Python数据挖掘入门:sklearn实战指南
想入门Python数据挖掘?这篇**sklearn实战教程**为你量身打造!文章详细讲解了如何利用Python中强大的scikit-learn库进行数据挖掘,从环境搭建、数据预处理(标准化、缺失值处理、数据集划分),到模型选择与训练(以KNN为例),再到模型评估(准确率、混淆矩阵)和简单调参,手把手带你掌握数据挖掘的核心流程。即使是零基础也能轻松上手,通过鸢尾花数据集实例,让你快速了解sklearn在数据挖掘中的应用,为后续处理更复杂的真实数据场景打下坚实基础。还在等什么?快来开启你的数据挖掘之旅吧!
用 Python 做数据挖掘入门并不难,掌握基础工具和流程即可上手。1. 准备环境与数据:安装 Python 及 numpy、pandas、scikit-learn 等库,使用自带的鸢尾花数据集;2. 数据预处理:包括标准化、缺失值处理、类别编码,并拆分训练集和测试集;3. 选择模型并训练:如 KNN、SVM、决策树、随机森林等,以 KNN 为例进行分类训练;4. 评估模型性能:通过准确率、混淆矩阵、分类报告等方式评估模型效果;5. 简单调参尝试提升效果:调整参数如 n_neighbors 并观察对结果的影响,后续可用网格搜索优化参数。整个流程完整清晰,适用于真实数据场景。
想用 Python 做数据挖掘,其实入门并不难。掌握一些基础工具和流程,就能开始上手实战。其中,scikit-learn
(也就是 sklearn
)是 Python 中最常用的数据挖掘和机器学习库之一,功能全面、接口友好,非常适合初学者使用。

下面通过一个简单的实例带你了解如何使用 sklearn
进行数据挖掘的基本操作。
一、准备环境与数据
在正式开始之前,确保你已经安装好了 Python 和必要的库:

- Python 3.x
- numpy、pandas(用于数据处理)
- matplotlib、seaborn(可选,用于可视化)
- scikit-learn(核心)
你可以用 pip 安装这些库:
pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib seaborn
为了方便演示,我们使用 sklearn 自带的鸢尾花数据集(Iris),这是一个经典的分类问题数据集,适合入门练习。

from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target
这样我们就加载了特征数据 X
和目标变量 y
。
二、数据预处理:清洗 + 特征工程初步
数据挖掘的第一步通常是数据预处理。即使你拿到的是“干净”的数据,也可能需要做一些标准化或编码转换。
常见的预处理步骤包括:
- 数据归一化或标准化(如 Z-score)
- 缺失值处理(本例中没有缺失值)
- 类别型变量编码(如 one-hot 编码)
- 拆分训练集和测试集
以拆分训练集和测试集为例:
from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
这一步非常重要,因为我们需要用一部分数据来训练模型,另一部分来评估效果。
三、选择模型并训练
接下来就是选择合适的模型进行训练了。对于初学者来说,可以从以下几个常见模型入手:
- K近邻(KNeighborsClassifier)
- 支持向量机(SVC)
- 决策树(DecisionTreeClassifier)
- 随机森林(RandomForestClassifier)
比如我们用 KNN 来做分类:
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) model.fit(X_train, y_train)
这段代码做了两件事:
- 实例化了一个 KNN 分类器,设定最近邻居数为3;
- 使用训练数据拟合模型。
四、评估模型性能
训练完模型后,下一步是看它表现怎么样。常用的评估方法有:
- 准确率(accuracy_score)
- 混淆矩阵(confusion_matrix)
- 分类报告(classification_report)
继续上面的例子:
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report y_pred = model.predict(X_test) print("准确率:", accuracy_score(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred))
你会看到类似这样的输出:
准确率: 1.0 precision recall f1-score support 0 1.00 1.00 1.00 10 1 1.00 1.00 1.00 10 2 1.00 1.00 1.00 10 accuracy 1.00 30
说明这个模型在这个小数据集上表现很好,预测准确率达到满分。
五、简单调参尝试提升效果
虽然不是必须的,但你可以尝试调整模型参数来进一步优化结果。例如,KNN 中的 n_neighbors
参数可以试试不同的值:
for k in [1, 3, 5, 7]: model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) model.fit(X_train, y_train) print(f"k={k} 的准确率:", accuracy_score(y_test, model.predict(X_test)))
你会发现不同参数对结果的影响。这只是调参的一个小小例子,后续你可以用网格搜索(GridSearchCV)来做更系统的调优。
基本上就这些了。整个流程下来,你已经完成了一个完整的数据挖掘任务:从数据加载、预处理、建模、评估到调参。虽然用的是一个小而经典的数据集,但套路是一样的,换更大的真实数据也适用。
不复杂,但容易忽略细节。比如数据是否真的代表整体?有没有过拟合?要不要交叉验证?这些都可以慢慢深入。
今天关于《Python数据挖掘入门:sklearn实战指南》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!

- 上一篇
- Python处理嵌套JSON数据技巧

- 下一篇
- Golang反射实现插件架构教程
-
- 文章 · python教程 | 2小时前 |
- Python字典合并技巧:键值匹配高效方法
- 302浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 3小时前 |
- Python多重继承菱形问题详解
- 455浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 3小时前 |
- PythonCLI开发技巧:Click库实用指南
- 349浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 3小时前 |
- Python天气应用开发教程:API调用详解
- 438浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 3小时前 |
- Python连接FTP服务器与文件传输教程
- 430浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 4小时前 |
- Python数据建模:Statsmodels入门指南
- 485浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 4小时前 |
- Pythonhash加密方法全解析
- 121浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 4小时前 |
- Pythonturtle是什么?图形绘制全解析
- 352浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 4小时前 |
- Python操作Redis事务详解
- 223浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 4小时前 |
- PyCharm代码运行教程入门指南
- 498浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 4小时前 |
- PythonFabric自动化部署教程详解
- 105浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 542次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 510次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 498次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 484次学习
-
- 边界AI平台
- 探索AI边界平台,领先的智能AI对话、写作与画图生成工具。高效便捷,满足多样化需求。立即体验!
- 397次使用
-
- 免费AI认证证书
- 科大讯飞AI大学堂推出免费大模型工程师认证,助力您掌握AI技能,提升职场竞争力。体系化学习,实战项目,权威认证,助您成为企业级大模型应用人才。
- 405次使用
-
- 茅茅虫AIGC检测
- 茅茅虫AIGC检测,湖南茅茅虫科技有限公司倾力打造,运用NLP技术精准识别AI生成文本,提供论文、专著等学术文本的AIGC检测服务。支持多种格式,生成可视化报告,保障您的学术诚信和内容质量。
- 543次使用
-
- 赛林匹克平台(Challympics)
- 探索赛林匹克平台Challympics,一个聚焦人工智能、算力算法、量子计算等前沿技术的赛事聚合平台。连接产学研用,助力科技创新与产业升级。
- 642次使用
-
- 笔格AIPPT
- SEO 笔格AIPPT是135编辑器推出的AI智能PPT制作平台,依托DeepSeek大模型,实现智能大纲生成、一键PPT生成、AI文字优化、图像生成等功能。免费试用,提升PPT制作效率,适用于商务演示、教育培训等多种场景。
- 549次使用
-
- Flask框架安装技巧:让你的开发更高效
- 2024-01-03 501浏览
-
- Django框架中的并发处理技巧
- 2024-01-22 501浏览
-
- 提升Python包下载速度的方法——正确配置pip的国内源
- 2024-01-17 501浏览
-
- Python与C++:哪个编程语言更适合初学者?
- 2024-03-25 501浏览
-
- 品牌建设技巧
- 2024-04-06 501浏览