【源码】基于Python和TensorFlow框架的数据挖掘与鸢尾花分类系统

项目简介

本项目是一个综合性项目，结合Python和TensorFlow框架的强大功能。一方面开展机器学习相关的地铁站点区域关系挖掘，通过特征选择、提取、模型选择、调参优化等流程分析站点与区域的关系；另一方面运用神经网络模型对鸢尾花数据集进行分类，包含数据加载、预处理、模型构建、训练、评估等步骤。

项目的主要特性和功能

机器学习部分

1. 问题定义与数据挖掘：挖掘站点与所属区域的关系，选取一卡通、地铁站点、时间、节假日、交通故障等特征数据集。
2. 特征处理：提取特征数据集，并根据站点区域性质划分标签。
3. 模型选择与优化：选择随机森林等模型，对max_features、n_estimators、min_sample_leaf等参数调优，解决样本不均衡问题。
4. 验证与工程：进行交叉验证，用feature_importances_对数据特征排序，还进行模型融合操作。

深度学习部分

1. 神经网络构建：使用TensorFlow构建简单神经网络（Simple NN）和深度神经网络分类器（DNNClassifier）。
2. 鸢尾花分类：加载、预处理鸢尾花数据集，用神经网络模型分类，训练中展示准确率，训练后绘制决策边界图展示分类效果。

安装使用步骤

机器学习部分

1. 环境准备：确保安装Python及相关机器学习库（如sklearn等）。
2. 数据准备：准备好一卡通、地铁站点、时间、节假日、交通故障等相关特征数据集。
3. 运行代码：在已下载的项目源码文件中，运行2017_DM文件夹下与机器学习相关的代码文件。

深度学习部分

1. 环境准备：确保安装Python和TensorFlow框架。
2. 数据准备：下载鸢尾花数据集（通常可在网络上找到）。
3. 运行代码：运行项目中与鸢尾花分类相关的Python脚本，按代码指示操作。
4. 结果展示：运行完成后，输出模型训练过程信息，生成决策边界图展示分类效果。

注意：由于代码中涉及特定数据集的路径和格式，使用时需根据实际情况修改数据加载和预处理部分的代码。

下载地址

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