处理后的数据集：每个数据集存入一个文件中，文件名反映其内容或作用。 - Python源程序：包括按正弦曲线生成数据集的源程序、数据预处理的源程序、实现回归分析的源程序。每个程序文件名应体现其功能。 - 技术报告的pdf版本。 综上所述，兰州大学数据挖掘与大数据分析课程作业是一个综合性的数据科学实践项目，它不仅考查学生对数据挖掘方法的掌握程度，还包括对数据处理、模型选择、结果评估和报告撰写等多方面的能力。通过完成这次作业，学生可以加深对数据挖掘流程的理解，并为将来的相关工作打下坚实的基础。