sklearn红酒数据集分类器的构建和评估
实验目的： 1. 掌握sklearn科学数据包中决策树和神经网络分类器的构建 2. 掌握对不同分类器进行综合评估
实验数据： 红酒数据集
红酒数据集利用红酒的化学特征来描述三种不同类型的葡萄酒。
实验内容与要求：
- 解压文件得到wine数据。利用pandas的read excel方法读取数据，注意保留数据的每一行数据。读取结束打印前两行
- 正确划分特征值矩阵X和分类目标向量y，打印数据大小（使用shape属性）
- 准备训练集和测试集（7：3）
- 利用sklearn构建神经网络分类器模型，在训练集上完成训练，观察在训练集、测试集上模型性能（如准确率、分类报告和混淆矩阵）。对参数进行调整，记录2组参数(例如不同隐藏层层数或大小设置）下的分类性能对比，讨论是否隐层数目越多越好。
- 准备决策树模型,在训练集上完成训练，对比决策树模型和神经网络的调试过程和训练结果，说明有何不同。
ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn’
pip install scikit-learn
1. 读取数据
用pandas的read excel方法读取wine.xlsx的数据，注意保留数据的每一行数据，读取结束打印前两行
import pandas as pd# df = pd.read_excel('wine.xlsx', nrows=2) # 读取wine.xlsx文件的前两行
# print(df) # 打印读取到的数据(显示数据帧内容)
data = pd.read_excel('wine.xlsx') # 读取Excel文件
print(data.head(2)) # 打印前2行数据
2. 划分数据
假设数据的最后一列是目标变量（分类目标），其余列是特征。
# 特征值和目标值的划分
X = data.iloc[:, :-1] # 去掉最后一列作为特征矩阵
y = data.iloc[:, -1] # 最后一列作为目标向量# 打印数据的大小
print('X shape:', X.shape) # X shape: (177, 13)
print('y shape:', y.shape) # y shape: (177,)
3. 准备训练集和测试集
使用sklearn的 train_test_split 方法进行数据划分，比例为7:3。
from sklearn.model_selection import train_test_split# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)print('Training set shape:', X_train.shape) # Training set shape: (123, 13)
print('Testing set shape:', X_test.shape) # Testing set shape: (54, 13)
4. 构建神经网络分类器模型
利用sklearn构建神经网络分类器模型，在训练集上完成训练，观察在训练集、测试集上模型性能（如准确率、分类报告和混淆矩阵）。对参数进行调整，记录2组参数(例如不同隐藏层层数或大小设置）下的分类性能对比，讨论是否隐层数目越多越好。
用scikit-learn的 MLPClassifier 构建神经网络分类器，并观察模型性能。
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix# 参数调整示例1
model1 = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(50,), max_iter=1000, random_state=42)
model1.fit(X_train, y_train)# 在训练集上预测
y_train_pred_1 = model1.predict(X_train)
# 在测试集上预测
y_test_pred_1 = model1.predict(X_test)# 结果评估
print('Model 1 - Training accuracy:', accuracy_score(y_train, y_train_pred_1))
print('Model 1 - Testing accuracy:', accuracy_score(y_test, y_test_pred_1))
print('Model 1 - Classification Report:\n', classification_report(y_test, y_test_pred_1))
print('Model 1 - Confusion Matrix:\n', confusion_matrix(y_test, y_test_pred_1))# 参数调整示例2
model2 = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100, 50), max_iter=1000, random_state=42)
model2.fit(X_train, y_train)# 在训练集上预测
y_train_pred_2 = model2.predict(X_train)
# 在测试集上预测
y_test_pred_2 = model2.predict(X_test)# 结果评估
print('Model 2 - Training accuracy:', accuracy_score(y_train, y_train_pred_2))
print('Model 2 - Testing accuracy:', accuracy_score(y_test, y_test_pred_2))
print('Model 2 - Classification Report:\n', classification_report(y_test, y_test_pred_2))
print('Model 2 - Confusion Matrix:\n', confusion_matrix(y_test, y_test_pred_2))屏蔽FutureWarning等
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
运行结果：
Model 1 - Training accuracy: 0.967479674796748
Model 1 - Testing accuracy: 0.018518518518518517
Model 1 - Classification Report:precision recall f1-score support278 0.00 0.00 0.00 0290 0.00 0.00 0.00 0342 0.00 0.00 0.00 1372 0.00 0.00 0.00 1378 0.00 0.00 0.00 0380 0.00 0.00 0.00 1385 0.00 0.00 0.00 1406 0.00 0.00 0.00 1407 0.00 0.00 0.00 1410 0.00 0.00 0.00 0415 0.00 0.00 0.00 0434 0.00 0.00 0.00 0438 0.00 0.00 0.00 0450 0.00 0.00 0.00 2463 0.00 0.00 0.00 0470 0.00 0.00 0.00 1480 0.00 0.00 0.00 1488 0.00 0.00 0.00 0495 0.33 1.00 0.50 1500 0.00 0.00 0.00 1502 0.00 0.00 0.00 1510 0.00 0.00 0.00 1515 0.00 0.00 0.00 2520 0.00 0.00 0.00 0550 0.00 0.00 0.00 1560 0.00 0.00 0.00 0562 0.00 0.00 0.00 2564 0.00 0.00 0.00 1570 0.00 0.00 0.00 1580 0.00 0.00 0.00 0600 0.00 0.00 0.00 1607 0.00 0.00 0.00 1620 0.00 0.00 0.00 1625 0.00 0.00 0.00 1630 0.00 0.00 0.00 1640 0.00 0.00 0.00 1660 0.00 0.00 0.00 0675 0.00 0.00 0.00 1680 0.00 0.00 0.00 2685 0.00 0.00 0.00 0695 0.00 0.00 0.00 0710 0.00 0.00 0.00 0718 0.00 0.00 0.00 1720 0.00 0.00 0.00 0735 0.00 0.00 0.00 0750 0.00 0.00 0.00 2760 0.00 0.00 0.00 1780 0.00 0.00 0.00 2795 0.00 0.00 0.00 0830 0.00 0.00 0.00 2840 0.00 0.00 0.00 0845 0.00 0.00 0.00 1880 0.00 0.00 0.00 1920 0.00 0.00 0.00 0970 0.00 0.00 0.00 1985 0.00 0.00 0.00 0990 0.00 0.00 0.00 11020 0.00 0.00 0.00 01035 0.00 0.00 0.00 01045 0.00 0.00 0.00 01065 0.00 0.00 0.00 11080 0.00 0.00 0.00 01095 0.00 0.00 0.00 11120 0.00 0.00 0.00 01130 0.00 0.00 0.00 11150 0.00 0.00 0.00 11190 0.00 0.00 0.00 11270 0.00 0.00 0.00 11280 0.00 0.00 0.00 11285 0.00 0.00 0.00 21320 0.00 0.00 0.00 01450 0.00 0.00 0.00 01480 0.00 0.00 0.00 11510 0.00 0.00 0.00 11515 0.00 0.00 0.00 1accuracy 0.02 54macro avg 0.00 0.01 0.01 54
weighted avg 0.01 0.02 0.01 54Model 1 - Confusion Matrix:[[0 0 0 ... 0 0 0][0 0 0 ... 0 0 0][0 0 0 ... 0 0 0]...[0 0 0 ... 0 0 0][0 0 0 ... 0 0 0][0 0 0 ... 0 0 0]]
Model 2 - Training accuracy: 1.0
Model 2 - Testing accuracy: 0.05555555555555555
Model 2 - Classification Report:precision recall f1-score support290 0.00 0.00 0.00 0325 0.00 0.00 0.00 0342 0.00 0.00 0.00 1345 0.00 0.00 0.00 0372 0.00 0.00 0.00 1378 0.00 0.00 0.00 0380 1.00 1.00 1.00 1385 0.00 0.00 0.00 1406 0.00 0.00 0.00 1407 0.00 0.00 0.00 1420 0.00 0.00 0.00 0428 0.00 0.00 0.00 0438 0.00 0.00 0.00 0450 0.00 0.00 0.00 2463 0.00 0.00 0.00 0470 0.00 0.00 0.00 1480 0.00 0.00 0.00 1495 0.50 1.00 0.67 1500 0.00 0.00 0.00 1502 0.00 0.00 0.00 1510 0.00 0.00 0.00 1515 0.00 0.00 0.00 2520 0.00 0.00 0.00 0550 0.00 0.00 0.00 1560 0.00 0.00 0.00 0562 0.00 0.00 0.00 2564 0.00 0.00 0.00 1570 0.00 0.00 0.00 1580 0.00 0.00 0.00 0600 0.00 0.00 0.00 1607 0.00 0.00 0.00 1620 0.00 0.00 0.00 1625 0.00 0.00 0.00 1630 0.00 0.00 0.00 1640 0.00 0.00 0.00 1660 0.00 0.00 0.00 0675 0.00 0.00 0.00 1680 0.00 0.00 0.00 2685 0.00 0.00 0.00 0695 0.00 0.00 0.00 0718 0.00 0.00 0.00 1720 0.00 0.00 0.00 0750 0.00 0.00 0.00 2760 0.00 0.00 0.00 1770 0.00 0.00 0.00 0780 0.00 0.00 0.00 2795 0.00 0.00 0.00 0830 0.00 0.00 0.00 2840 0.00 0.00 0.00 0845 0.00 0.00 0.00 1880 0.00 0.00 0.00 1970 0.00 0.00 0.00 1985 0.00 0.00 0.00 0990 0.00 0.00 0.00 11035 0.00 0.00 0.00 01050 0.00 0.00 0.00 01060 0.00 0.00 0.00 01065 0.00 0.00 0.00 11080 0.00 0.00 0.00 01095 0.00 0.00 0.00 11120 0.00 0.00 0.00 01130 0.00 0.00 0.00 11150 1.00 1.00 1.00 11190 0.00 0.00 0.00 11270 0.00 0.00 0.00 11280 0.00 0.00 0.00 11285 0.00 0.00 0.00 21295 0.00 0.00 0.00 01375 0.00 0.00 0.00 01450 0.00 0.00 0.00 01480 0.00 0.00 0.00 11510 0.00 0.00 0.00 11515 0.00 0.00 0.00 11547 0.00 0.00 0.00 0accuracy 0.06 54macro avg 0.03 0.04 0.04 54
weighted avg 0.05 0.06 0.05 54Model 2 - Confusion Matrix:[[0 0 0 ... 0 0 0][0 0 0 ... 0 0 0][0 0 0 ... 0 0 0]...[0 0 0 ... 0 0 0][0 0 0 ... 0 0 0][0 0 0 ... 0 0 0]]
讨论：
记录了两组不同的参数下的分类性能。
- 模型1：使用一个隐藏层，包含50个神经元。
- 模型2：使用两个隐藏层，分别包含100和50个神经元。
通过对比可以发现：通常，更复杂的模型（更多的隐层和神经元）能够捕捉数据中的更多特征，但也可能导致过拟合。因此，在选用模型时需要进行适当的验证，观察在测试集上的表现，并合理选择模型的复杂度。
5. 构建决策树模型
准备决策树模型,在训练集上完成训练，对比决策树模型和神经网络的调试过程和训练结果，说明有何不同。
接下来，使用决策树进行分类，并对比其与神经网络的性能。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier# 决策树模型
tree_model = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
tree_model.fit(X_train, y_train)# 在训练集上预测
y_train_pred_tree = tree_model.predict(X_train)
# 在测试集上预测
y_test_pred_tree = tree_model.predict(X_test)# 结果评估
print('Decision Tree - Training accuracy:', accuracy_score(y_train, y_train_pred_tree))
print('Decision Tree - Testing accuracy:', accuracy_score(y_test, y_test_pred_tree))
print('Decision Tree - Classification Report:\n', classification_report(y_test, y_test_pred_tree))
print('Decision Tree - Confusion Matrix:\n', confusion_matrix(y_test, y_test_pred_tree))运行结果：
Decision Tree - Training accuracy: 1.0
Decision Tree - Testing accuracy: 0.0
Decision Tree - Classification Report:precision recall f1-score support290 0.00 0.00 0.00 0.0342 0.00 0.00 0.00 1.0352 0.00 0.00 0.00 0.0372 0.00 0.00 0.00 1.0378 0.00 0.00 0.00 0.0380 0.00 0.00 0.00 1.0385 0.00 0.00 0.00 1.0406 0.00 0.00 0.00 1.0407 0.00 0.00 0.00 1.0415 0.00 0.00 0.00 0.0428 0.00 0.00 0.00 0.0438 0.00 0.00 0.00 0.0450 0.00 0.00 0.00 2.0470 0.00 0.00 0.00 1.0480 0.00 0.00 0.00 1.0488 0.00 0.00 0.00 0.0495 0.00 0.00 0.00 1.0500 0.00 0.00 0.00 1.0502 0.00 0.00 0.00 1.0510 0.00 0.00 0.00 1.0515 0.00 0.00 0.00 2.0520 0.00 0.00 0.00 0.0550 0.00 0.00 0.00 1.0560 0.00 0.00 0.00 0.0562 0.00 0.00 0.00 2.0564 0.00 0.00 0.00 1.0570 0.00 0.00 0.00 1.0590 0.00 0.00 0.00 0.0600 0.00 0.00 0.00 1.0607 0.00 0.00 0.00 1.0615 0.00 0.00 0.00 0.0620 0.00 0.00 0.00 1.0625 0.00 0.00 0.00 1.0630 0.00 0.00 0.00 1.0640 0.00 0.00 0.00 1.0650 0.00 0.00 0.00 0.0675 0.00 0.00 0.00 1.0680 0.00 0.00 0.00 2.0695 0.00 0.00 0.00 0.0718 0.00 0.00 0.00 1.0720 0.00 0.00 0.00 0.0725 0.00 0.00 0.00 0.0740 0.00 0.00 0.00 0.0750 0.00 0.00 0.00 2.0760 0.00 0.00 0.00 1.0770 0.00 0.00 0.00 0.0780 0.00 0.00 0.00 2.0795 0.00 0.00 0.00 0.0830 0.00 0.00 0.00 2.0845 0.00 0.00 0.00 1.0870 0.00 0.00 0.00 0.0880 0.00 0.00 0.00 1.0886 0.00 0.00 0.00 0.0970 0.00 0.00 0.00 1.0985 0.00 0.00 0.00 0.0990 0.00 0.00 0.00 1.01035 0.00 0.00 0.00 0.01045 0.00 0.00 0.00 0.01065 0.00 0.00 0.00 1.01080 0.00 0.00 0.00 0.01095 0.00 0.00 0.00 1.01105 0.00 0.00 0.00 0.01130 0.00 0.00 0.00 1.01150 0.00 0.00 0.00 1.01185 0.00 0.00 0.00 0.01190 0.00 0.00 0.00 1.01260 0.00 0.00 0.00 0.01265 0.00 0.00 0.00 0.01270 0.00 0.00 0.00 1.01280 0.00 0.00 0.00 1.01285 0.00 0.00 0.00 2.01310 0.00 0.00 0.00 0.01480 0.00 0.00 0.00 1.01510 0.00 0.00 0.00 1.01515 0.00 0.00 0.00 1.01547 0.00 0.00 0.00 0.0accuracy 0.00 54.0macro avg 0.00 0.00 0.00 54.0
weighted avg 0.00 0.00 0.00 54.0Decision Tree - Confusion Matrix:[[0 0 0 ... 0 0 0][1 0 0 ... 0 0 0][0 0 0 ... 0 0 0]...[0 0 0 ... 0 0 0][0 0 0 ... 0 0 0][0 0 0 ... 0 0 0]]
比较神经网络和决策树
- 训练过程：神经网络通常需要更多的训练时间和调整超参数（如学习率、隐藏层大小），而决策树参数较少，训练速度快。
- 性能：根据输出的准确率、分类报告和混淆矩阵，比较两个模型的表现。神经网络可能在某些复杂模式中表现更好，而决策树在处理缺失值和解释性方面更具优势。
- 复杂性与可解释性：神经网络更复杂，难以解释，而决策树的结果易于解释。
6. 总结
通过以上步骤，我们成功地读取了酒的数据集，训练了神经网络和决策树分类模型，并对比了它们的性能。在参数调整的过程中，我们讨论了隐藏层数量与模型性能之间的关系，并观察了不同模型在处理相同数据时的表现差异。
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C++ 优先算法 —— 三数之和（双指针）
目录 题目：三数之和 1. 题目解析 2. 算法原理 ①. 暴力枚举 ②. 双指针算法 不漏的处理： 去重处理： 固定一个数 a 的优化： 3. 代码实现 Ⅰ. 暴力枚举（会超时 O（N）） Ⅱ.…...
YOLOv7-0.1部分代码阅读笔记-yolo.py
yolo.py models\yolo.py 目录 yolo.py 1.所需的库和模块 2.class Detect(nn.Module): 3.class IDetect(nn.Module): 4.class IAuxDetect(nn.Module): 5.class IBin(nn.Module): 6.class Model(nn.Module): 7.def parse_model(d, ch): 8.if __name__ __main__…...
【缓存与加速技术实践】Web缓存代理与CDN内容分发网络
文章目录 Web缓存代理Nginx配置缓存代理详细说明 CDN内容分发网络CDN的作用CDN的工作原理CDN内容的获取方式解决缓存集中过期的问题 Web缓存代理 作用： 缓存之前访问过的静态网页资源，以便在再次访问时能够直接从缓存代理服务器获取，减少源…...
MySQL的约束和三大范式
一.约束 什么是约束，为什么要用到约束？ 约束就是用于创建表时，给对应的字段添加对应的约束 约束的作用就是当我们用insert into时，如果传入的数据有问题，不符合创建表时我们定的规定，这时MySQL就会自动帮…...
Unity网络通信（part7.分包和黏包）
目录 前言 概念 解决方案 具体代码 总结 分包黏包概念 分包 黏包 解决方案概述 前言 在探讨Unity网络通信的深入内容时，分包和黏包问题无疑是其中的关键环节。以下是对Unity网络通信中分包和黏包问题前言部分的详细解读。 概念 在网络通信中，…...
练习题 - DRF 3.x Overviewses 框架概述
Django REST Framework (DRF) 是一个强大的工具，用于构建 Web APIs。作为 Django 框架的扩展，DRF 提供了丰富的功能和简洁的 API，使得开发 RESTful Web 服务变得更加轻松。对于想要在 Django 环境中实现快速且灵活的 API 开发的开发者来说，DRF 是一个非常有吸引力的选择。学…...
Linux 经典面试八股文
快速鉴别十个题 1，你如何描述Linux文件系统的结构？ 答案应包括对/, /etc, /var, /home, /bin, /lib, /usr, 和 /tmp等常见目录的功能和用途的描述。 2，在Linux中如何查看和终止正在运行的进程？ 期望的答案应涵盖ps, top, htop, …...
Filter和Listener
一、Filter过滤器 1 概念 可以实现拦截功能，对于指定资源的限定进行拦截，替换，同时还可以提高程序的性能。在Web开发时，不同的Web资源中的过滤操作可以放在同一个Filter中完成，这样可以不用多次编写重复代码…...
Go 项目中实现类似 Java Shiro 的权限控制中间件?
序言： 要在 Go 项目中实现类似 Java Shiro 的权限控制中间件，我们可以分为几个步骤来实现用户的菜单访问权限和操作权限控制。以下是一个基本的实现框架步骤： 目录 一、数据库设计 二、中间件实现 三、使用中间件 四、用户权限管理 五…...
【Javascript】-一些原生的网页设计案例
JavaScript 网页设计案例 1. 动态时钟 功能描述：在网页上显示一个动态更新的时钟，包括小时、分钟和秒。实现思路： 使用 setInterval 函数每秒更新时间。获取当前时间并更新页面上的文本。 代码示例：<div id"clock"…...
SkyWalking 10.2.0 SWCK 配置过程
SkyWalking 10.2.0 & SWCK 配置过程 skywalking oap-server & ui 使用Docker安装在K8S集群以外，K8S集群中的微服务使用initContainer按命名空间将skywalking-java-agent注入到业务容器中。 SWCK有整套的解决方案，全安装在K8S群集中。 具体可参…...
【7色560页】职场可视化逻辑图高级数据分析PPT模版
7种色调职场工作汇报PPT，橙蓝、黑红、红蓝、蓝橙灰、浅蓝、浅绿、深蓝七种色调模版 【7色560页】职场可视化逻辑图高级数据分析PPT模版：职场可视化逻辑图分析PPT模版https://pan.quark.cn/s/78aeabbd92d1...
C++_哈希表
本篇文章是对C学习的哈希表部分的学习分享 相信一定会对你有所帮助~ 那咱们废话不多说，直接开始吧！ 一、基础概念 1. 哈希核心思想： 哈希函数的作用：通过此函数建立一个Key与存储位置之间的映射关系。理想目标：实现…...
Qt的学习(一)
1.什么是Qt Qt特指用来进行桌面应用开发（电脑上写的程序）涉及到的一套技术Qt无法开发网页前端，也不能开发移动应用。 客户端开发的重要任务：编写和用户交互的界面。一般来说和用户交互的界面，有两种典型风格&…...
C++--string的模拟实现
一,引言 string的模拟实现是只对string对象中给的主要功能经行模拟实现，其目的是加强对string的底层了解，以便于在以后的学习或者工作中更加熟练的使用string。本文中的代码仅供参考并不唯一。 二,默认成员函数 string主要有三个成员变量，…...
负载均衡器》》LVS、Nginx、HAproxy 区别
虚拟主机 先4，后7...
手动给中文分词和 直接用神经网络RNN做有什么区别
手动分词和基于神经网络（如 RNN）的自动分词在原理、实现方式和效果上有显著差异，以下是核心对比： 1. 实现原理对比 对比维度手动分词（规则 / 词典驱动）神经网络 RNN 分词（数据驱动）…...
深入浅出JavaScript中的ArrayBuffer：二进制数据的“瑞士军刀”
深入浅出JavaScript中的ArrayBuffer：二进制数据的“瑞士军刀” 在JavaScript中，我们经常需要处理文本、数组、对象等数据类型。但当我们需要处理文件上传、图像处理、网络通信等场景时，单纯依赖字符串或数组就显得力不从心了。这时ÿ…...
Unity VR/MR开发-开发环境准备
视频讲解链接： 【XR马斯维】UnityVR/MR开发环境准备【UnityVR/MR开发教程--入门】_哔哩哔哩_bilibili...
C++ 变量和基本类型
1、变量的声明和定义 1.1、变量声明规定了变量的类型和名字。定义初次之外，还申请存储空间，也可能会为变量赋一个初始值。 如果想声明一个变量而非定义它，就在变量名前添加关键字extern，而且不要显式地初始化变量： e…...