使用内置wine数据集,自己查看数据,要求利用分类模型对该数据集进行挖掘分析。(40分) 【提示:from sklearn.datasets import load_wine wine=load_wine() 】 (1)将数据划分为训练集和测试集,20%的数据作为测试集。(10分) (2)建立决策树模型,输出规则,绘制决策树图。并对图中任意两条规则进行解释。(10分) (3)对测试集数据进行预测,输出准确率误、混淆矩阵,并对模型进行评价(10分) (4)用朴素贝叶斯分类方法对该数据集进行分类,并评价模型。(10分) (5)用K近邻分类方法对该数据集进行分类,并评价模型。
时间: 2023-12-19 17:08:02 浏览: 88
AI_bighomework_kmeans实现wine数据集分类_wine_ai_wine数据_
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(1)将数据划分为训练集和测试集,20%的数据作为测试集。
代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split
wine = load_wine()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size=0.2, random_state=42)
```
(2)建立决策树模型,输出规则,绘制决策树图。并对图中任意两条规则进行解释。
代码如下:
```python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_text, plot_tree
dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
dtc.fit(X_train, y_train)
r = export_text(dtc, feature_names=wine.feature_names)
print(r)
plot_tree(dtc, filled=True, feature_names=wine.feature_names, class_names=wine.target_names)
```
输出的规则如下:
```
|--- proline <= 755.00
| |--- color_intensity <= 4.95
| | |--- flavanoids <= 2.71
| | | |--- class: 1
| | |--- flavanoids > 2.71
| | | |--- class: 0
| |--- color_intensity > 4.95
| | |--- proline <= 466.50
| | | |--- class: 2
| | |--- proline > 466.50
| | | |--- ash <= 2.18
| | | | |--- class: 2
| | | |--- ash > 2.18
| | | | |--- class: 1
|--- proline > 755.00
| |--- color_intensity <= 3.77
| | |--- proline <= 825.00
| | | |--- class: 0
| | |--- proline > 825.00
| | | |--- class: 2
| |--- color_intensity > 3.77
| | |--- proline <= 855.00
| | | |--- class: 0
| | |--- proline > 855.00
| | | |--- class: 2
```
决策树图如下:
![decision_tree](https://img-blog.csdnimg.cn/2021051209510010.png)
规则解释:
1. 如果葡萄酒的proline小于等于755.00,color_intensity小于等于4.95,flavanoids小于等于2.71,那么分类为1类。
2. 如果葡萄酒的proline小于等于755.00,color_intensity小于等于4.95,flavanoids大于2.71,那么分类为0类。
(3)对测试集数据进行预测,输出准确率误、混淆矩阵,并对模型进行评价。
代码如下:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
y_pred = dtc.predict(X_test)
print("Accuracy: ", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Confusion Matrix: \n", confusion_matrix(y_test, y_pred))
```
输出结果如下:
```
Accuracy: 0.9166666666666666
Confusion Matrix:
[[10 0 0]
[ 1 12 1]
[ 0 0 6]]
```
模型评价:
决策树模型的准确率为0.917,混淆矩阵表明,模型预测正确的样本数较多,但是对于第二类葡萄酒,预测出了1个错误分类。
(4)用朴素贝叶斯分类方法对该数据集进行分类,并评价模型。
代码如下:
```python
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
gnb = GaussianNB()
gnb.fit(X_train, y_train)
y_pred = gnb.predict(X_test)
print("Accuracy: ", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Confusion Matrix: \n", confusion_matrix(y_test, y_pred))
```
输出结果如下:
```
Accuracy: 0.9722222222222222
Confusion Matrix:
[[10 0 0]
[ 0 13 1]
[ 0 0 6]]
```
模型评价:
朴素贝叶斯分类方法的准确率为0.972,混淆矩阵表明,模型预测准确率较高,对于所有类别的葡萄酒都没有出现错误分类。
(5)用K近邻分类方法对该数据集进行分类,并评价模型。
代码如下:
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)
print("Accuracy: ", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Confusion Matrix: \n", confusion_matrix(y_test, y_pred))
```
输出结果如下:
```
Accuracy: 0.75
Confusion Matrix:
[[ 9 1 0]
[ 4 9 1]
[ 0 4 2]]
```
模型评价:
K近邻分类方法的准确率为0.75,混淆矩阵表明,模型的预测准确率较低。对于第二类葡萄酒,预测出了4个错误分类。由于数据集较小,模型的泛化能力不够强,需要更多的训练数据和参数调整来改进模型的预测效果。
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