由于直接提供截图是不切实际的，我将详细解释如何使用<code>scikit-learn（通常称为sk-learn）自带的红酒数据集进行葡萄酒数据的分析与处理。这包括实验要求的分析、数据的初步分析（完整性和重复性）以及特征之间的关联关系分析。

1. 分析实验要求

实验的主要目标是使用scikit-learn中的红酒数据集（通常是UCI机器学习库中的Wine Recognition dataset）来分析葡萄酒的化学成分与葡萄酒类型或质量之间的关系。通常，该数据集包含多种葡萄酒的化学成分（如酒精度、苹果酸含量等）以及葡萄酒的类别或质量评分。

2. 初步分析数据

2.1 加载数据

首先，你需要加载红酒数据集。在scikit-learn中，这可以通过load_wine函数完成。

# 导入必要的库

from sklearn.datasets import load_wine

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

# 加载红酒数据集

wine_data = load_wine()

# 将数据转换为Pandas DataFrame

df = pd.DataFrame(wine_data.data, columns=wine_data.feature_names)

df['class'] = wine_data.target # 将目标变量（葡萄酒的类别）添加到DataFrame中

2.2 检查数据的完整性和重复性

完整性：通过检查数据的形状（shape）和特征名称（feature_names）来验证数据是否完整。

# 检查数据的形状

print("Data shape:", df.shape) # 查看样本数量和特征数量

重复性：在大多数情况下，UCI数据集不会包含重复的样本。然而，为了确认，你可以使用Pandas库检查数据的唯一性。

# 检查是否有重复的行

print("Number of duplicate rows:", df.duplicated().sum()) # 如果输出为0，则表示没有重复行

3. 分析实验数据各特征之间的关联关系

3.1 使用统计方法

使用Pandas的describe函数查看特征的统计描述，包括均值、标准差等，这些可以帮助你了解数据的分布情况。

print(df.describe())

3.2 绘制直方图和箱线图

绘制特征的直方图和箱线图，以观察特征的分布和可能的异常值。

<code># 绘制直方图

df.iloc[:, :-1].hist(bins=30, figsize=(15, 10), layout=(4, 4))

plt.tight_layout()

plt.show()

# 使用subplots=True让matplotlib自动处理布局

# df.iloc[:, :-1].hist(bins=30, figsize=(15, 15), layout=None, subplots=True)

# plt.tight_layout() # 尝试调整子图参数, 以便子图之间的重叠最小化

# plt.show()

# 绘制箱线图

plt.figure(figsize=(10, 8))

sns.boxplot(data=df.iloc[:, :-1])

plt.title('Boxplot of Wine Dataset Features')

plt.show()

 subplots是一个用来控制自动处理布局的参数，但在这里是不适用的，因为hist 方法在 pandas 的 DataFrame 中并没有 subplots 参数。 subplots=True 是不适用于 pandas 的 hist 方法的，这是 matplotlib 中某些函数（如 subplot_mosaic 或在创建多个子图时）的参数。

为了在 pandas 中绘制多个特征的直方图，并且让 pandas 自动处理子图的布局，应该使用 subplots=True 的方式，但这不是通过 hist 方法的参数来实现的。相反，你需要调整 figsize 来确保图形足够大，以容纳所有特征的直方图。由于 pandas 的 hist 方法不直接支持复杂的子图布局，它通常会将所有直方图绘制在一个连续的网格中，或者可以通过迭代每列来手动创建子图。

为了简化这个过程，我们可以使用 pandas 的 hist 方法，并接受它自动选择的布局，或者我们可以使用 matplotlib 的子图功能来更精细地控制布局。

以下是使用 pandas hist 方法并调整 figsize 的示例：

（figsize:指定figure的宽和高，单位为英寸)

# 绘制特征分布的直方图

fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4, figsize=(15, 15)) # 假设4x4布局，但会有些空白

axes = axes.flatten() # 将二维数组转换为一维，以便迭代

# 注意：如果特征数量不是16个，则以下循环将不会为所有特征绘制直方图

# 或者，你可以根据特征数量动态调整nrows和ncols

for i, feature in enumerate(df.columns[:-1]): # 遍历除'class'之外的所有特征

if i < len(axes): # 确保索引不会超出axes的长度

df[feature].hist(ax=axes[i], bins=30)

axes[i].set_title(feature)

else:

# 如果特征数量超过16个，你可以在这里添加代码来处理额外的特征

# 例如，创建一个新的图形或调整布局

break

# 如果特征数量少于16个，可以移除多余的子图（可选）

for ax in axes[len(df.columns[:-1]):]:

ax.remove()

plt.tight_layout()

plt.show()

上面的代码在特征数量不是16个时会留下空白的子图。一个更灵活的方法是使用 GridSpec 或类似的方法来动态地创建子图网格。不过，对于简单的用例，可能只需要调整 figsize 并接受 pandas hist 方法的默认布局。

如果只是想让 pandas 自动处理布局，并希望图形足够大以清晰显示所有直方图，可以这样做：

# 绘制特征分布的直方图，让pandas自动处理布局

df.iloc[:, :-1].hist(bins=30, figsize=(15, 20)) # 调整figsize的高度以容纳更多直方图

plt.tight_layout() # 尝试调整子图参数，但效果可能有限

plt.show()

3.3 计算特征之间的相关性

使用Pandas的corr函数计算特征之间的相关系数（如皮尔逊相关系数），以分析它们之间的线性关系。

# 计算特征之间的相关系数矩阵

correlation_matrix = df.iloc[:, :-1].corr() # 排除'class'列

# 打印相关系数矩阵

print("Correlation Matrix:")

print(correlation_matrix)

# 绘制热力图以更直观地查看相关性

plt.figure(figsize=(10, 8))

sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm') code>

plt.title('Correlation Heatmap of Wine Dataset Features')

plt.show()

注意：

pandas用于数据处理，matplotlib.pyplot和seaborn用于数据可视化。使用load_wine函数加载了红酒数据集，并将其转换为pandas.DataFrame以便于处理。在分析特征之间的关联关系时，排除了目标变量'class'列，只计算了特征之间的相关系数。绘制直方图和箱线图时，layout参数要根据特征数目进行相应的调整。如果特征数量不是3的倍数，可能需要调整layout参数或使用plt.subplots来更灵活地控制子图的布局。seaborn的heatmap函数用于绘制相关系数矩阵的热力图，它提供了直观的视觉表示来查看哪些特征之间存在强相关性

结果：

4.决策树模型：

<code># 划分数据集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练模型

clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)

clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集

y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型（准确度）

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")

 AUC指标：

y_scores = clf.predict_proba(X_test) # 获取每个类别的概率

auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovr', average='macro') code>

print(f"Macro-average AUC: {auc:.2f}")

clf：这是一个已经训练好的分类器对象，在这个例子中，它是一个DecisionTreeClassifier实例。.predict_proba(X_test)：这是clf对象的一个方法，用于对给定的测试集X_test中的样本进行预测，但它不直接给出类标签（即预测结果所属的类别），而是给出每个样本属于各个类别的概率。这个方法返回一个二维数组，其中每一行对应X_test中的一个样本，每一列对应一个类别，元素值是该样本属于对应类别的概率。y_scores：这个变量接收了.predict_proba(X_test)方法的返回值，即测试集中每个样本属于各个类别的概率。

第二行代码用于计算ROC曲线下的面积（AUC）：

y_test：这是测试集的真实标签，即每个样本的实际类别。y_scores：这是通过.predict_proba(X_test)得到的预测概率。multi_class='ovr'code>：这个参数指定了如何将多分类问题转换为多个二分类问题以计算AUC。'ovr'代表“一对一”（One-vs-Rest），即对于每个类别，都将其视为正类，其余所有类别视为负类，然后计算每个类别的ROC AUC，最后通过某种方式（如平均）汇总这些AUC值。average='macro'code>：这个参数指定了如何汇总每个类别的AUC值。'macro'意味着简单地计算所有类别AUC的未加权平均值。

AUC（Area Under the Curve）通常用于评估二分类问题的ROC曲线下的面积，但葡萄酒数据集是一个多分类问题。对于多分类问题，我们可以计算加权平均AUC（通过roc_auc_score的multi_class参数设置为ovr或ovo），但更常见的做法是使用准确度、F1分数、混淆矩阵等指标。 

如果数据集是高度不平衡的，使用精确度-召回率曲线可能更加合适，因为它能更好地反映模型在少数类上的性能 。

结果：

5.随机森林：