由于直接提供截图是不切实际的，我将详细解释如何使用scikit-learn（通常称为sk-learn）自带的红酒数据集进行葡萄酒数据的分析与处理。这包括实验要求的分析、数据的初步分析（完整性和重复性）以及特征之间的关联关系分析。
1. 分析实验要求
实验的主要目标是使用scikit-learn中的红酒数据集（通常是UCI机器学习库中的Wine Recognition dataset）来分析葡萄酒的化学成分与葡萄酒类型或质量之间的关系。通常，该数据集包含多种葡萄酒的化学成分（如酒精度、苹果酸含量等）以及葡萄酒的类别或质量评分。
2. 初步分析数据
2.1 加载数据
首先，你需要加载红酒数据集。在scikit-learn中，这可以通过load_wine函数完成。
# 导入必要的库
from sklearn.datasets import load_wine
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 加载红酒数据集
wine_data = load_wine()
# 将数据转换为Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(wine_data.data, columns=wine_data.feature_names)
df['class'] = wine_data.target # 将目标变量（葡萄酒的类别）添加到DataFrame中 2.2 检查数据的完整性和重复性
- 完整性：通过检查数据的形状（shape）和特征名称（feature_names）来验证数据是否完整。
# 检查数据的形状
print("Data shape:", df.shape) # 查看样本数量和特征数量 - 重复性：在大多数情况下，UCI数据集不会包含重复的样本。然而，为了确认，你可以使用Pandas库检查数据的唯一性。
# 检查是否有重复的行
print("Number of duplicate rows:", df.duplicated().sum()) # 如果输出为0，则表示没有重复行3. 分析实验数据各特征之间的关联关系
3.1 使用统计方法
使用Pandas的describe函数查看特征的统计描述，包括均值、标准差等，这些可以帮助你了解数据的分布情况。
print(df.describe())
3.2 绘制直方图和箱线图
绘制特征的直方图和箱线图，以观察特征的分布和可能的异常值。
# 绘制直方图
df.iloc[:, :-1].hist(bins=30, figsize=(15, 10), layout=(4, 4))
plt.tight_layout()
plt.show()
# 使用subplots=True让matplotlib自动处理布局
# df.iloc[:, :-1].hist(bins=30, figsize=(15, 15), layout=None, subplots=True)
# plt.tight_layout() # 尝试调整子图参数, 以便子图之间的重叠最小化
# plt.show()
# 绘制箱线图
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.boxplot(data=df.iloc[:, :-1])
plt.title('Boxplot of Wine Dataset Features')
plt.show() subplots是一个用来控制自动处理布局的参数，但在这里是不适用的，因为hist 方法在 pandas 的 DataFrame 中并没有 subplots 参数。 subplots=True 是不适用于 pandas 的 hist 方法的，这是 matplotlib 中某些函数（如 subplot_mosaic 或在创建多个子图时）的参数。
为了在 pandas 中绘制多个特征的直方图，并且让 pandas 自动处理子图的布局，应该使用 subplots=True 的方式，但这不是通过 hist 方法的参数来实现的。相反，你需要调整 figsize 来确保图形足够大，以容纳所有特征的直方图。由于 pandas 的 hist 方法不直接支持复杂的子图布局，它通常会将所有直方图绘制在一个连续的网格中，或者可以通过迭代每列来手动创建子图。
为了简化这个过程，我们可以使用 pandas 的 hist 方法，并接受它自动选择的布局，或者我们可以使用 matplotlib 的子图功能来更精细地控制布局。
以下是使用 pandas hist 方法并调整 figsize 的示例：
（figsize:指定figure的宽和高，单位为英寸)
# 绘制特征分布的直方图
fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4, figsize=(15, 15)) # 假设4x4布局，但会有些空白
axes = axes.flatten() # 将二维数组转换为一维，以便迭代
# 注意：如果特征数量不是16个，则以下循环将不会为所有特征绘制直方图
# 或者，你可以根据特征数量动态调整nrows和ncols
for i, feature in enumerate(df.columns[:-1]): # 遍历除'class'之外的所有特征
if i < len(axes): # 确保索引不会超出axes的长度
df[feature].hist(ax=axes[i], bins=30)
axes[i].set_title(feature)
else:
# 如果特征数量超过16个，你可以在这里添加代码来处理额外的特征
# 例如，创建一个新的图形或调整布局
break
# 如果特征数量少于16个，可以移除多余的子图（可选）
for ax in axes[len(df.columns[:-1]):]:
ax.remove()
plt.tight_layout()
plt.show()上面的代码在特征数量不是16个时会留下空白的子图。一个更灵活的方法是使用 GridSpec 或类似的方法来动态地创建子图网格。不过，对于简单的用例，可能只需要调整 figsize 并接受 pandas hist 方法的默认布局。
如果只是想让 pandas 自动处理布局，并希望图形足够大以清晰显示所有直方图，可以这样做：
# 绘制特征分布的直方图，让pandas自动处理布局
df.iloc[:, :-1].hist(bins=30, figsize=(15, 20)) # 调整figsize的高度以容纳更多直方图
plt.tight_layout() # 尝试调整子图参数，但效果可能有限
plt.show()3.3 计算特征之间的相关性
使用Pandas的corr函数计算特征之间的相关系数（如皮尔逊相关系数），以分析它们之间的线性关系。
# 计算特征之间的相关系数矩阵
correlation_matrix = df.iloc[:, :-1].corr() # 排除'class'列
# 打印相关系数矩阵
print("Correlation Matrix:")
print(correlation_matrix)
# 绘制热力图以更直观地查看相关性
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Correlation Heatmap of Wine Dataset Features')
plt.show() 注意：
pandas用于数据处理，matplotlib.pyplot和seaborn用于数据可视化。- 使用
load_wine函数加载了红酒数据集，并将其转换为pandas.DataFrame以便于处理。 - 在分析特征之间的关联关系时，排除了目标变量
'class'列，只计算了特征之间的相关系数。 - 绘制直方图和箱线图时，
layout参数要根据特征数目进行相应的调整。如果特征数量不是3的倍数，可能需要调整layout参数或使用plt.subplots来更灵活地控制子图的布局。 seaborn的heatmap函数用于绘制相关系数矩阵的热力图，它提供了直观的视觉表示来查看哪些特征之间存在强相关性
结果：
4.决策树模型：
（使用准确度和AUC指标进行模型评估）
准确度指标：
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 训练模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 评估模型（准确度）
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")
AUC指标：
y_scores = clf.predict_proba(X_test) # 获取每个类别的概率
auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovr', average='macro')
print(f"Macro-average AUC: {auc:.2f}") clf：这是一个已经训练好的分类器对象，在这个例子中，它是一个DecisionTreeClassifier实例。.predict_proba(X_test)：这是clf对象的一个方法，用于对给定的测试集X_test中的样本进行预测，但它不直接给出类标签（即预测结果所属的类别），而是给出每个样本属于各个类别的概率。这个方法返回一个二维数组，其中每一行对应X_test中的一个样本，每一列对应一个类别，元素值是该样本属于对应类别的概率。y_scores：这个变量接收了.predict_proba(X_test)方法的返回值，即测试集中每个样本属于各个类别的概率。
第二行代码用于计算ROC曲线下的面积（AUC）：
y_test：这是测试集的真实标签，即每个样本的实际类别。y_scores：这是通过.predict_proba(X_test)得到的预测概率。multi_class='ovr'：这个参数指定了如何将多分类问题转换为多个二分类问题以计算AUC。'ovr'代表“一对一”（One-vs-Rest），即对于每个类别，都将其视为正类，其余所有类别视为负类，然后计算每个类别的ROC AUC，最后通过某种方式（如平均）汇总这些AUC值。average='macro'：这个参数指定了如何汇总每个类别的AUC值。'macro'意味着简单地计算所有类别AUC的未加权平均值。
AUC（Area Under the Curve）通常用于评估二分类问题的ROC曲线下的面积，但葡萄酒数据集是一个多分类问题。对于多分类问题，我们可以计算加权平均AUC（通过roc_auc_score的multi_class参数设置为ovr或ovo），但更常见的做法是使用准确度、F1分数、混淆矩阵等指标。
如果数据集是高度不平衡的，使用精确度-召回率曲线可能更加合适，因为它能更好地反映模型在少数类上的性能 。
结果：
5.随机森林：
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 训练随机森林模型
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train) # 注意：ravel()将y_train从二维数组转换为一维数组
#预测测试集的概率
y_score = clf.predict_proba(X_test)
# 评估模型（准确度）
# 预测测试集的标签
y_pred = clf.predict(X_test) # 注意：这里使用原始标签的索引进行预测
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")
auc = roc_auc_score(y_test, y_score, multi_class='ovr', average='macro')
print(f"Macro-average AUC: {auc:.2f}")
结果：
（居然准确度和AUC指标都是1！！怀疑）
如果你得到的准确度和AUC都为1，这通常意味着你的模型在测试集上表现得非常完美，几乎没有任何错误。然而，这种情况在实际应用中是非常罕见的，特别是当使用随机森林这样的集成学习方法时，因为数据集通常包含一些噪声或难以预测的样本。
不放心搜了一下出现这种情况的原因，大家可以参考一下：
以下是一些可能导致这种情况的原因：
-
过拟合：模型在训练集上表现得太好，以至于它学习到了训练数据中的噪声或特定模式，而这些模式在测试集中并不适用。然而，随机森林通常具有较好的抗过拟合能力，所以这可能是不太可能的原因，除非数据集非常小或非常特殊。
-
数据泄漏：在训练和测试集之间存在某种形式的重叠或信息泄漏。例如，如果测试集中的某些样本在无意中用于训练模型，或者如果特征和标签之间存在直接的依赖关系（这些依赖关系在训练集和测试集中都被保留了下来），那么模型可能会表现得异常好。
-
简单的数据集：数据集可能非常简单，以至于即使是随机猜测也能得到很好的结果。然而，由于你正在使用随机森林这样的复杂模型，并且通常预期它在更复杂的数据集上也能表现良好，所以这种情况也不太可能。
-
标签不平衡：如果测试集中的大多数样本都属于同一个类别，并且模型只是简单地预测这个最常见的类别，那么准确度可能会很高，但这并不意味着模型实际上能够区分不同的类别。然而，在这种情况下，AUC通常不会接近1，因为它考虑了所有类别的区分能力。
-
随机性：虽然你设置了
random_state来确保结果的可重复性，但随机森林的每次运行都可能略有不同（尽管差异很小）。然而，这种随机性不太可能导致准确度和AUC都为1。 -
评估错误：可能你在评估模型时犯了某种错误。例如，你可能错误地将训练集用作测试集，或者你可能在计算AUC时使用了错误的参数或方法。
-
模型参数：在某些情况下，随机森林的参数（如
n_estimators）可能被设置得非常高，导致模型过度拟合训练数据。然而，即使在这种情况下，通常也不会看到准确度和AUC都为1的完美结果。
为了诊断这个问题，可以尝试以下步骤：
- 检查数据：确保训练集和测试集之间没有重叠，并且它们都正确地反映了你要解决的问题。
- 检查标签：确保测试集的标签是正确的，并且没有误用训练集的标签。
- 交叉验证：使用交叉验证来评估模型，这可以帮助你了解模型在不同测试集上的表现。
- 简化模型：尝试使用更简单的模型（如决策树）来查看是否仍然得到相同的结果。
- 检查AUC计算：确保你正确地计算了AUC，并且使用了适当的参数（如
multi_class='ovr'和average='macro'）。如果你对二分类问题使用AUC，请确保你的问题是二分类的，或者你已经将多类问题转换为了多个二分类问题。 - 查看预测结果：查看模型的预测结果，特别是那些被错误分类的样本，以了解模型可能存在的问题。
- 调整模型参数：尝试调整随机森林的参数，如
n_estimators、max_depth等，以查看是否对结果有影响。然而，请注意，过度调整参数可能会导致过拟合。
6.调试
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test);
param_grid = {
'n_estimators': [50, 100, 200],
'max_depth': [None, 10, 20, 30],
'min_samples_split': [2, 5, 10],
'min_samples_leaf': [1, 2, 4]
}
grid_search = GridSearchCV(clf, param_grid, cv=5, scoring='accuracy', verbose=2, n_jobs=-1)
grid_search.fit(X_train_scaled, y_train)
best_clf = grid_search.best_estimator_
y_pred_best = best_clf.predict(X_test_scaled)
print("Best Parameters:", grid_search.best_params_)
print("Best Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred_best))
print("Classification Report with Best Parameters:\n", classification_report(y_test, y_pred_best))
结果：
结论
通过上述步骤，可以初步了解红酒数据集的完整性、重复性以及各特征之间的关联关系。这些数据分析步骤对于进一步的数据处理和建模（如分类或回归）至关重要。
