目录
在大数据时代，数据挖掘与机器学习成为了各行各业的核心技术。Python作为一种高效、简洁且功能强大的编程语言，得到了广泛的应用。
💗一、Python在数据挖掘中的应用💕
💖1.1 数据预处理💞
数据预处理是数据挖掘的第一步，是确保数据质量和一致性的关键步骤。良好的数据预处理可以显著提高模型的准确性和鲁棒性。
数据清洗💞
数据清洗是数据预处理的重要组成部分，主要包括去除缺失值、去除重复值和处理异常值。
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 数据清洗
data = data.dropna() # 去除缺失值
data = data.drop_duplicates() # 去除重复值
数据变换💞
数据变换包括将数据从一种格式转换为另一种格式，例如将字符串日期转换为日期对象，以便于进一步分析和处理。
data['date'] = pd.to_datetime(data['date']) # 日期格式转换
数据归一化💞
数据归一化是将数据缩放到特定范围内，以消除不同特征之间量级的差异，从而提高模型的性能和训练速度。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(data[['feature1', 'feature2']])
高级预处理技术💞
除了基本的清洗和归一化外，高级预处理技术还包括缺失值填补、异常值处理和数据增强等。
- 缺失值填补：利用插值法或KNN方法填补缺失值。
- 异常值处理：利用Z-score方法检测并处理异常值。
- 数据增强：通过随机裁剪、翻转、旋转等方法增加数据的多样性。
# 使用插值法填补缺失值
data = data.interpolate()
# 使用KNN方法填补缺失值
from sklearn.impute import KNNImputer
imputer = KNNImputer(n_neighbors=3)
data_imputed = imputer.fit_transform(data)
# 使用Z-score方法检测异常值
from scipy import stats
import numpy as np
z_scores = np.abs(stats.zscore(data))
data = data[(z_scores < 3).all(axis=1)]
💖1.2 特征工程💕
特征工程是提升模型性能的重要手段。
特征选择💕
特征选择是从原始数据中选择最具代表性的特征，以减少数据维度，提高模型的性能和训练速度。
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
# 特征选择
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=5)
X_new = selector.fit_transform(X, y)
特征提取💕
特征提取是从原始数据中提取新的、更具代表性的特征，如通过主成分分析（PCA）进行降维。
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)
特征构造💕
特征构造是通过组合或转换现有特征来创建新的特征，从而提高模型的预测能力。例如，创建交互特征或多项式特征。
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
poly = PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=True)
X_poly = poly.fit_transform(X)
💗二、Python在机器学习中的应用💕
💖2.1 监督学习💞
监督学习是机器学习的主要方法之一，包括分类和回归。Scikit-learn是Python中常用的机器学习库，提供了丰富的模型和工具。
分类💞
分类任务的目标是将数据点分配到预定义的类别中。以下示例展示了如何使用随机森林分类器进行分类任务。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 评估
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}')
回归💞
回归任务的目标是预测连续值。例如，使用线性回归模型来预测房价。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 构建线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse:.2f}')
使用随机森林分类器进行分类任务。首先，将数据集划分为训练集和测试集，然后构建随机森林分类器并进行训练，最后在测试集上进行预测并计算准确率。