SVM分类预测wine前期可视化处理
时间: 2024-01-08 17:04:14 浏览: 23
在进行SVM分类预测之前,可以对wine数据集进行一些可视化处理,以更好地理解数据集的特征。
首先,我们可以使用散点图将数据集的两个特征进行可视化,如下所示:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据集
wine = pd.read_csv('wine.csv')
# 可视化前两个特征
plt.scatter(wine['Alcohol'], wine['Malic acid'], c=wine['Class'])
plt.xlabel('Alcohol')
plt.ylabel('Malic acid')
plt.show()
```
这将绘制出一个散点图,其中每个数据点表示一个样本,横轴为Alcohol特征,纵轴为Malic acid特征,颜色表示样本所属的类别。
接下来,我们可以使用箱线图将每个特征的分布情况进行可视化,如下所示:
```python
# 可视化每个特征的分布情况
wine.drop(['Class'], axis=1).plot(kind='box', subplots=True, layout=(4,4), sharex=False, sharey=False, figsize=(15,15))
plt.show()
```
这将绘制出一个由16个子图组成的箱线图,每个子图表示数据集中的一个特征。箱线图显示了每个特征的中位数、上下四分位数和异常值,可以帮助我们了解每个特征的分布情况和异常值情况。
通过可视化处理,我们可以更好地了解数据集的特征,为后续的SVM分类预测做好准备。