【python】python葡萄酒数据集—分类建模与分析(源码+数据集)【独一无二】

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【python】python葡萄酒数据集—分类建模与分析(源码+数据集)【独一无二】


目录

  • 【python】python葡萄酒数据集—分类建模与分析(源码+数据集)【独一无二】
  • 一、要求
  • 二、代码分析


一、要求

分类任务建模与分析:data目录中的data3.csv文件提供了一个葡萄酒数据集,该数据集包含了三种不同类型的葡萄酒(类别1-3)以及每种葡萄酒的13个化学分析特征。你的任务是:

  1. 对数据进行预处理,包括处理缺失值、异常值和进行必要的特征缩放。(6分)
  2. 分析数据集的特征分布,了解不同特征对葡萄酒类别预测的影响。(6分)
  3. 利用one-vs-all或者one-vs-rest思想,建立逻辑回归模型,来预测葡萄酒的类别(要求使用numpy库实现,不允许直接使用sklearn等机器学习库)(10分)
  4. 再建立至少2种多分类算法来预测葡萄酒的类别。(6分)
  5. 评估模型的性能,使用适当的评估指标来处理可能的不平衡数据问题,并比较不同算法的优劣。(6分)
  6. 根据你的分析,讨论哪些特征对于预测葡萄酒类别最为重要,并给出在实际应用中如何进一步提高模型性能的建议。(6分)

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二、代码分析

  1. 数据导入和预处理
    • 使用 Pandas 库读取 CSV 文件,并将数据存储在 DataFrame 中。

    • 对缺失值进行处理,使用均值填充。

    • 对异常值进行处理,使用 IQR 方法排除异常值。

    • 使用 StandardScaler 进行特征缩放,将特征值进行标准化处理。

      data = pd.read_csv('data3.csv')
      data.fillna(data.mean(), inplace=True)
      for column in data.columns[:-1]:
          Q1 = data[column].quantile(0.25)
          # 略....
          
      scaler = StandardScaler()
      scaled_features = scaler.fit_transform(data.iloc[:, :-1])
      

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  1. 数据集划分

    • 使用 train_test_split 函数将数据集划分为训练集和测试集。

      X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(scaled_features, data['class'], test_size=0.2, random_state=42)
      
  2. 逻辑回归模型训练

    • 使用 One-vs-Rest 方法实现多类别逻辑回归。

    • 定义 sigmoid 函数、损失函数和梯度下降函数。

    • 使用梯度下降法训练每个类别的模型。

      def sigmoid(z):
          return 1 / (1 + np.exp(-z))
      
      def cost_function(X, y, weights):
          m = len(y)
          y_pred = sigmoid(np.dot(X, weights))
          error = (-y * np.log(y_pred)) - ((1 - y) * np.log(1 - y_pred))
          cost = np.sum(error) / m
          return cost
      
      # 略.....
      
      y_train_ovr = pd.get_dummies(y_train).values
      models = np.array([logistic_regression(X_train, y_train_ovr[:, i]) for i in range(y_train_ovr.shape[1])])
      

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  1. 模型评估
    • 使用测试集进行预测。

    • 输出分类报告和混淆矩阵。

      y_pred = predict_ovr(X_test, models)
      print(classification_report(y_test, y_pred))
      print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
      

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  1. 绘制损失函数随迭代次数变化的折线图
    • 绘制了每个类别在训练过程中损失函数的变化情况。

      plt.figure(figsize=(8, 6))
      for i in range(len(models)):
          plt.plot(models[i][1], label=f'Class {i+1}')
      plt.title('Loss Function vs. Iterations')
      plt.xlabel('Iterations')
      plt.ylabel('Loss')
      plt.legend()
      plt.grid(True)
      plt.show()
      

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