와인품질데이터 - 의사결정트리 / 랜덤 포레스트

 

 

 

 

와인품질 데이터 컬럼 설명

 

fixed acidity : 고정 산도

volatile acidity : 휘발성 산도

citric acid : 시트르산

residual sugar : 잔류 설탕

chlorides : 염화물

free sulfur dioxide : 자유 이산화황

total sulfur dioxide : 총 이산화황

density : 밀도

pH : pH

sulphates : 황산염

alcohol : 알코올

quality : 품질   # 종속변수

 

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1. 의사결정트리 (파이썬)

 

# 라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd wine = pd.read_csv("C:/data/whitewines.csv") wine.info()
# 종속변수 / 입력변수 나누기 x = wine.iloc[:,0:11] y = wine['quality']
# 모델 학습 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier model = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy",max_depth=3) model.fit(x,y)
# 모델 예측 y_pred = model.predict(x) y_pred
# 정확도 확인 from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_score(y,y_pred)
model.classes_
# 그래프 설정 dot_data = export_graphviz(model, out_file=None,                            feature_names=x.columns,                            class_names=['q3','q4','q5','q6','q7','q8','q9'],                            filled=True, rounded=True,                            special_characters=True)
# 그래프 그리기 graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data) Image(graph.create_png())

 

 

 

2. 랜덤포레스트 (파이썬)

# 라이브러리 및 데이터 불러오기  import pandas as pd wine = pd.read_csv("C:/data/whitewines.csv") wine.info()
# 종속변수 / 입력변수 나누기 x = wine.iloc[:,0:11] y = wine['quality']
# 라이브러리 불러오기 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import classification_report
# 출력할때 warning 안뜨게하기 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') warnings.filterwarnings('default')
# 모델 학습 model = RandomForestClassifier(criterion='entropy',                                n_estimators=3,oob_score=True) model.fit(x,y)
# 모델 예측 및 정확도 확인 y_pred = model.predict(x) print(classification_report(y,y_pred)) print("정답률=",accuracy_score(y,y_pred))
# 모델안에 몇번째거를 그릴건지를 넣어야한다. estimator = model.estimators_[0] dot_data = export_graphviz(estimator, out_file=None,                            feature_names=x.columns,                            class_names=['q3','q4','q5','q6','q7','q8','q9'],                            filled=True, rounded=True,                            special_characters=True)
# 그래프 그리기 graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data) Image(graph.create_png())