本文介绍了使用Python实现CRISP-DM数据挖掘过程，包括数据准备、理解、预处理、建立模型和模型评估。通过UCI的iris数据集为例，详细讲解每个步骤，如特征缩放、SVM模型构建和模型评估。
跨行业数据挖掘：Python实战CRISP-DM过程
数据挖掘是一个全面的过程，需要设计和实施一系列任务。其中，CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining）是一种通用的数据挖掘过程。Python编程语言已经成为了最流行的数据科学工具之一，因此利用Python实现CRISP-DM过程也变得越来越流行。在本篇文章中，我们将通过简单易懂的例子，展示如何用Python实现CRISP-DM过程。
数据准备
首先，我们需要准备好要用于挖掘的数据。在这个例子中，我们使用UCI机器学习库中的iris数据集。iris数据集包含了3类各50个样本，每个样本包含4个特征。我们将此数据集下载并保存在本地，然后使用pandas库来读取它。
import pandas as pd
iris_dataframe = pd.read_csv("iris.csv")
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