基于knn模型预测葡萄酒种类的数据分析与可视化代码

基于K-近邻（KNN）模型的葡萄酒种类预测通常涉及到以下步骤：

首先，你需要安装必要的数据分析库，比如`scikit-learn`（用于机器学习）、`pandas`（数据处理）和`matplotlib`（数据可视化）。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt

然后，加载葡萄酒数据集（假设数据集名为wine.csv）：

data = pd.read_csv('wine.csv')
X = data.drop('class', axis=1)  # 特征列
y = data['class']             # 目标变量

接下来，分割数据集为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

训练KNN模型：

knn_model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)  # 假设使用5作为邻居数
knn_model.fit(X_train, y_train)

进行预测，并评估性能：

y_pred = knn_model.predict(X_test)
print("Classification Report:\n", classification_report(y_test, y_pred))
conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)
plt.imshow(conf_mat, cmap='Blues', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.xlabel('Predicted Class')
plt.ylabel('True Class')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.show()

以上代码展示了基本的KNN分类过程以及结果的可视化。记得替换文件路径和调整`n_neighbors`值以找到最优的K值。