【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

在Python中，机器学习和数据挖掘的应用可以通过多种库来实现，例如scikit-learn和pandas。以下是一个使用scikit-learn库进行简单模型训练的例子：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import pandas as pd
 
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
 
# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
 
# 创建并训练KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
 
# 模型评估
print(f"Test Accuracy: {knn.score(X_test, y_test)}")
 
# 使用pandas进行基本的数据清洗和统计分析
data = pd.read_csv('your_data.csv')
print(data.describe())

这段代码展示了如何加载一个数据集，将其划分为训练集和测试集，训练一个KNN模型，评估模型性能，以及使用pandas来进行基本的数据探索。这些操作是数据挖掘和机器学习的基础，对于理解如何开始使用这些技术是非常有帮助的。