回归案例研究-红葡萄酒数据

红葡萄酒数据集是一个广泛使用的回归案例研究，它包含 1599 个红葡萄酒样本，每个样本有 12 个特征和一个质量评分（0-10）。这些特征包括：

1. 固定酸度
2. 挥发性酸度
3. 柠檬酸
4. 残糖
5. 氯化物
6. 游离二氧化硫
7. 总二氧化硫
8. 密度
9. pH
10. 硫酸盐
11. 酒精含量
12. 质量评分

我们可以使用这个数据集来训练一个模型，预测葡萄酒的质量评分。以下是一个简单的回归案例研究示例：

1. 首先，我们需要加载数据集。我们可以使用 pandas 库中的 read_csv() 函数来从 CSV 文件中读取数据：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('winequality-red.csv')

2. 接下来，我们需要将数据集分成特征和目标变量。我们可以使用 iloc() 函数从数据帧中选择特定的列：

X = data.iloc[:, :-1] # 特征
y = data.iloc[:, -1] # 目标变量

3. 然后，我们需要进行数据预处理。我们可以使用 sklearn 库中的 StandardScaler 类来将特征缩放到相同的范围内：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

4. 接下来，我们可以将数据集分成训练集和测试集，以便评估我们的模型的性能。我们可以使用 sklearn 库中的 train_test_split() 函数来完成这个任务：

from sklearn.model_selection import train_test_split

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

5. 然后，我们可以选择一个回归模型并进行训练。在这个例子中，我们将使用 sklearn 库中的 LinearRegression 类来训练一个线性回归模型：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

6. 接下来，我们可以使用测试集评估模型的性能。我们可以使用 sklearn 库中的 mean_squared_error() 函数计算均方误差：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

7. 最后，我们可以使用模型进行预测。例如，我们可以使用 predict() 函数预测一瓶红葡萄酒的质量评分：

import numpy as np

new_data = np.array([[7.4, 0.7, 0, 1.9, 0.076, 11, 34, 0.9978, 3.51, 0.56, 9.4]])
new_data = scaler.transform(new_data)
prediction = model.predict(new_data)

这个例子展示了如何使用 sklearn 库中的函数和类来训练和评估回归模型，以及如何使用模型进行预测。