数据分析的完整流程（个人学习）

课程学习
数据集：UCI的wine quality数据集
首先用pandas的read_csv获得wine quailty数据

一.大致了解数据，并作必要的预处理
1.wine.info()来了解每一列数据的类型
必要时用astype（）函数转换数据类型
2.wine数据中很可能有很多重复的数据，因此需要去重
wine.duplicated().sum()可以获得重复的行数

3.用wine.drop_duplicates()函数去重,现在剩下1359行数据

4.wine.describe()可查看数据的基本统计信息，如平均数，中位数，四分位数，方差等等
5.用value_counts()函数可以查看某一列的各个数位的个数

下面主要研究的是wine.quality
1.把wine的个体按照quality分到3类，类似于连续属性离散化
把它们装到三个箱子中去，分别为【低质量，中等质量，高质量】
区间为【2，4】，【4，6】，【6，8】


from sklearn.processing import LabelEncoding
lb=LabelEncoding()
这样就能让箱子的标记从字符串类型变为数值类型，方便后续处理

二.现在建立一个模型，使得在已知前面十一个数据的时候，推出label的值
用的是随机森林模型

这就类似于一个解线性方程组的感觉，AX=y
要求从训练的数据中训练出A模型
最后已知x时，得出y的值

train_test_split就是把X，y分为训练集和测试集,test_size取整个数据集的百分之20
得到X的训练集和测试集后，要把它们做0均值规范化scale（）
再导入RandomForestClassifier函数
模型的决策树个数取200个
用X_train,y_train训练集训练rfc模型
最后用X_test带入模型中，得到y预测的值

而要对预测的值做误差分析就要用混乱矩阵

其中15表示0类别的个体预测正确的个数，22表示本来是0类别的被误判到2类别的个数
行表示实际类别，列表示预判类别
可以看到2类别的正确预测的个数最多
对于rfc的参数n_estimators=200是可以用一种通用的方法找到最优的参数的

用GridSearchCV函数
其中的参数rfc是模型，param_grid是要调整的参数的范围
再用X_trian与y_train训练grid_rfc让它得出最优参数

再重新对rfc这个随机森林模型写入参数
再次训练，得到模型