"基于sklearn的数据分类挖掘实训报告——精品模板.pdf"

数据挖掘是一项重要的技术，通过对大量数据的分析和挖掘，可以发现其中隐藏的规律和趋势，为决策提供重要支持。在本次实训中，我们以sklearn为工具，进行了数据分类挖掘的实验。 实验的目的是熟悉sklearn数据挖掘的基本功能，并通过朴素贝叶斯、KNN、决策树C4.5、SVM等算法进行数据分类分析。实验环境为sklearn-0.18.0、python-2.7.13、numpy-1.11.3 mkl-cp27、scipy-0.19.0、matplotlib-1.5.3，保证了实验的顺利进行。 在实验中，我们使用了两个数据集：Iris数据集和Digits数据集。Iris数据集是常用的分类实验数据集，包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。通过花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度这四个属性，可以预测鸢尾花卉属于Setosa、Versicolour、Virginica这三个种类中的哪一类。Digits数据集则是美国著名数据集NIST的子集，属于灰度图像，分辨率为8x8。 在实验过程中，我们首先对数据集进行了预处理，包括数据清洗、特征选择等工作。然后，我们分别运用朴素贝叶斯、KNN、决策树C4.5、SVM这四种算法对数据集进行分类分析，并比较它们的分类效果。 实验结果显示，对于Iris数据集，四种算法的分类准确率分别为：朴素贝叶斯为95.33%、KNN为96.00%、决策树C4.5为94.67%、SVM为97.33%。而对于Digits数据集，四种算法的分类准确率分别为：朴素贝叶斯为82.22%、KNN为96.66%、决策树C4.5为80.33%、SVM为98.77%。通过实验结果可以看出，SVM算法在两个数据集上均取得了最好的分类效果。 总的来说，本次实训通过对sklearn的应用和四种算法的比较，深入了解了数据分类挖掘的过程和方法。实验结果表明，选择合适的算法对于数据分类的准确性和效率至关重要，而数据的预处理和特征选择也对最终结果有着重要影响。在未来的数据挖掘工作中，我们将继续探索不同算法的应用，不断提升数据挖掘的能力和水平，为更多实际问题的解决提供支持和帮助。