数据挖掘实训报告-
数据挖掘_实习报告
数据挖掘_实习报告数据挖掘实习报告一、实习目的进入大学以来，我一直在学习数据挖掘的相关理论知识，包括统计学、机器学习、数据库管理等。
为了将理论应用于实践，提升自己的专业技能，我选择了在XX公司进行数据挖掘实习。
二、实习内容在实习期间，我主要参与了以下几个项目：1. 用户画像构建：通过对用户历史数据的分析，提取用户的特征和兴趣点，构建用户画像。
这涉及到数据清洗、特征工程、标签制定等环节。
2. 推荐系统开发：基于用户画像，开发推荐算法，为用户提供个性化的商品或服务推荐。
这需要对推荐算法有深入的理解，并熟悉相关工具和平台。
3. 广告投放策略优化：通过数据分析和机器学习算法，优化广告投放策略，提高广告的点击率和转化率。
这涉及到数据处理、模型训练、AB测试等环节。
三、实习过程在实习过程中，我遇到了很多挑战和问题。
其中最大的挑战是如何将理论知识与实际应用相结合，我对数据挖掘的知识有了深入的理解，但在实际应用中，却发现自己对某些概念的理解还不够深入。
为了解决这个问题，我主动向同事请教，并阅读了大量相关文档和资料。
我还积极参加团队讨论和分享会，与其他同事交流经验和看法，不断加深对数据挖掘的理解和应用。
除了技术层面的挑战外，我还面临了时间管理和工作压力的挑战。
由于项目进度紧张和任务繁重，我需要在有限的时间内完成大量的工作和学习任务。
为了应对这些挑战，我制定了详细的工作计划和时间表，并学会合理安排时间和优先级。
我也积极调整自己的心态和情绪，保持积极乐观的态度，以应对工作中的压力和挑战。
四、实习收获通过这次实习，我不仅提升了自己的专业技能和实践能力，还学会了如何将理论知识与实际应用相结合，解决实际问题。
我还培养了自己的团队协作能力和沟通能力，学会了如何与他人合作完成任务。
在未来的学习和工作中，我将更加注重理论与实践的结合，不断提升自己的专业素养和实践能力。
五、总结与展望这次实习是一次非常宝贵的学习和成长经历，通过这次实习，我不仅掌握了数据挖掘的基本理论和技能，还提升了自己的实践能力和团队协作能力。
数据挖掘实习报告
数据挖掘实习报告导语：数据挖掘是当今信息技术领域中备受关注的热门技术，它通过从大量的数据中提取出有用的信息和模式，帮助人们做出预测和决策。
在本次数据挖掘实习中，我有幸参与了一个真实的数据挖掘项目，并从中学到了许多宝贵的经验和知识。
一、实习背景与目的在开始实习之前，我对数据挖掘的理论知识有了一定的了解，但我意识到实践是提升自己的最好方式。
因此，我选择了参加这次实习项目，旨在系统性地了解数据挖掘的实际应用和解决问题的过程，并将理论知识转化为实践能力。
二、实习内容及任务在实习的第一天，我与指导老师进行了详细的项目讨论和需求分析。
在明确了项目的目标和方法后，我开始了以下几个任务：1. 数据收集与预处理为了进行后续的数据挖掘工作，我首先需要收集相关领域的数据，并进行预处理。
在这个过程中，我学习了如何使用Python编程语言和数据挖掘工具对数据进行清洗、转换和规范化，以便于后续的数据分析。
2. 特征选择与工程数据挖掘的关键在于选取适当的特征，以便挖掘出有用的模式和规律。
在这个任务中，我学会了使用各种特征选择和工程方法，包括信息增益、主成分分析等，对数据进行处理和筛选，以提高模型的准确性和可解释性。
3. 模型建立与评估在确定了特征后，我开始使用不同的数据挖掘算法建立模型，并根据业务需求选择合适的评估指标进行模型评估。
在实际操作中，我发现了决策树、支持向量机等算法的优势和不足，并学会了通过调参和交叉验证等方法提高模型的性能。
4. 结果分析与可视化当模型建立完成后，我将通过结果分析和可视化工具对模型进行解释和评估。
我学会了使用Python的数据分析库和可视化工具，如matplotlib和seaborn等，对挖掘到的模式和规律进行可视化展示，使结果更具可读性和可理解性。
三、实习心得与收获通过这次数据挖掘实习，我获得了许多宝贵的经验和知识。
首先，我深刻认识到了数据预处理的重要性，只有经过良好的数据清洗和转换，才能得到可靠和准确的挖掘结果。
数据挖掘专业实习报告
一、实习背景随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各行各业的应用日益广泛。
为了更好地将理论知识与实践相结合，提升自己的专业技能，我于今年暑假期间在XX科技有限公司进行了为期一个月的数据挖掘实习。
在此期间，我参与了公司实际项目的开发，对数据挖掘的各个环节有了更深入的了解。
二、实习单位及项目简介XX科技有限公司是一家专注于大数据处理和分析的高新技术企业，致力于为客户提供一站式数据解决方案。
本次实习项目为公司内部的一个客户项目，旨在通过数据挖掘技术分析客户销售数据，为其提供精准营销策略。
三、实习内容及收获1. 数据获取与预处理实习初期，我负责收集和整理客户销售数据。
由于数据量较大，我学习了使用Python语言编写脚本，从不同数据源（如数据库、Excel文件等）获取数据，并进行初步的数据清洗和预处理。
在此过程中，我掌握了以下技能：熟练使用Python进行数据操作，如读取、写入、排序、筛选等；掌握了常用的数据清洗方法，如去除重复值、处理缺失值、数据标准化等；熟悉了常用的数据存储格式，如CSV、JSON等。
2. 特征工程在数据预处理的基础上，我参与了特征工程的工作。
通过对原始数据进行降维、特征提取和特征选择等操作，提高模型的准确性和泛化能力。
具体内容包括：使用统计方法（如方差、相关系数等）识别和选择重要特征；使用机器学习算法（如主成分分析、LDA等）进行特征降维；结合业务知识，对特征进行适当的转换和组合。
3. 模型选择与优化在特征工程完成后，我参与了模型的选择和优化工作。
根据业务需求，我尝试了多种机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等，并对模型参数进行调优。
通过对比不同模型的性能，最终选择了最适合该项目的模型。
4. 模型评估与部署在模型训练完成后，我使用交叉验证等方法对模型进行评估，确保其具有良好的泛化能力。
随后，我将模型部署到公司内部的服务器上，为客户提供实时预测服务。
四、实习总结与反思通过本次实习，我收获颇丰：1. 专业知识与实践能力的提升：在实习过程中，我不仅巩固了数据挖掘的相关理论知识，还学会了如何将理论知识应用于实际项目中，提高了自己的实践能力。
心理学院数据挖掘实训报告
一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
数据挖掘作为一门新兴的交叉学科，在心理学领域也得到了广泛的应用。
为了让学生更好地了解数据挖掘在心理学研究中的应用，提高学生的实践能力，我们心理学院开展了数据挖掘实训课程。
本文将详细介绍本次实训的目的、内容、过程及成果。
二、实训目的1. 培养学生对数据挖掘技术的兴趣，提高学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
2. 使学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和工具，为今后的心理学研究奠定基础。
3. 培养学生的团队协作能力和创新意识，提高学生的综合素质。
三、实训内容本次实训主要包括以下内容：1. 数据挖掘基本理论：介绍数据挖掘的基本概念、发展历程、应用领域等。
2. 数据预处理：讲解数据清洗、数据集成、数据变换等预处理方法。
3. 数据挖掘方法：介绍关联规则挖掘、分类挖掘、聚类挖掘等常见数据挖掘方法。
4. 数据挖掘工具：学习使用Python、R等编程语言和Python的Pandas、Scikit-learn等库进行数据挖掘。
5. 心理学领域应用案例：分析心理学领域的数据挖掘应用案例，如情绪分析、心理健康评估等。
四、实训过程1. 理论学习阶段：通过课堂讲解、阅读教材、观看视频等方式，使学生掌握数据挖掘的基本理论和方法。
2. 实践操作阶段：学生分组进行实践操作，包括数据预处理、模型建立、结果分析等。
3. 案例研究阶段：分析心理学领域的数据挖掘应用案例，总结经验教训。
4. 成果展示阶段：各小组进行成果展示，包括模型效果、实验过程、心得体会等。
五、实训成果1. 学生掌握了数据挖掘的基本理论、方法和工具，提高了数据挖掘能力。
2. 学生运用数据挖掘技术解决了实际问题，取得了良好的效果。
3. 学生培养了团队协作能力和创新意识，提高了综合素质。
六、实训总结本次数据挖掘实训课程取得了圆满成功，达到了预期目标。
以下是本次实训的总结：1. 数据挖掘技术在心理学领域具有广阔的应用前景，有助于推动心理学研究的发展。
数据挖掘实验报告结论(3篇)
第1篇一、实验概述本次数据挖掘实验以Apriori算法为核心，通过对GutenBerg和DBLP两个数据集进行关联规则挖掘，旨在探讨数据挖掘技术在知识发现中的应用。
实验过程中，我们遵循数据挖掘的一般流程，包括数据预处理、关联规则挖掘、结果分析和可视化等步骤。
二、实验结果分析1. 数据预处理在实验开始之前，我们对GutenBerg和DBLP数据集进行了预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
通过对数据集的分析，我们发现了以下问题：（1）数据缺失：部分数据集存在缺失值，需要通过插补或删除缺失数据的方法进行处理。
（2）数据不一致：数据集中存在不同格式的数据，需要进行统一处理。
（3）数据噪声：数据集中存在一些异常值，需要通过滤波或聚类等方法进行处理。
2. 关联规则挖掘在数据预处理完成后，我们使用Apriori算法对数据集进行关联规则挖掘。
实验中，我们设置了不同的最小支持度和最小置信度阈值，以挖掘出不同粒度的关联规则。
以下是实验结果分析：（1）GutenBerg数据集在GutenBerg数据集中，我们以句子为篮子粒度，挖掘了林肯演讲集的关联规则。
通过分析挖掘结果，我们发现：- 单词“the”和“of”在句子中频繁出现，表明这两个词在林肯演讲中具有较高的出现频率。
- “and”和“to”等连接词也具有较高的出现频率，说明林肯演讲中句子结构较为复杂。
- 部分单词组合具有较高的置信度，如“war”和“soldier”，表明在林肯演讲中提到“war”时，很可能同时提到“soldier”。
（2）DBLP数据集在DBLP数据集中，我们以作者为单位，挖掘了作者之间的合作关系。
实验结果表明：- 部分作者之间存在较强的合作关系，如同一研究领域内的作者。
- 部分作者在多个研究领域均有合作关系，表明他们在不同领域具有一定的学术影响力。
3. 结果分析和可视化为了更好地展示实验结果，我们对挖掘出的关联规则进行了可视化处理。
通过可视化，我们可以直观地看出以下信息：（1）频繁项集的分布情况：通过柱状图展示频繁项集的分布情况，便于分析不同项集的出现频率。
数据挖掘实习报告
数据挖掘实习报告一、实习背景及目的随着互联网和大数据技术的快速发展，数据挖掘作为一种从大量数据中提取有价值信息的技术，在各行各业中得到了广泛的应用。
为了提高自己在数据挖掘领域的实际操作能力，我参加了本次数据挖掘实习。
实习的目的在于学习并掌握数据挖掘的基本原理、方法和工具，通过实际操作，培养分析、解决实际问题的能力。
二、实习内容与过程1. 实习前的准备在实习开始前，我对数据挖掘的基本概念、原理和方法进行了系统的学习，包括了解数据挖掘的任务、过程、常用算法等。
同时，我还复习了相关编程语言（如Python）和数据库知识，为实习打下了坚实的基础。
2. 实习过程实习过程中，我参与了以下几个阶段的工作：（1）数据收集：从各种渠道获取了包括用户行为数据、商品信息、价格等在内的csv格式数据集。
（2）数据预处理：对原始数据进行清洗、去除空值、异常值，以及对数据类型进行转换等操作。
（3）数据探索：使用统计方法和可视化工具对数据进行初步分析，了解数据分布、相关性等特征。
（4）特征工程：根据任务需求，从原始特征中筛选出有用的特征，并进行特征选择和特征转换。
（5）模型训练与评估：使用常见的数据挖掘算法（如决策树、随机森林、支持向量机等）进行模型训练，并对模型进行评估和优化。
（6）结果分析与应用：根据模型结果，分析数据挖掘任务所解决的实际问题，并将结果应用于实际场景。
三、实习成果与总结通过本次实习，我掌握了数据挖掘的基本流程和常用算法，提高了实际操作能力。
在实习过程中，我学会了如何从海量数据中提取有价值的信息，并将其应用于实际问题。
同时，我也认识到数据挖掘并非一蹴而就的过程，需要不断地学习、实践和优化。
总结起来，本次实习使我受益匪浅，不仅提高了我在数据挖掘领域的专业素养，也培养了我分析、解决实际问题的能力。
在今后的学习和工作中，我将继续努力，不断丰富自己的数据挖掘知识，为解决实际问题贡献自己的力量。
实训基地数据挖掘报告书
一、摘要随着大数据时代的到来，数据挖掘技术已成为众多领域研究和应用的重要手段。
本报告以某实训基地为例，通过对实训基地各类数据的挖掘分析，旨在揭示实训基地运行中的潜在规律，为实训基地的优化管理和决策提供数据支持。
二、实训基地概述某实训基地是一个集教学、科研、培训、技术服务于一体的大型综合性实训基地。
基地拥有完善的硬件设施和丰富的实训资源，为各类专业人才提供实践平台。
实训基地的数据主要包括学员信息、课程信息、设备信息、师资力量、实训项目等。
三、数据挖掘方法与技术本报告采用以下数据挖掘方法与技术：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、整合、转换等操作，确保数据质量。
2. 数据可视化：运用图表、图形等可视化手段，直观展示数据特征。
3. 聚类分析：将相似数据归为一类，揭示数据分布规律。
4. 关联规则挖掘：找出数据之间的关联关系，发现潜在规律。
5. 预测分析：基于历史数据，预测未来趋势。
四、数据挖掘结果与分析1. 学员信息分析通过对学员信息的挖掘分析，我们发现以下规律：（1）学员年龄分布：以20-30岁为主，占比约60%。
（2）学员专业分布：以计算机科学与技术、电子信息工程等专业为主。
（3）学员性别比例：男女比例约为1:1。
2. 课程信息分析通过对课程信息的挖掘分析，我们发现以下规律：（1）课程受欢迎程度：计算机基础、数据结构、数据库原理等课程受欢迎程度较高。
（2）课程难度分布：中级课程占比约60%，高级课程占比约30%。
（3）课程时长分布：课程时长以2-4小时为主。
3. 设备信息分析通过对设备信息的挖掘分析，我们发现以下规律：（1）设备利用率：部分设备利用率较高，如计算机、服务器等。
（2）设备类型分布：计算机类设备占比约70%，实验室设备占比约20%。
（3）设备故障率：设备故障主要集中在计算机、网络设备等。
4. 师资力量分析通过对师资力量的挖掘分析，我们发现以下规律：（1）教师学历：硕士及以上学历教师占比约60%。
数据挖掘实习报告
数据挖掘实习报告一段充实而忙碌的实习生活结束了，相信大家这段时间来的收获肯定不少吧，这时候最关键的一步就是写实习报告了。
你想好怎么写实习报告了吗？下面是店铺帮大家整理的数据挖掘实习报告，希望对大家有所帮助。
数据挖掘实习报告1一、实习目的认识实习是本科教学计划中非常重要的实践性教学环节，其目的是使学生了解和掌握电力生产知识、印证、巩固和丰富已学过的计算机专业课程内容，培养学生理论联系实际，提高其在生产实践中调查研究、观察问题、分析问题以及解决问题的能力和方法，为后续专业课程的学习打下基础。
通过认识实习，还应使学生了解现电力生产方式，培养热爱软件工程专业思想。
二、实习内容为了达到上述实习目的，实习主要内容应包括：1.参观浦东软件园2.上海市高新技术产业展3.四场高水平的技术讲座三、实习过程1.参观浦东软件园进入主体大楼后，上海浦东软件园和它的图标赫然放置在最显眼的门口处，我们跟随着老师的步伐，一路向内层走去。
在路上我们注意到了墙上贴出来的优秀学员的照片，以及关于软件园的人才和研制软件对于国家信息技术的贡献，可以称之为一条荣誉回廊。
迈过这条回廊，我们走到了一个广阔的教室，里面整整齐齐摆放了数十台计算机，看其规模，我猜想这应该是一个大型的计算机学习教室，供里面的学员进行专业方面的开发和探索。
之后我们便各自找好座位，等待浦东软件园的老师给我们做一下关于软件园的介绍并阐述对我们未来工作的需求。
我们坐好后，一场对未来的探索之旅马上就开始了，浦软的老师非常厚道的给我们观看了两场激动人心的宣传视频，详细的介绍了浦软的来由，发展和辉煌以及对整个软件业的展望。
首先，上海浦东软件园做为第一批国家软件产业基地和第一批国家软件出口基地是与北京中关村，大连和西安这四个软件园是齐名的，并且是全国第一家软件园区，这三个一，奠定了浦东软件园在全国软件开发中无论是人才量还是创作量都处于不可动摇的位置。
之后她给我们介绍了浦东软件园是由满庭芳的郭守敬园和浣溪沙的祖冲之园联合组成的。
数据挖掘专业实习报告
一、实习背景随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业和社会发展的重要资源。
数据挖掘作为一种从大量数据中提取有价值信息的技术，逐渐成为各行业解决复杂问题的有力工具。
为了更好地了解数据挖掘的实际应用，提升自身实践能力，我选择了在一家知名互联网公司进行为期三个月的数据挖掘专业实习。
二、实习内容1. 数据获取与预处理实习初期，我负责收集和整理公司业务数据。
在项目经理的指导下，我学会了使用Python语言和数据库技术，实现了对数据的获取、清洗和预处理。
通过这一阶段的学习，我掌握了数据挖掘的基本流程，并对数据挖掘有了更深入的认识。
2. 数据分析在数据预处理完成后，我开始进行数据分析。
针对不同业务场景，我运用了多种数据挖掘算法，如决策树、随机森林、支持向量机等，对数据进行了深入挖掘。
通过分析，我发现了一些有价值的业务规律，为公司决策提供了有力支持。
3. 模型构建与优化在数据挖掘过程中，我尝试构建了多个模型，并对模型进行了优化。
在优化过程中，我学会了如何调整模型参数，提高模型的准确性和泛化能力。
同时，我还学习了如何使用可视化工具展示模型结果，使数据挖掘结果更加直观易懂。
4. 项目汇报与交流实习期间，我积极参与项目汇报和团队交流。
在汇报过程中，我不仅展示了自己的工作成果，还学习了其他团队成员的经验和技巧。
通过与团队成员的交流，我提升了团队协作能力，也拓宽了自己的视野。
三、实习收获1. 理论与实践相结合通过这次实习，我深刻体会到数据挖掘理论与实践相结合的重要性。
在实习过程中，我将所学知识应用于实际项目中，不仅巩固了理论知识，还提升了实践能力。
2. 技能提升实习期间，我熟练掌握了Python语言、数据库技术、数据挖掘算法等技能。
同时，我还学会了如何使用可视化工具展示数据挖掘结果，提高了自己的综合素质。
3. 团队协作与沟通能力在实习过程中，我学会了如何与团队成员协作，共同完成项目。
通过沟通与交流，我提升了团队协作能力和沟通能力。
数据挖掘实习报告
数据挖掘实习报告篇一：数据挖掘实习报告通过半年的实习，我在这里得到了一次较全面的、系统的锻炼，也学到了许多书本上所学不到的知识和技能。
以下是我这次的实习鉴定。
经历了实习，对社会也有了基本的实践，让我学到了书本以外的知识，实习期间，我努力尽量做到理论与实践相结合，在实习期间能够遵守工作纪律，不迟到、早退，认真完成领导交办的工作。
在实习鉴定中，我参与了整个数据分析工作，从数据获取到数据清洗、数据报表的制定到模型的建立以及模型监控等等，让我充分学习了数据分析岗位的实际操作。
在实习初期，项目经理安排了我参与数据获取的相关工作，主要是编写SQL代码在linux上用Perl语言调用获取数据。
起初觉得自己对SQL语言了解较多，以为这份工作非常简单。
但实际操作起来才知道，在数据量达到几百兆甚至上GB级别的时候，所学的SQL根本解决不了问题。
经向项目经理学习，这才知道了如何使用分层次操作等速度较快的SQL技巧。
通过这两个月的实习充分认识到所学知识远远不够。
完成数据获取阶段之后，项目经理开始安排数据清洗以及数据报表制定的相关工作。
接到这份工作之初，对数据清洗并没有太多的认识，以为很多都是按照《数据挖掘》教材中步骤进行就可以的。
但经过项目经理指导之后才知道数据清洗之前首先要对项目业务进行一定的了解，只有清晰了业务数据的来源、数据的实际意义才知道哪些数据可以称为极端值，哪些数据又是不正常的，制定报告或者交给模型分析师时需要去除的等等。
同时，在制定数据报表的同时学习了很多excel函数的使用，透视表的使用，PPT报告的书写等等。
在实习的后三个月，开始接触了模型的分析与监控。
在学习《机器学习》以及《数据挖掘》书本时，总会想到各种各样的分类模型，也总会认为模型准确率高的模型才会是好模型。
在运用统计模型之前，项目经理首先向实习生介绍了目前挖掘部门常用的分类模型以及具体的一些使用方法。
其中逻辑回归模型、决策树模型是常用的分类模型，回归分析和时间序列模型是常用的预测模型，这与平日所学基本一致。
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项目1：基于sklearn的数据分类挖掘一、项目任务①熟悉sklearn数据挖掘的基本功能。
②进行用朴素贝叶斯、KNN、决策树C4.5、SVM算法进行数据分类分析。
二、项目环境及条件sklearn-0.18.0python-2.7.13numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64scipy-0.19.0-cp27-cp27m-win_amd64matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win_amd64三、实验数据Iris数据集Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。
Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。
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。
可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。
Digits数据集美国著名数据集NIST的子集，模式识别常用实验数据集，图像属于灰度图像。
分辨率为8x8四、项目内容及过程1.读取数据集从sklearn中读取iris和digits数据集并测试打印打印的数据集存在numpy.ndarray中，ndarray会自动省略较长矩阵的中间部分。
Iris数据集的样本数据为其花瓣的各项属性Digits数据集的样本数据为手写数字图像的像素值2.划分数据集引入sklearn的model_selection使用train_test_split划分digits数据集，训练集和测试集比例为8:2from sklearn.model_selection import train_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(digits.data,digits.target,test_size=0.2)print 'x_train:',x_train,'\nx_test:',x_test,'\ny_train:',y_train,'\ny_test:',y_test3.使用KNN和SVM对digits测试集分类引用sklearn的svm.SVC和neighbors.KNeighborsClassifier模块调用算法，使用classification_report 查看预测结果的准确率和召回率from sklearn.metrics import classification_reportfrom sklearn import neighborsclf = neighbors.KNeighborsClassifier()clf.fit(x_train,y_train)y_pred=clf.predict(x_test)print classification_report(y_test, y_pred)from sklearn.svm import SVCclf = SVC()clf.fit(x_train,y_train)y_pred=clf.predict(x_test)print classification_report(y_test, y_pred)KNN的预测结果：所有数字的预测正确率几乎达到了100%SVM的预测结果：对部分数字的预测误差较大，基本情况不如KNN考虑SVM分类器的特性，在分类前对特征值进行标准化后再分类：from sklearn import preprocessingmin_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()x_train = min_max_scaler.fit_transform(x_train)x_test = min_max_scaler.fit_transform(x_test)标准化数据后SVM的预测结果达到了KNN的准度：4.使用贝叶斯和决策树对iris数据集分类from sklearn.model_selection import train_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.4) from sklearn.metrics import classification_reportfrom sklearn import naive_bayesclf = naive_bayes.GaussianNB()clf.fit(x_train,y_train)y_pred=clf.predict(x_test)print classification_report(y_test, y_pred)from sklearn import treeclf = tree.DecisionTreeClassifier()clf.fit(x_train,y_train)y_pred=clf.predict(x_test)print classification_report(y_test, y_pred)决策树和贝叶斯都有较好的分类效果五、实验结果分析为什么用svm和knn处理digits数据集，用tree和bayes处理iris数据集，这是一个经验问题。
我们都知道digits数据集的每一个特征就是像素点的像素值，他们的维度都是在0~255以内；像素点之间的维度完全一致，互相没有优先级。
这种情况下使用线性分类器如KNN、SVM、Logistic 会有更好的效果。
而iris数据集虽然长度和宽度维度差不多相同，但是两者之间有优先级的区分，按照人脑分类的思维方式可能是先按照长度判断再按照宽度等思维方式，很接近决策树的算法原理，贝叶斯同样。
所以概率性分类器有更好的效果。
实际情况也是使用SVM预测iris的结果和Bayes预测digits的结果不甚理想（虽然也有很高的准度了）。
当然，通过调整分类器的参数，能使各个分类器的预测结果都达到满意结果，综合表现还是KNN更抢眼，能在各种数据集面前都有出色表现，但KNN在训练样本数量达到一定程度后，有超高的计算复杂度。
所以面对实际情况，选用什么分类器，如何调节参数都是值得深思的问题。
项目2：基于sklearn的数据聚类挖掘一、实验任务①熟悉sklearn数据挖掘平台的基本功能。
②用K-Means进行数据聚类分析。
二、实验环境及条件sklearn-0.18.0python-2.7.13matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win_amd64numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64scipy-0.19.0-cp27-cp27m-win_amd64三、实验数据随机产生的100个坐标点，范围为[0,100]四、实验内容及过程1.随机产生坐标值产生的随机值在0-100，因为sklearn的k-means模块要求输入的坐标形式为[[x0,y0],…,[x…,y…],…,[xn,yn]],而实际产生的是[x0,…,xn]和[y0,…,yn]，所以还需要对坐标进行一次转换old_coordinate=[[x[i],y[i]] for i in range(100)] coordinate=np.array(old_coordinate)print old_coordinate产生的随机坐标值：2.创建做图函数使用k-means对坐标点分为3类，对0类标为红色，1类标为绿色，2类标为蓝色。
并将三类坐标的中心点以‘*’表示在图中3.使用k-means聚类并预测新增点的类别对新点的预测：点的聚类情况：五、实验结果分析这次试验，使用sklearn的k-means对100个坐标点聚类。
K-means因为其本身算法的原因，点数越多聚类速度越慢。
所以在20个点和100个点的聚类时间上有很大差距。
聚类问题不同于分类问题，没有明确的预测和分类结果，聚类时对数据的边界可能会各不相同，聚类问题在用户画像/个性化推荐等应用上有较好地发挥。
实验3：在Python程序中引用sklearn一、实验任务①用Python开发一个综合部分挖掘算法的演示程序，核心算法来自sklearn类库。
②演示程序界面友好。
二、实验环境及条件sklearn-0.18.0python-2.7.13matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win_amd64numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64scipy-0.19.0-cp27-cp27m-win_amd64PyQt4三、实验数据Iris数据集Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。
Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。
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。
可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。
Digits数据集美国著名数据集NIST的子集，模式识别常用实验数据集，图像属于灰度图像。
分辨率为8x8四、实验内容及过程使用PyQt4创建windows窗体，并提供可选择的分类方式：SVM——支持向量机算法KNN——K邻近算法Bayes——朴素贝叶斯算法Tree——C4.5决策树算法Logistic——Logistic回归算法可选择的归一化方式：Standard-标准归一化MaxAndMin-最大最小归一化可选择的验证比例可选范围——(0,1)可调节的分类器参数根据具体分类器设置参数部分代码确认按钮响应事件def OKPushButton_OnClick(self):data_name = self.data_comboBox.currentText()classify_name = self.classify_comboBox.currentText()normalization_name = self.normalization_comboBox.currentText()parameter_string = self.parameter_text.toPlainText()validation_string = self.validation_text.text()y_test,y_pred=self.load_datasets_and_classify(data_name,classify_name,normalization_name,paramet er_string,validation_string)from sklearn.metrics import classification_reportself.descTextEdit.setText(classification_report(y_test, y_pred))分类算法执行def load_datasets_and_classify\(self,data_name,classify_name,normalization_name,parameter_string,validation_string):from sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitscaler = preprocessing.StandardScaler().fit(x_train) scaler.transform(x_train)scaler.transform(x_test)elif normalization_name=='max_min':from sklearn import preprocessingmin_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()x_train = min_max_scaler.fit_transform(x_train)x_test = min_max_scaler.fit_transform(x_test)elif normalization_name=='none':passelse:self.alert_info(u"未知归一化方式")return程序演示结果五、实验结果分析使用PyQt4创建windows窗体，然后结合实验1和2的部分代码生成代码演示程序。