兰州大学数据挖掘与大数据分析实验报告

资源摘要信息:"兰州大学数据挖掘与大数据分析课程的第三次作业要求学生从UCI机器学习知识库下载IRIS和乳腺癌数据集，进行数据挖掘相关分析。学生需要利用随机森林和AdaBoost算法，完成分类和回归任务，并撰写科技论文形式的技术报告。此外，报告中还需包含对数据集的介绍和引用，以及对实验结果的详细解释。完成作业需要提交的数据集文件、Python源代码以及技术报告的PDF版本，需打包成一个压缩文件进行提交。" 知识点: 1. 数据挖掘: 数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”信息的过程，该信息对某些特定的问题是有用的。在本课程作业中，数据挖掘涉及对IRIS和乳腺癌数据集的分析。 2. 大数据分析: 大数据分析是指对海量数据进行存储、处理和分析的技术和方法。它通常涉及到使用高度复杂的技术和工具来处理数据集，以便能够从中提取有价值的模式、趋势和关联。 3. 随机森林算法: 随机森林是一种集成学习方法，它构建多个决策树并进行组合以改进整体模型的预测性能。它广泛应用于分类和回归任务中，并且具有高度的准确性和抗过拟合能力。 4. AdaBoost算法: AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种迭代算法，用于将多个弱学习器组合成强学习器。它通过在每一轮迭代中增加对之前分类错误样本的重视程度来逐渐提高模型的准确性。 5. 分类与回归: 在数据挖掘中，分类是指预测数据点的离散标签（例如，将数据点分类为“良性”或“恶性”），而回归是预测连续值（例如，预测某个属性的数值）。 6. Python编程: Python是一种广泛用于数据科学的编程语言，它拥有丰富的库和框架，如NumPy, pandas, Matplotlib以及scikit-learn，后者是本课程作业中用于实现随机森林和AdaBoost算法的库。 7. 数据集使用说明: 在进行数据挖掘分析之前，学生需要理解所使用的数据集的用途以及每一列数据的含义。IRIS数据集包含不同品种的鸢尾花植物的测量数据，而乳腺癌数据集包含了有关乳腺癌肿瘤样本的特征，用于预测肿瘤是良性还是恶性。 8. 技术报告撰写: 学生必须撰写一个科技论文形式的技术报告，对比随机森林和AdaBoost算法在两个数据集上的分类和回归性能，并分析不同大小训练集对回归器性能的影响。报告需要详细解释实验结果，使用图表和表格清晰地呈现数据，并且所有引用的算法和数据集都需要列出参考文献。 9. UCI机器学习知识库: UCI（University of California, Irvine）机器学习知识库是一个公开可用的存储库，它为学生和研究人员提供了大量的标准数据集，用于学习和测试机器学习算法。 10. 学术引用: 学术写作中重要的组成部分是正确的引用和参考文献。学生需要在报告中提供数据集和使用的算法的参考文献，格式应该规范，以便读者可以查找原始资料。 11. 数据集整理: 学生需要将下载的数据集分别存入文件中，并以使用该数据集时的名称命名，确保数据集的整洁和易于管理。 12. 项目提交要求: 完成作业的学生需要提交包含数据集、Python源代码和技术报告的压缩包，并按照要求命名，确保提交材料的规范性和完整性。