DM_Atac_Project：Sapienza数据挖掘选修课的迭戈·索纳利亚和Ibtissam Lachab最终项目的文件夹

**DM_Atac_Project** 是一个项目，源自于Sapienza University的数据挖掘选修课程，由迭戈·索纳利亚（Diego Sonnaria）和Ibtissam Lachab共同完成。这个项目的核心内容可能围绕着数据挖掘技术，旨在通过分析特定数据集来解决问题或获取有价值的信息。由于涉及到了SQLite数据库，我们可以推断项目中至少包含了一部分关于关系型数据库管理和查询的知识。 SQLite是一个轻量级、开源的嵌入式数据库系统，常用于小型项目或者需要在本地存储数据的应用中。它支持SQL语言，允许用户创建、查询和管理数据库。在Jupyter Notebook环境中，SQLite通常通过Python的sqlite3库来交互，这使得数据科学家能够在Python代码中直接执行SQL命令，处理和分析数据。 **Jupyter Notebook** 是一个流行的交互式计算环境，用于编写和展示数据分析代码。它的特点是将代码、解释性文本、图表和输出结果整合在同一文档中，便于理解和复现研究过程。在这个项目中，迭戈和Ibtissam可能使用Jupyter Notebook创建了多个笔记本来进行数据预处理、建模、可视化以及结果解释。 在项目中，可能包含了以下关键步骤： 1. **数据导入**：他们可能使用`sqlite3.connect()`函数连接到SQLite数据库，然后通过`cursor.execute()`执行SQL查询来读取数据。 2. **数据探索**：在Jupyter Notebook中，他们会使用Pandas库加载数据到DataFrame对象，进行初步的统计描述和数据清洗，理解数据的基本特征和潜在问题。 3. **数据预处理**：这可能包括处理缺失值、异常值、重复值，以及对数值变量进行标准化或归一化，对分类变量进行编码等。 4. **特征工程**：通过创建新的特征、选择相关特征或减少特征维度来提高模型的预测能力。 5. **建模**：根据项目需求，他们可能选择了合适的机器学习算法，如分类、回归或聚类模型，并使用训练数据进行训练。 6. **模型评估**：通过交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线、精确度、召回率等指标评估模型性能。 7. **结果解释**：他们会用Jupyter Notebook的富文本功能展示分析结果，可能包括图表、表格和代码解释，以便于他人理解和复核。 尽管我们无法看到具体的文件内容，但可以推测DM_Atac_Project的主要工作流程和涉及的技术栈。这个项目不仅展示了数据挖掘的实践应用，也体现了数据科学家如何在Jupyter Notebook中有效地组织和呈现数据分析的过程。通过这样的项目，学生能够深入理解数据挖掘的全貌，从数据获取到结果传达，全面提升其数据科学技能。