基于决策树算法的Wine红酒数据集分类分析
决策树的多分类能力其实还挺强的,尤其是在结构清晰、特征不算太复杂的数据集上,比如这次用到的 Wine 红酒数据集。数据本身比较干净,13 个化学成分特征,不用太复杂的预就能上手。适合刚开始接触机器学习的你,做一个完整流程的练习。
Wine 数据集的特征结构其实挺适合用来跑分类模型。像是酒精含量、苹果酸这些,在不同品种红酒之间差异还挺,用来构建决策树的分支,容易找到有效的切分点。嗯,数据量也刚好,不会太小也不至于跑久。
建模流程也标准,你会用到标准化、数据划分这些基本操作。直接套上 DecisionTreeClassifier
,选个 criterion='gini'
作为分裂标准,再控制下最大深度和最小样本数,防止模型长得太深,过拟合。整体流程跑下来还蛮顺。
模型评估部分也比较齐全,准确率、召回率、F1 都上了,还结合了具体数值做了解读。如果你刚开始学模型性能,这部分挺值得参考的,算是一个比较完整的多分类评估范例。
对了,文末还贴了一些 红酒决策树分类 和 C4.5 决策树代码 的资源,基本上看完文章就可以上手试着跑一下。Python
、MATLAB
版本都有,找自己熟悉的语言练练。
如果你在找一个既有理论、又能动手的决策树小项目,这个 Wine 数据集的例子还蛮不错。不用担心数据清洗太复杂,重点就是帮你理一遍从数据到模型再到评估的全过程。
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