数据挖掘技术是现代数据分析领域的重要组成部分,它涉及从大量数据中发现有价值信息的过程。本实训主要关注的是在加利福尼亚房价预测中的应用,采用了一种名为支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)的监督学习算法。SVM是一种强大的分类和回归工具,尤其在处理非线性问题时表现出色。 SVM分类算法的核心步骤主要包括以下几个方面: 1. **选择核函数**:SVM通过核函数将原始数据映射到高维空间,使得在高维空间中可以找到一个最优超平面进行分类。常见的核函数有线性核、多项式核、高斯核(RBF)等。 2. **构建最大间隔超平面**:SVM的目标是找到一个能够最大化两类样本间隔的超平面。间隔越大,模型的泛化能力通常越好。 3. **支持向量**:离超平面最近的数据点被称为支持向量,它们对决策边界的影响最大。 4. **软间隔**:在实际应用中,数据可能并不完全线性可分,SVM引入了松弛变量和惩罚项,允许一部分样本错误分类,从而实现软间隔分类。 在本次实训中,使用Python编程语言进行实现,具体步骤如下: 1. **导入库**:我们需要导入必要的Python库,如numpy用于数值计算,pandas用于数据处理,而sklearn库中的svm模块提供SVM模型,model_selection模块则用于数据划分。 2. **导入数据集**:使用sklearn.datasets的fetch_california_housing()函数获取加利福尼亚的房价数据。该数据集包含41项特征和房价作为目标变量,总共有20640个样本,每个样本有8个数值型属性。 3. **预处理数据**:从数据集中提取前1000个样本的特征值(X)和对应的标签(Y)。这里,对房价进行了二元化处理,如果房价大于2.5,则标签为1,否则为0。 4. **数据切分**:将数据集划分为训练集和测试集,比例为7:3,使用train_test_split函数完成此操作,并设定随机种子以确保结果可重复。 5. **创建模型**:初始化SVM模型,选择线性核(kernel='linear'),同时设置class_weight='balanced'来平衡两类样本的权重,防止类别不均衡导致的偏见。 6. **训练模型**:使用fit方法将训练数据喂给模型进行训练。 7. **评估模型**:通过score方法计算模型在训练集和测试集上的准确率,以评估模型性能。 实训代码最后输出了模型在训练集和测试集上的得分,这有助于我们了解模型的过拟合或欠拟合情况。 通过这次实训,参与者可以深入理解SVM的工作原理,掌握如何在Python中使用SVM进行数据分类,并且能够对实际问题(如房价预测)进行建模和预测。此外,通过调整模型参数,如核函数、正则化参数C等,可以进一步优化模型性能。
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