【源码】基于Python的机器学习分类与预测项目

项目简介

本项目基于Python的sklearn机器学习库，实现了分类与预测功能。项目提供了两种预测算法（线性回归和支持向量机）以及两种分类算法（K-Means聚类和朴素贝叶斯），分别针对波士顿房价数据集和鸢尾花数据集进行处理。

项目的主要特性和功能

1. 算法丰富：包含线性回归、支持向量机、K-Means聚类和朴素贝叶斯等多种经典机器学习算法。
2. 数据多样：采用波士顿房价数据集进行预测，鸢尾花数据集进行分类。
3. 可视化支持：利用matplotlib和seaborn库，可对数据和模型结果进行可视化分析。

安装使用步骤

安装依赖库

确保已下载项目源码文件，打开命令行，在项目根目录下执行以下命令安装所需库： bash pip install sklearn pandas numpy matplotlib seaborn

运行项目

预测任务

若要使用线性回归或支持向量机对波士顿房价进行预测，找到对应的Python脚本并运行： bash python prediction_script.py

分类任务

若要使用K-Means聚类或朴素贝叶斯对鸢尾花数据进行分类，找到相应脚本并运行： bash python classification_script.py

注意事项

• 运行前请确保已连接网络，因为部分数据集可能需要在线下载。
• 可参考sklearn中文社区（https://scikit-learn.org.cn/ ）获取更多sklearn库的使用帮助。
• 波士顿房价数据集可从http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston 获取。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】