import pandas as pd #获取数据 data = pd.read_csv("F:\\书籍学习:python数据挖掘与机器学习实战\\葡萄酒数据集的随机森林分类\\winequality-red.csv") data.head()#查看数据 1. 2. 3. 4. # 导入所有需要的库 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassif...
1、分类对象:from sklearn.datasets import load_wine 2、实验步骤:参考随机森林章节中的实验5,编写第1-12步骤程序代码,最终给出最优的模型参数。 源码下载 步骤 一、导入各种我们需要的模块或者数据集等(导入就不注释了,不懂的看实验一) fromsklearn.datasetsimportload_winefromsklearn.ensembleimportRandomForestC...
概述 使用KNN(K 近邻)算法,对红酒(wine)数据集进行分类 使用了 Scikit-Learn 等库进行划分数据集、计算准确度等辅助阶段,核心算法使用 NumPy 进行实现,可供参考学习 代码 import 导入必要的组件,包括 numpy、pandas、sklearn 等库 fromcollectionsimportCounterfromtypingimportOptionalimportnumpyasnpfrompandasimportDataFr...
一 描述Wine红酒数据集是机器学习中一个经典的分类数据集,它是意大利同一地区种植的葡萄酒化学分析的结果,这些葡萄酒来自三个不同的品种。数据集中含有178个样本,分别属于三个已知品种,每个样本含有13个特征(…
表5总结了这几种分类模型下红酒数据集的准确率。LDA和QDA的准确率最高,其次是KNN(k=5)模型。 表5. 不同分类模型的准确率 主成分分析 (Principal Component Analysis——PCA) 上述模型可以根据 13 个预测变量预测红酒类别。然而,我们也很想知道这三个类别之间的主要区别,以及哪些预测变量最重要。我们可以通过探索...
基于 KNN 算法对红酒数据集的分类实践 本篇内容将探讨如何利用 K-最近邻 (KNN) 方法对经典的红酒数据集进行分类,通过自实现核心算法,配合 Scikit-Learn 等库进行数据处理和评估。首先,我们需要导入必要的工具,如 NumPy 用于实现核心算法,pandas 用于数据处理,以及 Scikit-Learn 提供数据划分和准确度...
fromsklearnimporttreefromsklearn.datasetsimportload_wine# 红酒数据fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split wine = load_wine()# 导入数据wine {'data': array([[1.423e+01,1.710e+00,2.430e+00, ...,1.040e+00,3.920e+00,1.065e+03], [1.320e+01, 1.780e+00, 2.140e+00, ..., 1.050...
2.红酒数据集2.1数据集获取⽅式红酒数据集是Scikit-learn库中⾃带的数据集,我们只需要直接调⽤它,然后打乱它的顺序来进⾏我们⾃⼰的分类预测。⾸先我们导⼊Scikit-learn库,如果⼤家使⽤的是anaconda的话,这个库中的数据集都是提前安装好了的,我们只需要调⽤它即可。找不到这个数据集的,我把...
2. 探索数据 wine =load_wine() wine.data.shape wine.target#如果wine是一张表,应该长这样:importpandas as pd pd.concat([pd.DataFrame(wine.data),pd.DataFrame(wine.target)],axis=1) wine.feature_names wine.target_names 3. 分训练集和测试集 ...