Python----資料分析-使用scikit-learn構模組化型實訓（wine資料集、wine_quality資料）

目錄：

​​實訓1 使用 sklearn處理wine和wine_quality資料集​​​​​​

​​實訓2 建構基于wine資料集的k- Means聚類模型​​

​​​實訓3 建構基于wine資料集的SVM分類模型​​​​​​

​​實訓4 建構基于wine_quality資料集的回歸模型​​

wine資料集包含來自3種不同起源的葡萄酒的共178條記錄。13個屬性是葡萄酒的13種化學成分。通過化學分析可以來推斷葡萄酒的起源。值得一提的是所有屬性變量都是連續變量。

實訓1 使用 sklearn處理wine和wine_quality資料集

1.訓練要點

• 掌握 sklearn轉換器的用法。
• 掌握訓練集、測試集劃分的方法。
• 掌握使用sklearn進行PCA降維的方法。

2.需求說明

• wine資料集和 winequality資料集是兩份和酒有關的資料集。wine資料集包含3種 同起源的葡萄酒的記錄,共178條。其中,每個特征對應葡萄酒的每種化學成分,并且都 屬于連續型資料。通過化學分析可以推斷葡萄酒的起源。

• winequality資料集共有4898個觀察值,11個輸入特征和一個标簽。其中,不同類的

  觀察值數量不等,所有特征為連續型資料。通過酒的各類化學成分,預測該葡萄酒的評分

3.實作思路及步驟

• 使用pandas庫分别讀取wine資料集和 winquality資料集
• 将wine資料集和winequality資料集的資料和标簽拆分開(提取)。
• 将winequality資料集劃分為訓練集和測試集。
• 标準化wine資料集和 wine quality資料集
• 對wine資料集和 winequality資料集進行PCA降維。

import pandas as pd

// 讀取資料
wine_quality = pd.read_csv('data/winequality.csv',sep=';')
wine = pd.read_csv('data/wine.csv')
print(type(wine),type(wine_quality))
//<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

// 提取 wine_quality 資料
wine_quality_data = wine_quality.iloc[:,:-1]
wine_quality_target = wine_quality['quality']
// 提取 wine 資料
wine_data = wine.iloc[:,:-1]
wine_target = wine['Class']      

wine資料集和winequality資料集的表現形式不一樣，這裡的wine資料集可以直接讀入，而winequality資料集在檔案中是以”；”為間隔的，是以要采用間隔讀入的方式擷取其資料。讀取後資料都以DataFrame的類型保留，使用iloc等切片操作提取所需資料。

// 将 wine_quality 資料劃分為訓練集和測試集
from sklearn.model_selection import train_test_split

wine_quality_data_train,wine_quality_data_test,\
wine_quality_target_train,wine_quality_target_test=\
train_test_split(wine_quality_data,wine_quality_target,test_size=0.2,random_state=321)

wine_data_train,wine_data_test,\
wine_target_train,wine_target_test=\
train_test_split(wine_data,wine_target,test_size=0.2,random_state=321)      

train_test_split（）函數将資料集劃分為訓練集和測試集兩部分，參數test_size=0.2代表着測試集在總數中的占比，通過計算wine_data總共178條記錄，wine_data_test有36條，占0.20224171(20%),參數random_state=321，表示随機種子編号，友善測試時得到相同随機結果。

// 标準化資料集
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

stdScaler = StandardScaler().fit(wine_data_train) // 生成标準化規則
wine_trainScaler = stdScaler.transform(wine_data_train) // 對訓練集标準化
wine_testScaler = stdScaler.transform(wine_data_test) // 用訓練集建立的模型對測試集标準化

Scaler = StandardScaler().fit(wine_quality_data_train) // 生成标準化規則
winequality_trainScaler = Scaler.transform(wine_quality_data_train) // 對訓練集标準化
winequality_testScaler = Scaler.transform(wine_quality_data_test) // 用訓練集建立的模型對測試集标準化      

這裡有個順序：生成标準化規則；對訓練集标準化；用訓練集建立的模型對測試集标準化

主要是因為在資料分析的時候，各類特征處理相關的操作都需要對訓練集和測試集分開進行，同時需要将訓練集的操作規則、權重系數等應用到測試集中。這也就是為什麼生成規則時fit傳入訓練集。transform函數緊接着将定義好的規則應用對傳入的特征進行對應轉換。

// PCA降維
from sklearn.decomposition import PCA

pca_model = PCA(n_components=5).fit(wine_trainScaler) // 生成PCA規則
wine_trainpca = pca_model.transform(wine_trainScaler) // 将規則應用到訓練集
wine_testpca = pca_model.transform(wine_testScaler)   // 将規則應用到測試集 

pca_model = PCA(n_components=5).fit(winequality_trainScaler) // 生成PCA規則
winequality_trainpca = pca_model.transform(winequality_trainScaler) // 将規則應用到訓練集
winequality_testpca = pca_model.transform(winequality_testScaler)   #// 将規則應用到測試集      

PCA(n_components=5)的參數n_components表示将原始資料降低到n個次元。

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實訓2 建構基于wine資料集的k- Means聚類模型

1.訓練要點

• 了解sklearn估計器的用法。
• 掌握聚類模型的建構方法。
• 掌握聚類模型的評價方法。

2.需求說明

• wine資料集的葡萄酒總共分為3種,通過将wine資料集的資料進行聚類,聚集為3 個簇,能夠實作葡萄酒的類别劃分。

3.實作思路及步驟

• 根據實訓1的wine資料集處理的結果,建構聚類數目為3的- -Means模型。
• 對比真實标簽和聚類标簽求取FMI。
• 在聚類數目為2~10類時,确定最優聚類數目。
• 求取模型的輪廓系數,繪制輪廓系數折線圖,确定最優聚類數目。
• 求取 Calinski-Harabasz-指數,确定最優聚類數目。

// 建構 K-Means 模型
from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=3,random_state=32).fit(wine_trainScaler) //建構訓練模型
print('wine_trainScaler建構的模型為：\n',kmeans)
//wine_trainScaler建構的模型為：
 KMeans(algorithm='auto', copy_x=True, init='k-means++', max_iter=300,
       n_clusters=3, n_init=10, n_jobs=None, precompute_distances='auto',
       random_state=32, tol=0.0001, verbose=0)      

建構K-Means聚類模型，參數n_clusters=3表示要形成的團簇數目，也就是分為幾類，這裡是分為3類。

// 對比真實标簽和聚類标簽求取FMI
from sklearn.metrics import fowlkes_mallows_score //FMI評價法

score=fowlkes_mallows_score(wine_target_train,kmeans.labels_)
print("wine資料集的FMI:%f"%(score))
//wine資料集的FMI:0.901648

//在聚類數目為2~10類時,确定最優聚類數目
from sklearn.metrics import fowlkes_mallows_score
from sklearn.cluster import KMeans

for i in range(2,11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=i,random_state=32).fit(wine_trainScaler)
    score = fowlkes_mallows_score(wine_target_train,kmeans.labels_)
    print('wine聚%d類FMI評價分為：%f'%(i,score))

wine聚2類FMI評價分為：0.693972
wine聚3類FMI評價分為：0.901648
wine聚4類FMI評價分為：0.801280
wine聚5類FMI評價分為：0.775956
wine聚6類FMI評價分為：0.782225
wine聚7類FMI評價分為：0.607152
wine聚8類FMI評價分為：0.570184
wine聚9類FMI評價分為：0.567783
wine聚10類FMI評價分為：0.559720      

// 求取模型的輪廓系數,繪制輪廓系數折線圖,确定最優聚類數目
from sklearn.metrics import silhouette_score
import matplotlib.pyplot as plt
silhouettteScore = []
for i in range(2,11):
    // 建構并訓練模型
    kmeans = KMeans(n_clusters = i,random_state=1).fit(wine)
    score = silhouette_score(wine,kmeans.labels_)
    silhouettteScore.append(score)
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(range(2,11),silhouettteScore,linewidth=1.5, linestyle="-")
plt.show()      

求取模型的輪廓系數：

//求取 Calinski-Harabasz指數,确定最優聚類數
from sklearn.metrics import calinski_harabasz_score
for i in range(2,11):
    // 建構并訓練模型
    kmeans = KMeans(n_clusters = i,random_state=1).fit(wine_trainScaler)
    score = calinski_harabaz_score(wine_trainScaler,kmeans.labels_)
    print('seeds資料聚%d類calinski_harabaz指數為：%f'%(i,score))

seeds資料聚2類calinski_harabaz指數為：67.189882
seeds資料聚3類calinski_harabaz指數為：62.785275
seeds資料聚4類calinski_harabaz指數為：49.058796
seeds資料聚5類calinski_harabaz指數為：41.101132
seeds資料聚6類calinski_harabaz指數為：36.321948
seeds資料聚7類calinski_harabaz指數為：34.295581
seeds資料聚8類calinski_harabaz指數為：31.101151
seeds資料聚9類calinski_harabaz指數為：28.693663
seeds資料聚10類calinski_harabaz指數為：28.563627      

分析FMI評價分值，可以看出wine資料分3類的時候其FMI值最高，故聚類為3類的時候wine資料集K-means聚類效果最好

分析輪廓系數折線圖，可以看出在wine資料集為3的時候，其平均畸變程度最大，故亦可知聚類為3類的時候效果最佳

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實訓3 建構基于wine資料集的SVM分類模型

1.訓練要點

• 掌握sklearn估計器的用法。
• 掌握分類模型的建構方法。
• 掌握分類模型的評價方法。

2.需求說明

• wine資料集中的葡萄酒類别為3種,将wie資料集劃分為訓練集和測試集,使用訓練 集訓練SVM分類模型,并使用訓練完成的模型預測測試集的葡萄酒類别歸屬。

3.實作思路及步驟

• 讀取wine資料集,區分标簽和資料。
• 将wine資料集劃分為訓練集和測試集
• 使用離差标準化方法标準化wine資料集。
• 建構SVM模型,并預測測試集結果。
• 列印出分類報告,評價分類模型性能。

import pandas as pd

// 讀取資料
wine_quality = pd.read_csv('data/winequality.csv',sep=';')
wine = pd.read_csv('data/wine.csv')
// 提取 wine_quality 資料
wine_quality_data = wine_quality.iloc[:,:-1]
wine_quality_target = wine_quality['quality']
// 提取 wine 資料
wine_data = wine.iloc[:,:-1]
wine_target = wine['Class']

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

// 劃分訓練集、測試集
wine_data_train,wine_data_test,wine_target_train,wine_target_test=\
train_test_split(wine_data,wine_target,test_size=0.2,random_state=123)

// 資料标準化規則
Scaler = MinMaxScaler().fit(wine_data_train)
// 應用規則
wine_trainScaler = Scaler.transform(wine_data_train) // 對訓練集進行标準化
wine_testScaler = Scaler.transform(wine_data_test)    // 用訓練集訓練的模型對測試集标準化

// 建構SVM分類模型
svm = SVC().fit(wine_trainScaler,wine_target_train)
print("建立的SVM模型為：\n",svm)
//建立的SVM模型為：
 SVC(C=1.0, break_ties=False, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
    decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='scale', kernel='rbf',
    max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
    tol=0.001, verbose=False)
                                   
// 預測訓練結果
wine_target_pred = svm.predict(wine_testScaler)   
print('預測前20個結果為：',wine_target_pred[:20])
//預測前20個結果為： [3 2 3 2 2 3 1 3 3 2 3 3 3 1 1 3 2 2 1 2]      

// 列印模型評價報告
from sklearn.metrics import classification_report
print('使用SVM預測資料的分析報告為：\n',classification_report(wine_target_test,wine_target_pred))
//使用SVM預測資料的分析報告為：
               precision    recall  f1-score   support

           1       1.00      1.00      1.00         8
           2       1.00      1.00      1.00        11
           3       1.00      1.00      1.00        17

    accuracy                           1.00        36
   macro avg       1.00      1.00      1.00        36
weighted avg       1.00      1.00      1.00        36      

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實訓4 建構基于wine_quality資料集的回歸模型

1.訓練要點

(1)熟練sklearn估計器的用法。

(2)掌握回歸模型的建構方法。

(3)掌握回歸模型的評價方法。

2.需求說明

• winequality資料集的葡萄酒評分在1~10之間,建線性回歸模型與梯度提升回歸模 型,訓練 winequality資料集的訓練集資料,訓練完成後預測測試集的葡萄酒評分。結合 真實評分,評價建構的兩個回歸模型的好壞。

3.實作思路及步驟

• 根據winequality資料集處理的結果,建構線性回歸模型。
• 根據wine quality資料集處理的結果,建構梯度提升回歸模型。
• 結合真實評分和預測評分,計算均方誤差中值絕對誤差、可解釋方內插補點。
• 根據得分,判定模型的性能優劣。

// 建構線性回歸模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression

clf = LinearRegression().fit(winequality_trainpca,wine_quality_target_train)
y_pred = clf.predict(winequality_testpca)
print('線性回歸模型預測前10個結果為：','\n',y_pred[:10])
線性回歸模型預測前10個結果為： 
 [5.27204611 5.16410891 6.93394979 6.52520955 5.56143289 5.02815869
 5.17867439 5.95768188 5.68991275 5.33085457]      

// 根據wine_quality資料集處理的結果,建構梯度提升回歸模型。
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor

gbr_wine = GradientBoostingRegressor().fit(winequality_trainpca,wine_quality_target_train)
wine_target_pred = gbr_wine.predict(winequality_testpca)
print('梯度提升回歸模型預測前10個結果為：','\n',wine_target_pred[:10])
print('真實标簽前10個預測結果為：','\n',list(wine_quality_target_test[:10]))
梯度提升回歸模型預測前10個結果為： 
 [5.4569842  5.1020336  6.39325331 6.55163291 5.62504565 5.16770619
 5.22503393 5.6942301  5.43575267 5.22052962]
真實标簽前10個預測結果為： 
 [6, 5, 6, 7, 6, 6, 5, 6, 6, 5]      

from sklearn.metrics import mean_absolute_error,mean_squared_error,median_absolute_error,explained_variance_score,r2_score

print('線性回歸模型評價結果：')
print('winequality資料線性回歸模型的平均絕對誤差為：',
     mean_absolute_error(wine_quality_target_test,y_pred))
print('winequality資料線性回歸模型的均方誤差為：',
     mean_squared_error(wine_quality_target_test,y_pred))
print('winequality資料線性回歸模型的中值絕對誤差為：',
     median_absolute_error(wine_quality_target_test,y_pred))
print('winequality資料線性回歸模型的可解釋方內插補點為：',
     explained_variance_score(wine_quality_target_test,y_pred))
print('winequality資料線性回歸模型的R方值為：',
     r2_score(wine_quality_target_test,y_pred))

線性回歸模型評價結果：
winequality資料線性回歸模型的平均絕對誤差為： 0.500442590483755
winequality資料線性回歸模型的均方誤差為： 0.4116335179704622
winequality資料線性回歸模型的中值絕對誤差為： 0.42681355355182804
winequality資料線性回歸模型的可解釋方內插補點為： 0.3304259967770349
winequality資料線性回歸模型的R方值為： 0.32853409414296564

print('梯度提升回歸模型評價結果：')
print('winequality資料梯度提升回歸樹模型的平均絕對誤差為：',
     mean_absolute_error(wine_quality_target_test,wine_target_pred))
print('winequality資料梯度提升回歸樹模型的均方誤差為：',
     mean_squared_error(wine_quality_target_test,wine_target_pred))
print('winequality資料梯度提升回歸樹模型的中值絕對誤差為：',
     median_absolute_error(wine_quality_target_test,wine_target_pred))
print('winequality資料梯度提升回歸樹模型的可解釋方內插補點為：',
     explained_variance_score(wine_quality_target_test,wine_target_pred))
print('winequality資料梯度提升回歸樹模型的R方值為：',
     r2_score(wine_quality_target_test,wine_target_pred))  

梯度提升回歸模型評價結果：
winequality資料梯度提升回歸樹模型的平均絕對誤差為： 0.49135412186249
winequality資料梯度提升回歸樹模型的均方誤差為： 0.3929327053069297
winequality資料梯度提升回歸樹模型的中值絕對誤差為： 0.4130905910176561
winequality資料梯度提升回歸樹模型的可解釋方內插補點為： 0.3620462459660544
winequality資料梯度提升回歸樹模型的R方值為： 0.3590392827808905