数据仓库与数据挖掘实验四.pdf

一、引言

掘的理解，掌握数据挖掘的基本技术和方法。本实验将涉及数据清洗、数据预处理、

特征选择、模型构建等方面的内容。本文将详细介绍实验所需的步骤、方法和结果。

二、实验步骤

1.数据清洗

数据清洗是数据挖掘的第一步，旨在去除数据中的噪声和冗余信息，提高数据

质量。在本实验中，我们将使用一个包含大量数据的数据集进行清洗。首先，我们

需要导入数据集，并检查数据的完整性和准确性。接下来，我们将使用数据清洗工

具，如Python中的pandas库，对数据进行处理，包括去除重复值、处理缺失值和

处理异常值等。

2.数据预处理

数据预处理是数据挖掘的关键步骤，旨在将原始数据转化为可用于挖掘的形式。

在本实验中，我们将使用数据预处理技术对数据进行转换和规范化。首先，我们将

对数据进行特征选择，选择出与目标变量相关性较高的特征。然后，我们将对数据

进行数据变换，如归一化、标准化等，以便于后续的模型构建和分析。

3.特征选择

特征选择是数据挖掘的重要环节，旨在从大量特征中选择出与目标变量相关性

较高的特征，提高模型的准确性和可解释性。在本实验中，我们将使用特征选择算

法，如卡方检验、信息增益等，对数据进行特征选择。通过计算特征的相关性和重

要性指标，我们可以选择出最具有代表性和区分性的特征。

模型构建是数据挖掘的核心环节，旨在通过建立合适的模型来预测或分类未知

数据。在本实验中，我们将使用机器学习算法，如决策树、支持向量机等，对数据

进行建模。首先，我们将根据实验需求选择合适的算法，并设置相应的参数。然后，

我们将使用训练数据集对模型进行训练，并使用测试数据集对模型进行评估和验证。

最后，我们将根据评估结果选择最优的模型，并对未知数据进行预测或分类。

1.数据清洗方法

在数据清洗阶段，我们将使用Python中的pandas库来处理数据。具体步骤如

下：

-导入数据集：使用pandas库的read_csv()函数导入数据集。

-检查数据完整性和准确性：使用pandas库的head()函数查看数据的前几行，

确保数据导入正确。

-去除重复值：使用pandas库的drop_duplicates()函数去除数据中的重复值。

-处理缺失值：使用pandas库的fillna()函数将缺失值填充为特定值或使用插值

法进行填充。

-处理异常值：使用pandas库的describe()函数查看数据的统计信息，根据异常

值的定义进行处理。

2.数据预处理方法

在数据预处理阶段，我们将使用Python中的sklearn库来进行数据预处理。具

体步骤如下：

sklearn库的SelectKBest类进行特征选择，选择与目标变量

相关性较高的特征。

-数据变换：使用sklearn库的MinMaxScaler类进行归一化操作，将数据缩放

到指定的范围内。

3.特征选择方法

在特征选择阶段，我们将使用Python中的sklearn库来进行特征选择。具体步

骤如下：

-使用卡方检验：使用sklearn库的chi2()函数计算特征与目标变量之间的卡方

统计量和p值，选择p值较小的特征。

-使用信息增益：使用sklearn库的mutual_info_classif()函数计算特征与目标变

量之间的互信息和相关性，选择互信息较大的特征。

4.模型构建方法

在模型构建阶段，我们将使用Python中的sklearn库来进行模型构建。具体步

骤如下：

-选择算法：根据实验需求选择合适的机器学习算法，如决策树、支持向量机

等。

-设置参数：根据实验需求设置相应的算法参数，如决策树的最大深度、支持

向量机的核函数等。

-训练模型：使用sklearn库的fit()函数对训练数据集进行训练。

-评估模型：使用sklearn库的score()函数对测试数据集进行评估和验证，计算

模型的准确率、精确率、召回率等指标。

行模型选择。

经过数据清洗、数据预处理、特征选择和模型构建等步骤，我们得到了如下实

验结果：

-数据清洗：成功去除了数据中的重复值、处理了缺失值和异常值，提高了数

据的质量。

-数据预处理：成功进行了特征选择和数据变换，将数据转化