学生实验报告

学生姓名			学号			组员：
实验项目	鸢尾花数据集分类
■必修  □选修		■设计性实验 □验证性实验  □操作性实验  □综合性实验
实验地点				实验仪器台号
指导教师				实验日期及节次

一、实验目的及要求

1、目的

利用鸢尾花数据集分类案例，使学生在实验过程中了解大数据技术中的机器学习任务，熟悉python程序的编写以及机器学习任务的一般流程，掌握数据处理的基本程序和基本方法。

2、内容及要求

掌握数据处理基本概念，熟悉python的基本程序和基本方法

(1) 熟悉python的编程环境，会安装python以及各种python库

(2)分析及查看数据集，掌握数据集的划分的方法，将数据集分为训练数据和测试数据

(3) 了解KNN算法，掌握机器学习库中的KNN对象以其常用方法的使用

(4) 了解机器学习任务的一般流程

(5) 撰写实验报告

二、实验工具

仪器名称	规格/型号	数量	备注
计算机		1	有网络环境
Python软件		1

三、实验方法与步骤

(一) 安装python编程环境，安装numpy、sklearn数据包

• 针对鸢尾花数据集，根据鸢尾花的特征实现未知花的分类预测

#导入包和数据

import numpy as np

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

#读取鸢尾花数据集

iris_data = load_iris()

print(type(iris_data))

print(iris_data['data'])

print("花的样本数量：{}".format(iris_data['data'].shape))

print("花的前5个样本数据：{}".format(iris_data['data'][:5]))

print(iris_data['target'])

print(iris_data['target_names'])

#构造训练数据和测试数据

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris_data['data'],\

iris_data['target'],test_size=0.3,random_state=0)

print(X_train)

print(X_train.shape)

print(X_test)

print(X_test.shape)

print(y_train)

print(y_train.shape)

#KNN模型和评估模型

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

knn.fit(X_train,y_train)

y_pred = knn.predict(X_test)

print("模型精度：{:.2f}".format(np.mean(y_pred==y_test)))

print("模型精度：{:.2f}".format(knn.score(X_test,y_test)))

#未知鸢尾花种类预测

X_new=np.array([[5.8,3.6,1.3,0.5]])

prediction=knn.predict(X_new)

print("预测的目标类别是：{}".format(prediction))

print("预测的目标花名是：{}".format(iris_data['target_names'][prediction]))

四、实验结果与数据处理

五、讨论与结论

1. 难点：对数据集的理解和处理，构造训练数据和测试数据、利用函数进行数据处理分类，对专业术语的理解与记忆。
2. 体会：通过进行数的处理分类，使我们可以根据鸢尾花的特征进行鸢尾花种类辨别，让大量数据轻松分析，让我深深感受到python编程软件的便捷。
3. 通过本次实验，让我初步接触和应用python，了解到数据处理分类的基本方法，了解到大数据以及大数据的广泛应用性。

六、指导教师评语及成绩：

评语：

成绩：           指导教师签名：

批阅日期：

学生实验报告

学生姓名			学号			组员：
实验项目	泰坦尼克生存预测之缺失值处理
■必修  □选修		□设计性实验 ■验证性实验  □操作性实验  □综合性实验
实验地点				实验仪器台号
指导教师				实验日期及节次

一、实验目的及要求

1、目的

利用泰坦尼克生存预测之缺失值处理案例，使学生在实验过程中全面了解和熟悉大数据技术中的机器学习任务，掌握pandas概念，熟悉python程序的编写以及机器学习任务的一般流程，掌握数据处理的基本程序和基本方法。

2、内容及要求

掌握数据处理基本概念，熟悉python的基本程序和基本方法

(1) 熟悉python的编程环境，会安装python以及各种python库

(2) 分析及查看数据集，明白数据集中各个特征代表的意思，通过不同的方法进行填充

(3) 了解数据处理，掌握缺失值处理以其填充的几种方法的使用

(4) 了解缺失值处理的一般流程

(5) 撰写实验报告

二、实验工具

仪器名称	规格/型号	数量	备注
计算机		1	有网络环境
python软件		1

三、实验方法与步骤

(一) 安装python编程环境，安装pandas，numpy、sklearn数据包

针对泰坦尼克数据集，根据数据集的特征完成缺失值的填充和数据处理

#导入包和数据

import pandas as pd

data=pd.read_csv('train.csv')

#print(data.head(5))

#print(data)

#print(data.Age)

#泰坦尼克生存预测之缺失值处理（缺失值的识别和判断）

print(data.isnull().any(axis=0))

print(data.isnull().sum(axis=0))

#缺失值的处理方法

#方法1.删除法

#删除无效列，drop默认删除行，列需要加axis=1

#删除缺失多的Cabin特征

data.drop(labels='Cabin',axis=1,inplace=True)

print(data.info())

#删除无关紧要的变量

data.drop(['PassengerId','Name','Ticket'],axis=1,inplace=True)

print(data.info())

#删除缺失行，根据Embarked变量，删除对应的缺失行

data.dropna(subset=['Embarked'],inplace=True)

print(data.info())

print(data.isnull().any(axis=0))

print(data.isnull().sum(axis=0))

#print(data,isnull(),sum())

#中位数填充缺失年龄

print(data.Age)

print(data.Age.describe())

print("年龄中的中位数是：",data.Age.median)

age_median=data.Age.median()

print(data.Age.median())

print(data.Age.mean())

print(data.Age.max())

print(data.Age.min())

data.Age.fillna(data.Age.median(),inplace=True)

print(data.Age)

print(data.Age.describe())

#knn算法来预测缺失年龄值

data.Sex=data.Sex.map({'male':1,'female':0})

data.drop(labels='Embarked',axis=1,inplace=True)

print(data)

#把数据集拆成两组

missing=data.loc[data.Age.isnull(),]

nomissing=data.loc[~data.Age.isnull(),]

print(nomissing)

print(missing)

四、实验结果与数据处理

五、讨论与结论

1. 难点：对数据集的理解和处理，构造训练数据和测试数据、利用函数进行数据处理分类，对专业术语的理解与记忆。
2. 体会：通过进行数的处理分类，使我们可以根据泰坦尼克生存预测之缺失值处理案例，让大量数据轻松分析，让我深深感受到python编程软件的便捷。
3. 通过本次实验，让我初步接触和应用python，了解到数据处理分类的基本方法，掌握了对缺失值填充和处理方法，了解到大数据以及大数据的广泛应用性。

六、指导教师评语及成绩：

评语：

成绩：           指导教师签名：

批阅日期：

学生实验报告

学生姓名			学号			组员：
实验项目	乳腺癌良恶性预测
□必修  □选修		□设计性实验 □验证性实验  □操作性实验  □综合性实验
实验地点				实验仪器台号
指导教师				实验日期及节次

一、实验目的及要求

1、目的

利用乳腺癌良恶性预测案例，使学生在实验过程中了解大数据技术中的机器学习任务，熟悉python程序的编写以及机器学习任务的一般流程，掌握数据处理的基本程序和基本方法。利用机器学习算法实现乳腺癌数据集的二分类问题，良恶性乳腺癌肿瘤预测。

2、内容及要求

掌握数据处理基本概念，熟悉python的基本程序和基本方法

1. 熟悉python的编程环境，会安装python以及各种python库

(2) 分析及查看数据集，掌握数据集的划分的方法，将数据集分为训练数据和测试数据

(3) 了解线性分类模型逻辑回归的一般流程

(4)学会如何用代码实现评估算法和图表显示

(5) 撰写实验报告

二、实验工具

仪器名称	规格/型号	数量	备注
计算机		1	有网络环境
python软件		1

三、实验方法与步骤

(一) 安装python编程环境，安装numpy、pandas、matplotlib.pyplot、数据包

（二）针对数据集，利用机器学习算法实现乳腺癌数据集的二分类问题，良恶性乳腺癌肿瘤预测。

#导入包和数据

import numpy as np

import pandas as pd

import numpy as np

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LogisticRegression,SGDClassifier

from sklearn.metrics import classification_report,accuracy_score

column_names = ['Sample code number','clump thickness','uniformity of cell size',\

'uniformity of cell shape','marginal adhesion',\

'single epithelial cell size','bare nuclei','bland chromatin',\

'normal nucleoli','mitnoses','class']

#读取数据集

print(data.head(4))

print(data.shape)

print(data.info())

print(data.describe())

print(data.groupby('class').size())

#缺失值处理

data=data.replace(to_replace='?',value=np.nan)

data=data.dropna(how='any')

print(data.shape)

#划分数据集并预测

x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(data[column_names[1:10]],\

data[column_names[10]],\

test_size=0.25,\

random_state=5)

print(x_train.shape)

print(y_train.shape)

print(x_test.shape)

print(y_test.shape)

LR=LogisticRegression()

LR.fit(x_train,y_train)

LR_y_predict=LR.predict(x_test)

print('预测结果为:{}'.format(LR.score(x_test,y_test)))

print('预测结果为：{}'.format(accuracy_score(y_test,LR_y_predict)))

四、实验结果与数据处理

五、讨论与结论

1. 难点：对数据集的理解和处理，构造训练数据和测试数据、利用函数进行数据处理分类，对专业术语的理解与记忆。

2. 体会：通过进行数的处理分类，使我们可以根据乳腺癌实验学会对缺失值的处理和预测方法，让大量数据轻松分析，让我深深感受到python编程软件的便捷。

3. 通过本次实验，让我初步接触和应用python，了解到数据处理分类的基本方法，了解到大数据以及大数据的广泛应用性。

六、指导教师评

点评：

成绩：           指导教师签名：

批阅日期：

学生实验报告

学生姓名			学号			组员：
实验项目	散点图和折线图绘制
□必修  □选修		□设计性实验 □验证性实验  □操作性实验  □综合性实验
实验地点				实验仪器台号
指导教师				实验日期及节次

一、实验目的及要求

1、目的

利用散点图和折线图绘制案例，使学生在实验过程中了解大数据技术中的图形绘制过程与原理，熟悉python程序的编写以及画图的一般流程，掌握数据处理的基本程序和基本方法。

2、内容及要求

(1) 熟悉python的编程环境，会安装python以及各种python库

(2) 分析并学会编写代码

(3) 了解散点图和折线图绘制的原理和方法

(4) 学会设置图的标题和轴的范围

(5) 撰写实验报告

二、实验工具

仪器名称	规格/型号	数量	备注
计算机		1	有网络环境
python软件		1

三、实验方法与步骤

(一) 安装python编程环境，安装numpy、matplotlib.pyplot数据包

(二） 针对实验要求，进行python程序的编写以及散点图和折线图的绘制

#导入包和数据

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

plt.rcParams['font.sans-serif']="SimHei"

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

#绘制scatter案例图

plt.figure()

x=[1,2,3,4,5]

y=[1,4,9,16,25]

plt.plot(x,y,c="green",linewidth=4,label="折线图",marker='v')

#plt.scatter(x,y,s=200,c='red',marker='v')

plt.title("scatter案例",fontsize=20)

plt.xlim(0,20)

plt.ylim(0,40)

plt.xlabel("x轴",fontsize=12)

plt.ylabel("y轴",fontsize=12)

#plt.show()

#绘制正态分布图

plt.figure()

n=1024

x1=np.random.normal(0,1,n)

y1=np.random.normal(0,1,n)

plt.scatter(x1,y1,s=100,c='yellow',marker='*')

plt.title("正态分布",fontsize=20)

plt.xlim(-4,4)

plt.ylim(-4,4)

plt.xlabel("横坐标x轴",fontsize=12)

plt.ylabel("纵坐标y轴",fontsize=12)

#绘制双折线图

plt.figure()

n=24

y2=np.random.randint(27,37,n)

y3=np.random.randint(40,60,n)

plt.plot(y2,label="温度")

plt.plot(y3,label="湿度")

plt.xlim(0,23)

plt.ylim(20,70)

plt.legend()

plt.show()

四、实验结果与数据处理

五、讨论与结论

1. 难点：对图形绘制的python命令的编写，对专业术语的理解与记忆。

2. 体会：通过进行图形的处理分类，使我们可以根据图像类型的特征进行图像辨别，让大量数据轻松分析，让我深深感受到python编程软件的便捷。

3. 通过本次实验，让我初步接触和应用python，了解到绘制图像的基本方法，了解到大数据以及大数据的广泛应用性。

六、指导教师评语及成绩：

评语：

成绩：           指导教师签名：

批阅日期：

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