摘要 本例为演示数据分析的流程和对概率论和数理统计基础知识的应用,使用Python的pandas和statmodels生成标准的描述性统计量和模型,对数据集进行探索和摘要分析,并利用多元线性回归进行回归分析。 本例以葡萄酒类型为标签,分为白葡萄酒和红葡萄酒。比较这两种葡萄酒的差别并选取葡萄酒 ...
数据集来源:http: archive.ics.uci.edu ml datasets Wine Quality 引用说明 P. Cortez, A. Cerdeira, F. Almeida, T. Matos and J. Reis. Modeling wine preferences by data mining from physicochemical properties. In Dec ...
2020-05-21 14:18 0 2797 推荐指数:
摘要 本例为演示数据分析的流程和对概率论和数理统计基础知识的应用,使用Python的pandas和statmodels生成标准的描述性统计量和模型,对数据集进行探索和摘要分析,并利用多元线性回归进行回归分析。 本例以葡萄酒类型为标签,分为白葡萄酒和红葡萄酒。比较这两种葡萄酒的差别并选取葡萄酒 ...
在本次分析中,我使用了随机森林回归,并涉及数据标准化和超参数调优。在这里,我使用随机森林分类器,对好酒和不太好的酒进行二元分类。 首先导入数据包: 导入数据: 注释: fixed acidity:非挥发性酸 volatile ...
1. 明确需求和目的 以葡萄酒类型为标签,分为白葡萄酒和红葡萄酒。比较这两种葡萄酒的差别并选取葡萄酒的化学成分:固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、氯化物、游离二氧化硫、总硫度、密度、PH值、硫酸盐、酒精度数共11个,针对酒的各类化学成分建立线性回归模型,从而预测该葡萄酒的质量评分。 2. 数据收集 ...
目录 主成分分析(PCA)——以葡萄酒数据集分类为例 1、认识PCA (1)简介 (2)方法步骤 2、提取主成分 3、主成分方差可视化 4、特征变换 5、数据分类结果 6、完整代码 总结: 1、认识PCA (1)简介 ...
1 数据采集的重要性 数据采集是数据挖掘的基础,没有数据,挖掘也没有意义。很多时候,我们拥有多少数据源,多少数据量,以及数据质量如何,将决定我们挖掘产出的成果会怎样 2 四类采集方式 3 如何使用开放是数据源 4 爬虫方式 (1) 使用request爬取内容。(2)使用 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22492 原文出处:拓端数据部落公众号 我们将使用葡萄酒数据集进行主成分分析。 数据 数据包含177个样本和13个变量的数据框;vintages包含类标签。这些数据是对生长在意大利同一地区但来自三个不同栽培品种的葡萄酒进行 ...
基于数据集Airbnb的数据分析 链接:https://pan.baidu.com/s/1Tz0e9WowqGQ6gam4LhWC3g 提取码:nqtq 开发环境:PyCharm 写在前面:数据的分析形式多种多样,本篇文章仅供参考。在python中可以不用打分号,纯属个人习惯 ...
经常用到数据分析常用的数据集,收集挺麻烦的。取之于网络,还之于人民 数据集名称 下载地址 数据集介绍 天池二手车价格预测 链接:https://pan.baidu.com/s ...