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Python数据分析与挖掘实战 5-2：使用sklearn和graphviz进行决策树可视化及销售量预测

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简介：
本书介绍如何利用Python的sklearn库和graphviz工具实现数据挖掘中的决策树算法可视化，并运用该模型对销售量进行预测，帮助读者掌握数据分析与挖掘的实际应用技能。 如果按照书中的代码运行会出现如下报错（这是因为在截取数据时将属性值转为了矩阵）：AttributeError: numpy.ndarray 对象没有 columns 属性。 解决方法： 方法一：添加以下代码： x = pd.DataFrame(x) 方法二：将以下代码修改为： 原来的代码是： x=data.iloc[:,:3].as_matrix().astype(int) y=data.iloc[:,3].as_matrix().astype(int) 修改后的代码是： x=data.iloc[:,:3].astype(int) y=data.iloc[:,3].astype(int)

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  • Python数据分析与挖掘实战 5-2：使用sklearn和graphviz进行决策树可视化及销售量预测
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    本书介绍如何利用Python的sklearn库和graphviz工具实现数据挖掘中的决策树算法可视化，并运用该模型对销售量进行预测，帮助读者掌握数据分析与挖掘的实际应用技能。 如果按照书中的代码运行会出现如下报错（这是因为在截取数据时将属性值转为了矩阵）：AttributeError: numpy.ndarray 对象没有 columns 属性。 解决方法： 方法一：添加以下代码： x = pd.DataFrame(x) 方法二：将以下代码修改为： 原来的代码是： x=data.iloc[:,:3].as_matrix().astype(int) y=data.iloc[:,3].as_matrix().astype(int) 修改后的代码是： x=data.iloc[:,:3].astype(int) y=data.iloc[:,3].astype(int)
     
  • 使用ID3决策树进行Sklearn乳腺癌数据集分类及可视化展示
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    本项目采用ID3决策树算法对Sklearn库中的乳腺癌数据集进行分类，并通过多种图表实现结果可视化，便于分析与理解。 运行main.py文件即可，或者在命令行输入python main.py。
     
  • 用Python实现决策树并利用Graphviz进行可视化展示的例子
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    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言构建决策树模型，并借助Graphviz工具直观地将其可视化。通过实例代码和步骤说明，帮助读者轻松掌握这一数据分析技术。 今天为大家分享一个用Python实现决策树并使用Graphviz进行可视化的示例，具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。让我们一起来看看吧。
     
  • 《RapidMiner数据分析与挖掘实战》之第11章：决策树和神经网络
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    本书《RapidMiner数据分析与挖掘实战》第11章深入探讨了利用RapidMiner进行决策树及神经网络模型构建的方法，旨在帮助读者掌握高效的数据分析技巧。 决策树方法在分类、预测及规则提取等领域得到了广泛应用。20世纪70年代后期至80年代初期，机器学习研究者J.Ross Quinlan提出了ID3算法，这使得决策树在机器学习与数据挖掘领域取得了显著的发展。Quinlan后来又推出了C4.5算法，成为了一种新的监督学习方法。1984年，一些统计学家提出了CART分类算法。ID3和CART算法大约在同一时期被提出，并且它们都采用了类似的方法从训练样本中构建决策树。
     
  • 数据挖掘 | 有监督学习之分类：决策树基础知识与Python代码实现（使用sklearn）
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    本教程讲解了数据挖掘中的有监督学习方法——决策树模型的基础知识，并通过Python及sklearn库提供了实践代码示例。 利用决策树进行分类可以使用sklearn包来实现。决策树是一种类似于流程图的结构，也被称为判定树。它由多个组成部分构成，并通过计算信息增益来进行节点分裂。 以下是关于如何用Python代码实现决策树的一些步骤： 1. 定义和理解决策树的概念及其在数据挖掘中的应用。 2. 掌握sklearn库中用于构建决策树的相关函数，包括但不限于`DecisionTreeClassifier`类的使用方法。 3. 学习并实践如何利用信息增益来优化模型结构与性能。 4. 实现对生成的决策树进行可视化操作以帮助理解和调试。 此外，还可以参考以下主题的文章： - 关联规则：通过apyori库实现关联分析 - 有监督学习——分类：了解和应用朴素贝叶斯算法 - 无监督学习——聚类：掌握K-means与层次凝聚法等不同类型的聚类技术 这些资源能够提供关于数据挖掘中各种方法的深入理解和实用技巧。
     
  • Python数据分析及挖掘实战_数据建模_数据挖掘_
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    本书深入浅出地讲解了如何使用Python进行数据分析和数据挖掘，并提供了丰富的实践案例来帮助读者掌握数据建模技巧。适合数据分析爱好者和技术从业者阅读。 本书共分为15章，并划分为基础篇与实战篇两大部分。在基础篇里，作者详细介绍了数据挖掘的基本原理；而在实战篇，则通过一系列真实案例的深入剖析来帮助读者获得项目经验并快速理解看似复杂的理论知识。 为了更好地理解和掌握书中所涉及的知识和理论，建议读者充分利用随书提供的建模数据，并借助相关软件工具进行上机实验。这样的实践操作能够有效加深对本书内容的理解与应用能力。
     
  • 利用Python进行商品销售数据分析与预测.zip
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    本项目旨在通过Python编程语言对商品销售数据进行深度分析，并运用统计模型对未来趋势作出科学预测。 资源包括设计报告的Word文档以及项目源码及数据。 整个实验主要分为两个部分：数据处理（包含数据分析与数据清洗）和模型搭建。在数据处理阶段，重点在于理解各类数据的分布情况，并通过调整操作获取适合训练的数据集。进入模型搭建阶段后，则需根据具体的数据特性选择合适的训练模型并适当调节参数以达到最佳实验效果。 详细介绍请参考相关博客文章。
     
  • Python数据分析及数据挖掘实战案例.zip Python数据挖掘_实践分析
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    本资料集聚焦于运用Python进行高效的数据分析与数据挖掘，通过丰富实例讲解技术应用，适合希望深入学习数据科学领域的读者。 Python在数据分析和数据挖掘领域有很多优秀的案例。这些案例展示了Python强大的功能及其在处理复杂数据集方面的灵活性与效率。通过学习并实践这些实例，开发者可以更好地掌握如何利用Python进行高效的分析工作，并从中提取有价值的信息来支持决策制定过程。
     
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    本资料为《Python数据分析及挖掘实战》配套PPT，涵盖数据预处理、模型构建与评估等内容，适合学习Python进行数据分析和挖掘技术的读者。 《Python数据分析与挖掘实战》的PPT内容详细，讲解清楚。
     
  • Python数据挖掘项目：运用机器学习进行实战，参考书籍为《Python数据分析与挖掘实战》
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    本项目基于《Python数据分析与挖掘实战》一书，旨在通过实践案例教授读者如何利用Python和机器学习技术开展数据挖掘工作。 这是一个利用机器学习进行数据挖掘的小项目，参考书为《Python数据分析与挖掘实战》。项目的初衷是提升自己的技能水平，并熟悉GitHub平台的使用。这本书非常适合有一定机器学习理论基础的人尝试实践数据挖掘工作，但书中代码存在一些BUG以及由于时间推移导致某些版本库变化而产生的语法错误。因此，在实现代码的过程中产生了重新编写一遍的想法，并且增加了一些注释以便初学者参考。 对于刚入门的学习者来说，手动重写一遍书中的代码有助于加深对机器学习及matplotlib、numpy、pandas、scikit-learn和keras的理解。项目所需的基础理论包括Python基础、机器学习基本概念以及少量的matplotlib、numpy、pandas、scikit-learn和keras的知识。 项目的代码除了第十二章以外都已经过检验，整个环境配置截止到2018年7月23日。