Python数据挖掘算法的可靠性可以通过以下几个方面来确保：
- 数据质量：这是确保数据挖掘结果可靠性的基础。在收集和处理数据时，需要确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性。使用Python进行数据清洗和预处理时，可以利用相关库（如pandas）来处理缺失值、异常值和重复值等问题，从而提高数据的质量。
- 特征选择：特征选择是数据挖掘过程中的关键步骤之一。通过选择与目标变量最相关的特征，可以提高模型的预测性能和解释性。在Python中，可以使用相关系数、互信息、卡方检验等方法来评估特征的重要性，并选择合适的特征子集。
- 模型选择与评估：选择合适的模型并对其进行适当的评估是确保数据挖掘结果可靠性的重要环节。在Python中，可以使用多种机器学习算法（如决策树、随机森林、支持向量机等）来构建模型，并使用交叉验证、留一法等方法来评估模型的性能。同时，还需要注意模型的过拟合和欠拟合问题，并采取相应的措施进行调整。
- 结果解释与应用：数据挖掘的结果需要得到合理的解释和应用才能体现出其价值。在Python中，可以利用可视化工具（如matplotlib、seaborn等）来展示模型的结果和特征之间的关系，从而帮助用户更好地理解模型和数据的含义。此外，还需要根据实际问题和业务需求来制定合适的数据挖掘策略和应用方案。
总之，确保Python数据挖掘算法的可靠性需要从多个方面入手，包括数据质量、特征选择、模型选择与评估以及结果解释与应用等。通过综合考虑这些因素，可以构建出更加可靠和有效的数据挖掘系统。