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Python利用线性回归、随机森林等对红酒数据进行分析与可视化实战（附源码和数据集 超详细）

心中带点小风骚 • • Python • 阅读 175

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下面对天池项目中的红酒数据集进行分析与挖掘

实现步骤

1：导入模块

2：颜色和打印精度设置

3：获取数据并显示数据维度

字段中英文对照表如下

 

然后利用describe函数显示数值属性的统计描述值

 显示quality取值的相关信息

显示各个变量的直方图如下

 显示各个变量的盒图

酸性相关的特征分析 该数据集与酸度相关的特征有’fixed acidity’, ‘volatile acidity’, ‘citric acid’,‘chlorides’, ‘free sulfur dioxide’, ‘total sulfur dioxide’,‘PH’。其中前6中酸度特征都会对PH产生影响。PH在对数尺度，然后对6中酸度取对数做直方图

pH值主要是与fixed acidity有关，fixed acidity比volatile acidity和citric acid高1到2个数量级(Figure 4)，比free sulfur dioxide, total sulfur dioxide, sulphates高3个数量级。   一个新特征total acid来自于前三个特征的和

 甜度（sweetness） residual sugar主要与酒的甜度有关，干红（<= 4g/L），半干（4-12g/L），半甜（12-45g/L），甜（>= 45g/L），该数据集中没有甜葡萄酒

绘制甜度的直方图如下

 绘制不同品质红酒的各个属性的盒图

 

从上图可以看出：

红酒品质与柠檬酸，硫酸盐，酒精度成正相关 红酒品质与易挥发性酸，密度，PH成负相关 残留糖分，氯离子，二氧化硫对红酒品质没有什么影响

下面分析密度和酒精浓度的关系

密度和酒精浓度是相关的，物理上，但两者并不是线性关系。另外密度还与酒精中的其中物质含量有关，但是相关性很小

 

 酸性物质含量和PH 因为PH和非挥发性酸之间存在着-0.68的相关性，因为非挥发性酸的总量特别高，所以total acid这个指标意义不大

多变量分析 与红酒品质相关性最高的三个特征分别是酒精浓度，挥发性酸含量，柠檬酸。下面研究三个特征对红酒的品质有何影响

 

 

PH和非挥发性酸，柠檬酸成负相关

 

总结 对于红酒品质影响最重要的三个特征：酒精度、挥发性酸含量和柠檬酸。对于品质高于7的优质红酒和品质低于4的劣质红酒，直观上线性可分，对于品质为5和6的红酒很难进行线性区分

 随机森林、线性回归等算法部分

对数据类型编码，将数据集划分为训练集和测试集等等

对比原始数据与做了标准化处理的数据，其结果相差不大，所以该数据集不需要做标准化处理

下面我们展示各种算法的预测精度结果

可以发现误差都比较大，其中随机森林误差较高

 

 

 代码

部分代码如下 需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# ## 数据分析部分

# In[1]:


import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# from sklearn.datasets import load_wine


# In[2]:


# 颜色
color = sns.color_palette()
# 数据print精度
pd.set_option('precision',3) 


# In[3]:


df = pd.read_csv('.\winequality-red.csv',sep = ';')
display(df.head())
print('数据的维度：',df.shape)


# ![image.png](attachment:image.png)

# In[4]:


df.info()


# In[5]:


df.describe()


# In[6]:


print('quality的取值：',df['quality'].unique())
print('quality的取值个数：',df['quality'].nunique())
print(df.groupby('quality').mean())


# 显示各个变量的直方图

# In[ ]:





# In[7]:


color = sns.color_palette()
column= df.columns.tolist()
fig = plt.figure(figsize = (10,8))
for i in range(12):
    plt.subplot(4,3,i+1)
    df[column[i]].hist(bins = 100,color = color[3])
    plt.xlabel(column[i],fontsize = 12)
    plt.ylabel('Frequency',fontsize = 12)
plt.tight_layout()


# 显示各个变量的盒图

# In[8]:


fig = plt.figure(figsize = (10,8))
for i in range(12):
    plt.subplot(4,3,i+1)
    sns.boxplot(df[column[i]],orient = 'v',width = 0.5,color = color[4])
    plt.ylabel(column[i],fontsize = 12)
plt.tight_layout()


# 酸性相关的特征分析
# 该数据集与酸度相关的特征有’fixed acidity’, ‘volatile acidity’, ‘citric acid’,‘chlorides’, ‘free sulfur dioxide’, ‘total sulfur dioxide’,‘PH’。其中前6中酸度特征都会对PH产生影响。PH在对数尺度，然后对6中酸度取对数做直方图。

# In[9]:


acidityfeat = ['fixed acidity', 
				'volatile acidity', 
				'citric acid', 
				'chlorides', 
				'free sulfur dioxide', 
				'total sulfur dioxide',]

fig = plt.figure(figsize = (10,6))
for i in range(6):
    plt.subplot(2,3,i+1)
    v = np.log10(np.clip(df[acidityfeat[i]].values,a_min = 0.001,a_max = None))
    plt.hist(v,bins = 50,color = color[0])
    plt.xlabel('log('+ acidityfeat[i] +')',fontsize = 12)
    plt.ylabel('Frequency')    
plt.tight_layout()


# In[10]:


plt.figure(figsize=(6,3))

bins = 10**(np.linspace(-2,2)) # linspace 默认50等分
plt.hist(df['fixed acidity'], bins=bins, edgecolor = 'k', label='Fixed Acidity') #bins: 直方图的柱数，可选项，默认为10
plt.hist(df['volatile acidity'], bins=bins, edgecolor = 'k', label='Volatitle Acidity')#label:字符串或任何可以用'%s'转换打印的内容。
plt.hist(df['citric acid'], bins=bins, edgecolor = 'k', label='Citric Acid')
plt.xscale('log')
plt.xlabel('Acid Concentration(g/dm^3)')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of Acid Contacts')#title ：图形标题
plt.legend()#plt.legend（）函数主要的作用就是给图加上图例
plt.tight_layout()

print('Figure 4')
"""
pH值主要是与fixed acidity有关，
fixed acidity比volatile acidity和citric acid高1到2个数量级(Figure 4)，比free sulfur dioxide, total sulfur dioxide, sulphates高3个数量级。
   一个新特征total acid来自于前三个特征的和。
"""


# 甜度（sweetness）
# residual sugar主要与酒的甜度有关，干红（<= 4g/L），半干（4-12g/L），半甜（12-45g/L），甜（>= 45g/L），该数据集中没有甜葡萄酒。

# In[11]:


df['sweetness'] = pd.cut(df['residual sugar'],bins = [0,4,12,45],labels = ['dry','semi-dry','semi-sweet'])
df.head()


# In[12]:


plt.figure(figsize = (6,4))
df['sweetness'].value_counts().plot(kind = 'bar',color = color[0])
plt.xticks(rotation = 0)
plt.xlabel('sweetness')
plt.ylabel('frequency')
plt.tight_layout()
print('Figure 5')


# In[13]:


# 创建一个新特征total acid
df['total acid'] = df['fixed acidity'] + df['volatile acidity'] + df['citric acid']

columns = df.columns.tolist()
columns.remove('sweetness')
# columns

# ['fixed acidity',
#  'volatile acidity',
#  'citric acid',
#  'residual sugar',
#  'chlorides',
#  'free sulfur dioxide',
#  'total sulfur dioxide',
#  'density',
#  'pH',
#  'sulphates',
#  'alcohol',
#  'quality',
#  'total acid']
sns.set_style('ticks')
sns.set_context('notebook',font_scale = 1.1)

column = columns[0:11] + ['total acid']
plt.figure(figsize = (10,8))
for i in range(12):
    plt.subplot(4,3,i+1)
    sns.boxplot(x = 'quality',y = column[i], data = df,color = color[1],width = 0.6)
    plt.ylabel(column[i],fontsize = 12)
plt.tight_layout()

print('Figure 7:PhysicoChemico Propertise and Wine Quality by Boxplot')


# 从上图可以看出：
# 
# 红酒品质与柠檬酸，硫酸盐，酒精度成正相关
# 红酒品质与易挥发性酸，密度，PH成负相关
# 残留糖分，氯离子，二氧化硫对红酒品质没有什么影响

# In[14]:


sns.set_style('dark')
plt.figure(figsize = (10,8))
mcorr = df[column].corr()
mask = np.zeros_like(mcorr,dtype = np.bool)
mask[np.triu_indices_from(mask)] = True
cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True)
g = sns.heatmap(mcorr, mask=mask, cmap=cmap, square=True, annot=True, fmt='0.2f')

# print('Figure 8:Pairwise colleration plot')


# In[ ]:





# In[15]:


# 密度和酒精浓度
# 密度和酒精浓度是相关的，物理上，但两者并不是线性关系。另外密度还与酒精中的其中物质含量有关，但是相关性很小。

sns.set_style('ticks')
sns.set_context('notebook',font_scale = 1.4)

plt.figure(figsize = (6,4))
sns.regplot(x = 'density',y = 'alcohol',data = df,scatter_kws = {'s':10},color = color[1])
plt.xlabel('density',fontsize = 12)
plt.ylabel('alcohol',fontsize = 12)

plt.xlim(0.989,1.005)
plt.ylim(7,16)

# print('Figure 9: Density vs Alcohol')


# 酸性物质含量和PH
# 因为PH和非挥发性酸之间存在着-0.68的相关性，因为非挥发性酸的总量特别高，所以total acid这个指标意义不大。

# In[16]:


column


# In[17]:


acidity_raleted = ['fixed acidity','volatile acidity','total sulfur dioxide','chlorides','total acid']

plt.figure(figsize = (10,6))

for i in range(5):
    plt.subplot(2,3,i+1)
    sns.regpltx = 'pH',y = acidity_raleted[i],data = df,scatter_kws = {'s':10},color = color[1])
    plt.xlabel('PH',fontsize = 12)
    plt.ylabel(acidity_raleted[i],fontsize = 12)
    
plt.tight_layout()
print('Figure 10:The correlation between different acid and PH')


# 多变量分析
# 与红酒品质相性最高的三个特征分别是酒精浓度，挥发性酸含量，柠檬酸。下面研究三个特征对红酒的品质有何影响。

# In[18]:


plt.style.use('ggplot')

plt.figure(figsize = (6,4))
sns.lmplot(x = 'alcohol',y = 'volatile acidity',hue = 'quality',data = df,fit_reg = False,scatter_kws = {'s':10},size = 5)
# In[19]:


sns.lmplot(x = 'alcohol', y = 'volatile acidity', col='quality', hue = 'quality', 
           data = df,fit_reg = False, size = 3,  aspect = 0.9, col_wrap=3,
           ={'s':20})
print("Figure 11-2: Scatter Plots of Alcohol, Volatile Acid and Quality")

# PH和非挥发性酸，柠檬酸
# PH和非挥发性酸，柠檬酸成负相关
# In[20]:


sns.set_style('ticks')
sns.set_context("notebook", font_scale= 1.4)

plt.figure(figsize=(6,5))
cm = plt.cm.get_cmap('RdBu')
sc = plt.scatter(df['fixed acidity'], df['citric acid'], c=df['pH'], vmin=2.6, vmax=4, s=15, cmap=cm)
bar = plt.colorbar(sc)
bar.n = 0)
plt.xlabel('fixed acidity')
plt.ylabel('ciric acid')
plt.xlim(4,18)
plt.ylim(0,1)
print('Figure 12: pH with Fixed Acidity and Citric Acid')


# 总结
# 对于红酒品质影响最重要的三个特征：酒精度、挥发性酸含量和柠檬酸。对于品质高于7的优质红酒和品质低于4的劣质红酒，直观上线性可分，对于品质为5和6的红酒很难进行线性区分。

# ## 数据掘时间部分

# In[21]:


# 数据建模
# 线性回归
# 集成算法
# 提升算
# 模型评估
# 确定模型参数
# 1.数据集切分
# 1.1 切分特征和标签
# 1.2 切分训练集个测试集

df.head()


# In[22]:


# 数据预处理工作

# 检查数据的完整性
df.isnull().sum()


# In[23]:


# 将object类型的数据转化为int类型
sweetness = pd.get_dummies(df['sweetness'])
df = pd.concat([df,sweetness],axis = 1)
df.head()


# In[24]:


df = df.drop('sweetness',axis = 1)
labels = df['quality']
features = df.drop('quality',axis = 1)
# 对原始数据集进行切分
from sklearn.model_selection import train_test_split
train_features,test_fatures,train_labels,test_labels = train_test_split(features,labels,test_size = 0.3,random_state = 0
print('训练特征的规模:'.shape)
print('训练标签的规模:',train_labels.shape)
print('测试特征的规模:',test_features.shape)
print('测试标签的规模:',test_labels.shape)


# In[25]:


from sklearn import svm
classifier=svm.SVC(kernel='linear',gamma=0.1)
classifier.fit(train_features,train_labels)
print('训练集的准确率',classifier.score(train_features,train_labels))
print('测试集的准确率',classifier.score(test_features,test_labels))


# In[26]:


from sklearn.linear_model import LinearRegression
LR = LinearRegression)LR.fit(train_features,train_labels
prediction = LR.predict(test_features)
prediction[:5]


# In[27]:


#对模型进行评估
from sklearn.metrics import mean_squared_error
RMSE = np.sqrt(mean_squared_error(test_labels,prediction))
print('线性回归模型的预测误差:',RMSE)


# In[28]:


# 对训练特征和测试特征做标准化处理，观察结果

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
train_features_std = StandardScaler().fit_transform(train_features)
test_features_std = StandardScaler().fit_transform(test_features)
LR = LinearRegression()
LR.fit(train_features_std,train_labels)
prediction = LR.predict(test_features_std)

#观察预测结果误差
RMSE = np.sqrt(mean_squared_error(prediction,test_labels))
print('线性回归模型预测误差:',RMSE)


# 对比原始数据与做了标准化处理的数据，其结果相差不大，所以该数据集不需要做标准化处理。
# 
# 集成算法：随机森林

# In[29]:


from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
RF = RandomForestRegressor()
RF.fit(train_features,train_labels)
prediction = RF.pre

# In[30]:


RF.get_params


# In[31]:


from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'n_estimators':[100,200,300,400,500],
             'max_depth':[3,4,5,6],
             'min_samples_split':[2,3,4]}

RF = RandomForestRegressor()
grid = GridSearchCV(RF,param_grid = param_grid,scoring = 'neg_mean_squared_error',cv = 3,n_jobs = -1)
grid.fit(train_features,train_labels)


# In[32]:


# GridSearchCV(cv=3, error_score='raise-deprecating',
#        estimator=RandomForestRegressor(bootstrap=True, criterion='mse', max_depth=None,
#            max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
#            min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
#            min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
#            min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators='warn', n_jobs=None,
#            oob_sc

# In[33]:


grid.best_params_


# In[34]:


RF = RandomForestRegressor(n_estimators = 300,min_samples_split = 2,max_depth = 6)

RF.fit(train_features,train_labels)


# In[35]:


RandomForestRe

# In[36]:


prediction = RF.predict(test_features)

RF_RMSE = np.sqrt(mean_squared_error(prediction,test_labels))
print('随机森林模型的预测误差:',RF_RMSE)


# 集成算法：GBDT

# In[37]:


from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor

GBDT = GradientBoostingRegressor()
GBDT.fit(train_features,train_labels)
gbdt_prediction =
GBDT.get_params


# In[ ]:

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