数据挖掘-分类和预测

数据挖掘是提取、分析和处理大量数据的过程，以发现其中隐藏的模式、规律、关系和趋势。分类和预测是数据挖掘中重要的两个任务，它们可以帮助我们理解和预测数据的特征和行为，从而进行更好的决策和规划。

分类任务

分类任务是将事物划分成不同的类别或标签，基于其特征或属性。例如，将邮件划分为垃圾邮件和非垃圾邮件、将肿瘤划分为恶性和良性等。分类任务的目标是建立一个分类模型，该模型可以根据给定的数据特征来预测新数据的类别。

常用分类算法

常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、近邻算法、神经网络等。每种算法都有其独特的优点和适用范围，需要根据具体问题选择合适的算法。

决策树示例代码

下面是使用sklearn库中的决策树算法来分类鸢尾花数据集的示例代码。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 导入数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 建立决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()

# 拟合模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算精度
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

预测任务

预测任务是根据已有数据，预测未来的趋势或结果。例如，预测股票价格、销售额、人口数量等。预测任务的目标是建立一个预测模型，该模型可以根据已有的数据和规律来预测未来的数据和趋势。

常用预测算法

常用的预测算法包括线性回归、决策树回归、神经网络回归等。每种算法也都有其独特的优点和适用范围，需要选择适合的算法进行预测。

线性回归示例代码

下面是使用sklearn库中的线性回归算法来预测房价的示例代码。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 导入数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 建立线性回归模型
lr = LinearRegression()

# 拟合模型
lr.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = lr.predict(X_test)

# 绘图
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel("True Values")
plt.ylabel("Predictions")

# 计算误差
mse = np.mean((y_pred - y_test) ** 2)
print("Mean Squared Error:", mse)

以上两个示例代码仅为参考，具体实现需要根据具体问题进行算法选择和参数调整。