要提高Python数据挖掘的预测精度，可以采取以下几种方法：
数据预处理：对数据进行清洗、填充缺失值、去除异常值、数据标准化等操作，以提高数据质量。
特征选择：通过相关性分析、特征重要性评估等方法，筛选出与目标变量最相关的特征，降低特征维度，减少计算复杂度。
模型选择：尝试多种数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、随机森林、梯度提升树等，选择表现最好的模型。
超参数调优：对选定的模型进行超参数调优，使用网格搜索、随机搜索等方法，找到最优的超参数组合，提高模型性能。
集成学习：通过集成学习方法，如Bagging、Boosting等，将多个模型的预测结果进行融合，提高预测精度。
交叉验证：使用K折交叉验证方法，评估模型在不同数据子集上的性能，避免过拟合，提高模型的泛化能力。
特征工程：通过特征构建、特征提取等方法，创造新的特征，提高模型的预测能力。
模型融合：将不同模型或不同特征子集的预测结果进行融合，如投票法、加权平均法等，提高预测精度。
数据扩充：通过数据扩充技术，如SMOTE、欠采样等，增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。
持续学习和更新：定期更新模型，使用新收集的数据对模型进行训练，以适应数据的变化和提高预测精度。