小试Orange的数据挖掘功能

本文介绍了一款傻瓜型软件,具备较强的智能感知功能,适用于初学者进行数据处理和决策生成。通过简单的操作,软件能够自动生成决策树,简化数据分析过程。整体感觉易于上手,但可能缺乏对算法深入配置的能力。
构造的原始数据:

002250 10.1 0.01 N
601899 5.0 0.1 Y
000001 6.0 0.1 Y
000002 70.1 0.1 Y
000003 55 0.2 Y
000004 66 0.01 N
000005 33 0.01 N
000006 55 0.02 N
000007 55 0.15 Y
000008 66 0.15 Y
000009 77 0.02 N
000010 88 0.08 N
000011 100 0.05 N
000012 111 0.06 N
000013 34 0.07 N
000014 65 0.09 N
000015 99 0.11 Y
000016 101 0.11 Y
000017 44 0.11 Y
000018 34 0.11 Y
000019 43 0.15 Y

处理流程:
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/566497/82374d76-75b0-3565-84d2-7930fe653ac2.png[/img]

生成的决策树:
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/566499/1515e091-7d5d-3629-89e2-8b89cf36346c.png[/img]

整体感觉:
[list]
[*]属于傻瓜型软件,具备较强的智能感知功能,适合初学者(特别是俺这样的懒人 :-))
[*]对于各种算法的深入配置可能较弱(可能俺也不懂)
[/list]
### 关于头歌平台的数据清洗实验教程 在学习数据清洗的过程中,掌握实际操作是非常重要的。以下是关于数据清洗的一些核心知识点以及示例代码,这些内容可以帮助你在头歌平台上更好地理解和实践数据清洗的相关技术。 #### 1. 缺失值处理 对于缺失值的处理通常有三种主要方法:过滤法、填充法和插值法[^1]。下面通过 Python 的 Pandas 库来演示这几种方法的具体实现方式: ##### 过滤法 (删除含有缺失值的记录) ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建带有缺失值的 DataFrame data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': [5, np.nan, np.nan], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 使用 dropna 方法删除含有缺失值的行 cleaned_df_drop = df.dropna() print(cleaned_df_drop) ``` ##### 填充法 (用固定值或其他统计量填补缺失值) ```python # 使用 fillna 方法将 NaN 替换为指定值 cleaned_df_fill = df.fillna(value=0) print(cleaned_df_fill) ``` ##### 插值法 (基于已有数据推测并补充缺失值) ```python # 使用 interpolate 方法进行线性插值 cleaned_df_interpolate = df.interpolate(method='linear') print(cleaned_df_interpolate) ``` --- #### 2. 数据去重 去除重复数据也是数据清洗中的重要环节之一[^4]。可以通过 `duplicated` 和 `drop_duplicates` 函数轻松完成这一任务。 ```python # 检测重复项 duplicate_rows = df[df.duplicated()] print(duplicate_rows) # 删除重复项 deduped_df = df.drop_duplicates() print(deduped_df) ``` --- #### 3. 异常值检测处理 异常值可能会影响模型训练的效果,因此需要对其进行识别和适当调整。常见的做法包括使用箱型图分析或者设定阈值范围。 ```python # 定义一个简单的函数用于检测数值列中的异常值 def detect_outliers(df, col_name): q1 = df[col_name].quantile(0.25) q3 = df[col_name].quantile(0.75) iqr = q3 - q1 lower_bound = q1 - 1.5 * iqr upper_bound = q3 + 1.5 * iqr outliers = df[(df[col_name] < lower_bound) | (df[col_name] > upper_bound)] return outliers outliers_in_col_A = detect_outliers(df, 'A') print(outliers_in_col_A) ``` --- #### 4. 数据标准化规范化 为了使不同特征具有可比性,在建模前往往会对数据进行标准化或归一化处理[^2]。 ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler scaler_standard = StandardScaler() scaled_data_standard = scaler_standard.fit_transform(df[['A', 'C']]) scaler_minmax = MinMaxScaler() scaled_data_minmax = scaler_minmax.fit_transform(df[['A', 'C']]) print(scaled_data_standard) print(scaled_data_minmax) ``` --- ### 总结 以上展示了数据清洗过程中几个关键步骤的实际应用案例,包括但不限于缺失值处理、数据去重、异常值检测以及数据标准化等内容。如果想进一步深入研究更复杂的场景,还可以尝试引入第三方库如 scikit-learn 提供的功能来进行高级填充。
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