python数据分析与应用：使用scikit-learn构建模型分析第六章实训（1,2）-Toy模板网

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实验名称：实验5 应用sklearn分析竞标数据实验时间： 2023-04-26

有问题可以加我微信交流学习，bmt1014

（gcc的同学不要抄袭呀！）

一、实验目的

1、掌握skleam转换器的用法。
2、掌握训练集、测试集划分的方法。
3、掌握使用sklearm进行PCA降维的方法。
4、掌握 sklearn 估计器的用法。
5、掌握聚类模型的构建与评价方法。
6、掌握分类模型的构建与评价方法。
7、掌握回归模型的构建与评价方法。

二、实验内容

任务1：使用sklearn处理竞标行为数据集。

**要求任务的源代码文件名为：实验5-1，并在源代码的起始位置输出自己真实的学号、姓名和班级信息。**

1、需求说明
竞标行为数据集(shill bidding.csv)是网络交易平台eBay为了分析竞标者的竞标行为而收集整理的部分拍卖数据，包括记录ID、竞标者倾向、竞标比率等11个输入特征和I个类别标签,共6321条记录，其特征/标签说明如表6-18所示。通过读取竞标行为数据集,进行训练集和测试集的划分、为后续的模型构建提供训练数据和测试数据;并对数据集进行降维,以适当减少数据的特征维度。
2、实现思路与步骤
(1)使用pandas库读取竞标行为数据集。
(2)对竞标行为数据集的数据和标签进行划分。
(3)将竞标行为数据集划分为训练集和测试集,测试集数据量占总样本数据量的20%。
(4）对竞标行为数据集进行PCA降维，设定n-components=0.999、即降维后数据能保留的文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-492781.html

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