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在 Python 中，有很多數據挖掘庫可以使用，其中最流行的包括：
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pandas：用于數據處理和分析的庫，可以方便地對數據進行讀取、處理、分析和可視化。
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scikit-learn：用于機器學習的庫，提供了各種機器學習算法和工具，可以用于分類、回歸、聚類、降維等任務。
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numpy：用于數值計算的庫，提供了多維數組對象和各種數學函數，是許多其他數據分析庫的基礎。
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matplotlib：用于繪制圖表和可視化數據的庫，可以創建各種類型的圖表，如折線圖、散點圖、直方圖等。
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seaborn：基于 matplotlib 的高級數據可視化庫，提供了更加美觀和易用的圖表風格。
下面是一個簡單的示例，展示了如何使用 pandas 和 scikit-learn 庫進行數據挖掘：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 讀取數據
data = pd.read_csv('data.csv')
# 劃分訓練集和測試集
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 訓練模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 預測并評估模型
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(' 準確率:', accuracy)
在這個示例中，我們首先使用 pandas 庫讀取了一個名為 data.csv 的數據集，然后使用 scikit-learn 庫中的 train_test_split 函數將數據劃分為訓練集和測試集。接下來，我們使用隨機森林分類器訓練模型，并在測試集上進行預測和評估，最終輸出了模型的準確率。這是一個簡單的數據挖掘示例，你可以根據具體的任務和數據集選擇不同的算法和工具進行數據挖掘。
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