파이토치 통계분석

 

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분석 미리 보기

 

목표

와인의 속성을 분석하여 품질 등급을 예측합니다.

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핵심 개념

• 기술 통계
• 회귀 분석
• t-검정
• 히스토그램

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데이터 수집

• 레드 와인과 화이트 와인 데이터셋
• 출처: 캘리포니아 어바인 대학교 머신러닝 저장소

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데이터 준비

수집한 데이터 파일을 변환합니다.

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데이터 탐색

1. 정보 확인
   • info()
2. 기술 통계 확인
   • describe(), unique(), value_counts()

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데이터 모델링

1. 데이터 그룹 비교 분석
   • 그룹별 기술 통계 분석: describe()
   • t-검정: scipy ttest_ind()
   • 회귀 분석: statsmodels.formula.api ols()
2. 품질 등급 예측
   • 샘플 데이터를 독립 변수(x) 로 지정
   • 회귀 분석 모델 적용
   • 종속 변수 (y: quality) 예측

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결과 시각화

1. 히스토그램
   • 와인 품질 등급의 밀도 분포 시각화 (레드 와인 vs 화이트 와인 비교)
2. 부분 회귀 플롯
   • 특정 독립 변수와 종속 변수의 관계 시각화

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요약

이 프로젝트는 기술 통계와 회귀 분석을 활용하여 와인의 품질을 예측합니다. scipy와 statsmodels 라이브러리를 통해 통계적 분석과 모델링을 수행하며, 히스토그램과 회귀 플롯으로 분석 결과를 시각화합니다.

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