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Create a classifier to predict the wine color from wine quality attributes using this dataset: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine+Quality

The data is in the database we've been using

  • host='training.c1erymiua9dx.us-east-1.rds.amazonaws.com'
  • database='training'
  • port=5432
  • user='dot_student'
  • password='qgis'
  • table name = 'winequality'

Query for the data and create a numpy array





In [1]:



    


import pg8000



    











In [2]:



    


con = pg8000.connect(host='training.c1erymiua9dx.us-east-1.rds.amazonaws.com',database='training',port=5432,user='dot_student',password='qgis')



    











In [6]:



    


cursor = con.cursor()



    











In [14]:



    


cursor.execute('SELECT * FROM winequality')



    











In [15]:



    


data = []
for item in cursor.fetchall():
    data.append(item)



    











In [16]:



    


data



    


















    
Out[16]:








[[Decimal('7'),
  Decimal('0.27'),
  Decimal('0.36'),
  Decimal('20.7'),
  Decimal('0.045'),
  Decimal('45'),
  Decimal('170'),
  Decimal('1.001'),
  Decimal('3'),
  Decimal('0.45'),
  Decimal('8.8'),
  'W'],
 [Decimal('6.3'),
  Decimal('0.3'),
  Decimal('0.34'),
  Decimal('1.6'),
  Decimal('0.049'),
  Decimal('14'),
  Decimal('132'),
  Decimal('0.994'),
  Decimal('3.3'),
  Decimal('0.49'),
  Decimal('9.5'),
  'W'],
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  'W'],
 [Decimal('7.2'),
  Decimal('0.23'),
  Decimal('0.32'),
  Decimal('8.5'),
  Decimal('0.058'),
  Decimal('47'),
  Decimal('186'),
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  'W'],
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 [Decimal('7.4'),
  Decimal('0.24'),
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  Decimal('10.1'),
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  Decimal('0.039'),
  Decimal('27'),
  Decimal('88'),
  Decimal('0.99265'),
  Decimal('3.54'),
  Decimal('0.41'),
  Decimal('10'),
  'W'],
 [Decimal('6.9'),
  Decimal('0.48'),
  Decimal('0.36'),
  Decimal('3.5'),
  Decimal('0.03'),
  Decimal('31'),
  Decimal('135'),
  Decimal('0.9904'),
  Decimal('3.14'),
  Decimal('0.38'),
  Decimal('12.2'),
  'W'],
 [Decimal('6.5'),
  Decimal('0.18'),
  Decimal('0.33'),
  Decimal('8'),
  Decimal('0.051'),
  Decimal('16'),
  Decimal('131'),
  Decimal('0.9965'),
  Decimal('3.28'),
  Decimal('0.44'),
  Decimal('8.7'),
  'W'],
 [Decimal('6.7'),
  Decimal('0.15'),
  Decimal('0.29'),
  Decimal('5'),
  Decimal('0.058'),
  Decimal('28'),
  Decimal('105'),
  Decimal('0.9946'),
  Decimal('3.52'),
  Decimal('0.44'),
  Decimal('10.2'),
  'W'],
 [Decimal('8.2'),
  Decimal('0.345'),
  Decimal('1'),
  Decimal('18.2'),
  Decimal('0.047'),
  Decimal('55'),
  Decimal('205'),
  Decimal('0.99965'),
  Decimal('2.96'),
  Decimal('0.43'),
  Decimal('9.6'),
  'W'],
 [Decimal('8.5'),
  Decimal('0.16'),
  Decimal('0.35'),
  Decimal('1.6'),
  Decimal('0.039'),
  Decimal('24'),
  Decimal('147'),
  Decimal('0.9935'),
  Decimal('2.96'),
  Decimal('0.36'),
  Decimal('10'),
  'W'],
 [Decimal('6.8'),
  Decimal('0.705'),
  Decimal('0.25'),
  Decimal('3.2'),
  Decimal('0.048'),
  Decimal('10'),
  Decimal('57'),
  Decimal('0.996'),
  Decimal('3.36'),
  Decimal('0.52'),
  Decimal('9.5'),
  'W'],
 [Decimal('7.3'),
  Decimal('0.25'),
  Decimal('0.39'),
  Decimal('6.4'),
  Decimal('0.034'),
  Decimal('8'),
  Decimal('84'),
  Decimal('0.9942'),
  Decimal('3.18'),
  Decimal('0.46'),
  Decimal('11.5'),
  'W'],
 [Decimal('7.6'),
  Decimal('0.345'),
  Decimal('0.26'),
  Decimal('1.9'),
  Decimal('0.043'),
  Decimal('15'),
  Decimal('134'),
  Decimal('0.9936'),
  Decimal('3.08'),
  Decimal('0.38'),
  Decimal('9.5'),
  'W'],
 [Decimal('7.6'),
  Decimal('0.22'),
  Decimal('0.34'),
  Decimal('9.7'),
  Decimal('0.035'),
  Decimal('26'),
  Decimal('143'),
  Decimal('0.9965'),
  Decimal('3.08'),
  Decimal('0.49'),
  Decimal('9.8'),
  'W'],
 [Decimal('6.5'),
  Decimal('0.17'),
  Decimal('0.33'),
  Decimal('1.4'),
  Decimal('0.028'),
  Decimal('14'),
  Decimal('99'),
  Decimal('0.9928'),
  Decimal('3.23'),
  Decimal('0.55'),
  Decimal('10.1'),
  'W'],
 [Decimal('8.2'),
  Decimal('0.23'),
  Decimal('0.37'),
  Decimal('1.3'),
  Decimal('0.042'),
  Decimal('39'),
  Decimal('117'),
  Decimal('0.9928'),
  Decimal('2.99'),
  Decimal('0.36'),
  Decimal('10'),
  'W'],
 [Decimal('7.6'),
  Decimal('0.22'),
  Decimal('0.34'),
  Decimal('9.7'),
  Decimal('0.035'),
  Decimal('26'),
  Decimal('143'),
  Decimal('0.9965'),
  Decimal('3.08'),
  Decimal('0.49'),
  Decimal('9.8'),
  'W'],
 [Decimal('7.6'),
  Decimal('0.345'),
  Decimal('0.26'),
  Decimal('1.9'),
  Decimal('0.043'),
  Decimal('15'),
  Decimal('134'),
  Decimal('0.9936'),
  Decimal('3.08'),
  Decimal('0.38'),
  Decimal('9.5'),
  'W'],
 [Decimal('7.5'),
  Decimal('0.32'),
  Decimal('0.26'),
  Decimal('1.8'),
  Decimal('0.042'),
  Decimal('13'),
  Decimal('133'),
  Decimal('0.9938'),
  Decimal('3.07'),
  Decimal('0.38'),
  Decimal('9.5'),
  'W'],
 [Decimal('6.6'),
  Decimal('0.23'),
  Decimal('0.32'),
  Decimal('0.9'),
  Decimal('0.041'),
  Decimal('25'),
  Decimal('79'),
  Decimal('0.9926'),
  Decimal('3.39'),
  Decimal('0.54'),
  Decimal('10.2'),
  'W'],
 [Decimal('6.6'),
  Decimal('0.2'),
  Decimal('0.32'),
  Decimal('1.1'),
  Decimal('0.039'),
  Decimal('25'),
  Decimal('78'),
  Decimal('0.9926'),
  Decimal('3.39'),
  Decimal('0.54'),
  Decimal('10.2'),
  'W'],
 [Decimal('7.3'),
  Decimal('0.24'),
  Decimal('0.34'),
  Decimal('15.4'),
  Decimal('0.05'),
  Decimal('38'),
  Decimal('174'),
  Decimal('0.9983'),
  Decimal('3.03'),
  Decimal('0.42'),
  Decimal('9'),
  'W'],
 [Decimal('7.3'),
  Decimal('0.24'),
  Decimal('0.34'),
  Decimal('15.4'),
  Decimal('0.05'),
  Decimal('38'),
  Decimal('174'),
  Decimal('0.9983'),
  Decimal('3.03'),
  Decimal('0.42'),
  Decimal('9'),
  'W'],
 [Decimal('8'),
  Decimal('0.42'),
  Decimal('0.36'),
  Decimal('5'),
  Decimal('0.037'),
  Decimal('34'),
  Decimal('101'),
  Decimal('0.992'),
  Decimal('3.13'),
  Decimal('0.57'),
  Decimal('12.3'),
  'W'],
 [Decimal('7.3'),
  Decimal('0.24'),
  Decimal('0.34'),
  Decimal('15.4'),
  Decimal('0.05'),
  Decimal('38'),
  Decimal('174'),
  Decimal('0.9983'),
  Decimal('3.03'),
  Decimal('0.42'),
  Decimal('9'),
  'W'],
 [Decimal('6.1'),
  Decimal('0.19'),
  Decimal('0.25'),
  Decimal('4'),
  Decimal('0.023'),
  Decimal('23'),
  Decimal('112'),
  Decimal('0.9923'),
  Decimal('3.37'),
  Decimal('0.51'),
  Decimal('11.6'),
  'W'],
 [Decimal('5.9'),
  Decimal('0.26'),
  Decimal('0.21'),
  Decimal('12.5'),
  Decimal('0.034'),
  Decimal('36'),
  Decimal('152'),
  Decimal('0.9972'),
  Decimal('3.28'),
  Decimal('0.43'),
  Decimal('9.5'),
  'W'],
 [Decimal('8.3'),
  Decimal('0.23'),
  Decimal('0.43'),
  Decimal('3.2'),
  Decimal('0.035'),
  Decimal('14'),
  Decimal('101'),
  Decimal('0.9928'),
  Decimal('3.15'),
  Decimal('0.36'),
  Decimal('11.5'),
  'W'],
 [Decimal('6.5'),
  Decimal('0.34'),
  Decimal('0.28'),
  Decimal('1.8'),
  Decimal('0.041'),
  Decimal('43'),
  Decimal('188'),
  Decimal('0.9928'),
  Decimal('3.13'),
  Decimal('0.37'),
  Decimal('9.6'),
  'W'],
 [Decimal('6.8'),
  Decimal('0.22'),
  Decimal('0.35'),
  Decimal('17.5'),
  Decimal('0.039'),
  Decimal('38'),
  Decimal('153'),
  Decimal('0.9994'),
  Decimal('3.24'),
  Decimal('0.42'),
  Decimal('9'),
  'W'],
 [Decimal('6.5'),
  Decimal('0.08'),
  Decimal('0.33'),
  Decimal('1.9'),
  Decimal('0.028'),
  Decimal('23'),
  Decimal('93'),
  Decimal('0.991'),
  Decimal('3.34'),
  Decimal('0.7'),
  Decimal('12'),
  'W'],
 [Decimal('5.5'),
  Decimal('0.42'),
  Decimal('0.09'),
  Decimal('1.6'),
  Decimal('0.019'),
  Decimal('18'),
  Decimal('68'),
  Decimal('0.9906'),
  Decimal('3.33'),
  Decimal('0.51'),
  Decimal('11.4'),
  'W'],
 [Decimal('5.1'),
  Decimal('0.42'),
  Decimal('0.01'),
  Decimal('1.5'),
  Decimal('0.017'),
  Decimal('25'),
  Decimal('102'),
  Decimal('0.9894'),
  Decimal('3.38'),
  Decimal('0.36'),
  Decimal('12.3'),
  'W'],
 [Decimal('6'),
  Decimal('0.27'),
  Decimal('0.19'),
  Decimal('1.7'),
  Decimal('0.02'),
  Decimal('24'),
  Decimal('110'),
  Decimal('0.9898'),
  Decimal('3.32'),
  Decimal('0.47'),
  Decimal('12.6'),
  'W'],
 [Decimal('6.8'),
  Decimal('0.22'),
  Decimal('0.35'),
  Decimal('17.5'),
  Decimal('0.039'),
  Decimal('38'),
  Decimal('153'),
  Decimal('0.9994'),
  Decimal('3.24'),
  Decimal('0.42'),
  Decimal('9'),
  'W'],
 [Decimal('6.5'),
  Decimal('0.08'),
  Decimal('0.33'),
  Decimal('1.9'),
  Decimal('0.028'),
  Decimal('23'),
  Decimal('93'),
  Decimal('0.991'),
  Decimal('3.34'),
  Decimal('0.7'),
  Decimal('12'),
  'W'],
 [Decimal('7.1'),
  Decimal('0.13'),
  Decimal('0.38'),
  Decimal('1.8'),
  Decimal('0.046'),
  Decimal('14'),
  Decimal('114'),
  Decimal('0.9925'),
  Decimal('3.32'),
  Decimal('0.9'),
  Decimal('11.7'),
  'W'],
 [Decimal('7.6'),
  Decimal('0.3'),
  Decimal('0.25'),
  Decimal('4.3'),
  Decimal('0.054'),
  Decimal('22'),
  Decimal('111'),
  Decimal('0.9956'),
  Decimal('3.12'),
  Decimal('0.49'),
  Decimal('9.2'),
  'W'],
 [Decimal('6.6'),
  Decimal('0.13'),
  Decimal('0.3'),
  Decimal('4.9'),
  Decimal('0.058'),
  Decimal('47'),
  Decimal('131'),
  Decimal('0.9946'),
  Decimal('3.51'),
  Decimal('0.45'),
  Decimal('10.3'),
  'W'],
 [Decimal('6.5'),
  Decimal('0.14'),
  Decimal('0.33'),
  Decimal('7.6'),
  Decimal('0.05'),
  Decimal('53'),
  Decimal('189'),
  Decimal('0.9966'),
  Decimal('3.25'),
  Decimal('0.49'),
  Decimal('8.6'),
  'W'],
 [Decimal('7.7'),
  Decimal('0.28'),
  Decimal('0.33'),
  Decimal('6.7'),
  Decimal('0.037'),
  Decimal('32'),
  Decimal('155'),
  Decimal('0.9951'),
  Decimal('3.39'),
  Decimal('0.62'),
  Decimal('10.7'),
  'W'],
 [Decimal('6'),
  Decimal('0.2'),
  Decimal('0.71'),
  Decimal('1.6'),
  Decimal('0.15'),
  Decimal('10'),
  Decimal('54'),
  Decimal('0.9927'),
  Decimal('3.12'),
  Decimal('0.47'),
  Decimal('9.8'),
  'W'],
 [Decimal('6'),
  Decimal('0.19'),
  Decimal('0.71'),
  Decimal('1.5'),
  Decimal('0.152'),
  Decimal('9'),
  Decimal('55'),
  Decimal('0.9927'),
  Decimal('3.12'),
  Decimal('0.46'),
  Decimal('9.8'),
  'W'],
 [Decimal('7.7'),
  Decimal('0.28'),
  Decimal('0.33'),
  Decimal('6.7'),
  Decimal('0.037'),
  Decimal('32'),
  Decimal('155'),
  Decimal('0.9951'),
  Decimal('3.39'),
  Decimal('0.62'),
  Decimal('10.7'),
  'W'],
 [Decimal('5.1'),
  Decimal('0.39'),
  Decimal('0.21'),
  Decimal('1.7'),
  Decimal('0.027'),
  Decimal('15'),
  Decimal('72'),
  Decimal('0.9894'),
  Decimal('3.5'),
  Decimal('0.45'),
  Decimal('12.5'),
  'W'],
 [Decimal('5.7'),
  Decimal('0.36'),
  Decimal('0.34'),
  Decimal('4.2'),
  Decimal('0.026'),
  Decimal('21'),
  Decimal('77'),
  Decimal('0.9907'),
  Decimal('3.41'),
  Decimal('0.45'),
  Decimal('11.9'),
  'W'],
 [Decimal('6.9'),
  Decimal('0.19'),
  Decimal('0.33'),
  Decimal('1.6'),
  Decimal('0.043'),
  Decimal('63'),
  Decimal('149'),
  Decimal('0.9925'),
  Decimal('3.44'),
  Decimal('0.52'),
  Decimal('10.8'),
  'W'],
 [Decimal('6'),
  Decimal('0.41'),
  Decimal('0.21'),
  Decimal('1.9'),
  Decimal('0.05'),
  Decimal('29'),
  Decimal('122'),
  Decimal('0.9928'),
  Decimal('3.42'),
  Decimal('0.52'),
  Decimal('10.5'),
  'W'],
 [Decimal('7.4'),
  Decimal('0.28'),
  Decimal('0.3'),
  Decimal('5.3'),
  Decimal('0.054'),
  Decimal('44'),
  Decimal('161'),
  Decimal('0.9941'),
  Decimal('3.12'),
  Decimal('0.48'),
  Decimal('10.3'),
  'W'],
 [Decimal('7.4'),
  Decimal('0.3'),
  Decimal('0.3'),
  Decimal('5.2'),
  Decimal('0.053'),
  Decimal('45'),
  Decimal('163'),
  Decimal('0.9941'),
  Decimal('3.12'),
  Decimal('0.45'),
  Decimal('10.3'),
  'W'],
 [Decimal('6.9'),
  Decimal('0.19'),
  Decimal('0.33'),
  Decimal('1.6'),
  Decimal('0.043'),
  Decimal('63'),
  Decimal('149'),
  Decimal('0.9925'),
  Decimal('3.44'),
  Decimal('0.52'),
  Decimal('10.8'),
  'W'],
 [Decimal('7.7'),
  Decimal('0.28'),
  Decimal('0.39'),
  Decimal('8.9'),
  Decimal('0.036'),
  Decimal('8'),
  Decimal('117'),
  Decimal('0.9935'),
  Decimal('3.06'),
  Decimal('0.38'),
  Decimal('12'),
  'W'],
 [Decimal('8.6'),
  Decimal('0.16'),
  Decimal('0.38'),
  Decimal('3.4'),
  Decimal('0.04'),
  Decimal('41'),
  Decimal('143'),
  Decimal('0.9932'),
  Decimal('2.95'),
  Decimal('0.39'),
  Decimal('10.2'),
  'W'],
 [Decimal('8.2'),
  Decimal('0.26'),
  Decimal('0.44'),
  Decimal('1.3'),
  Decimal('0.046'),
  Decimal('7'),
  Decimal('69'),
  Decimal('0.9944'),
  Decimal('3.14'),
  Decimal('0.62'),
  Decimal('10.2'),
  'W'],
 [Decimal('6.5'),
  Decimal('0.25'),
  Decimal('0.27'),
  Decimal('15.2'),
  Decimal('0.049'),
  Decimal('75'),
  Decimal('217'),
  Decimal('0.9972'),
  Decimal('3.19'),
  Decimal('0.39'),
  Decimal('9.9'),
  'W'],
 [Decimal('7'),
  Decimal('0.24'),
  Decimal('0.18'),
  Decimal('1.3'),
  Decimal('0.046'),
  Decimal('9'),
  Decimal('62'),
  Decimal('0.994'),
  Decimal('3.38'),
  Decimal('0.47'),
  Decimal('10.1'),
  'W'],
 [Decimal('8.6'),
  Decimal('0.18'),
  Decimal('0.36'),
  Decimal('1.8'),
  Decimal('0.04'),
  Decimal('24'),
  Decimal('187'),
  Decimal('0.9956'),
  Decimal('3.25'),
  Decimal('0.55'),
  Decimal('9.5'),
  'W'],
 [Decimal('7.8'),
  Decimal('0.27'),
  Decimal('0.34'),
  Decimal('1.6'),
  Decimal('0.046'),
  Decimal('27'),
  Decimal('154'),
  Decimal('0.9927'),
  Decimal('3.05'),
  Decimal('0.45'),
  Decimal('10.5'),
  'W'],
 [Decimal('6'),
  Decimal('0.26'),
  Decimal('0.34'),
  Decimal('1.3'),
  Decimal('0.046'),
  Decimal('6'),
  Decimal('29'),
  Decimal('0.9924'),
  Decimal('3.29'),
  Decimal('0.63'),
  Decimal('10.4'),
  'W'],
 [Decimal('6.1'),
  Decimal('0.24'),
  Decimal('0.27'),
  Decimal('9.8'),
  Decimal('0.062'),
  Decimal('33'),
  Decimal('152'),
  Decimal('0.9966'),
  Decimal('3.31'),
  Decimal('0.47'),
  Decimal('9.5'),
  'W'],
 [Decimal('8'),
  Decimal('0.24'),
  Decimal('0.3'),
  Decimal('17.45'),
  Decimal('0.056'),
  Decimal('43'),
  Decimal('184'),
  Decimal('0.9997'),
  Decimal('3.05'),
  Decimal('0.5'),
  Decimal('9.2'),
  'W'],
 [Decimal('7.6'),
  Decimal('0.21'),
  Decimal('0.6'),
  Decimal('2.1'),
  Decimal('0.046'),
  Decimal('47'),
  Decimal('165'),
  Decimal('0.9936'),
  Decimal('3.05'),
  Decimal('0.54'),
  Decimal('10.1'),
  'W'],
 ...]

















In [17]:



    


from numpy import array



    











In [20]:



    


myarray = array(data)



    











In [37]:



    


import pandas as pd



    











In [38]:



    


df = pd.read_sql('SELECT * FROM winequality',con)



    











In [39]:



    


wine = df.as_matrix()



    











In [40]:



    


wine



    


















    
Out[40]:








array([[7.0, 0.27, 0.36, ..., 0.45, 8.8, 'W'],
       [6.3, 0.3, 0.34, ..., 0.49, 9.5, 'W'],
       [8.1, 0.28, 0.4, ..., 0.44, 10.1, 'W'],
       ..., 
       [6.3, 0.51, 0.13, ..., 0.75, 11.0, 'R'],
       [5.9, 0.645, 0.12, ..., 0.71, 10.2, 'R'],
       [6.0, 0.31, 0.47, ..., 0.66, 11.0, 'R']], dtype=object)

















In [41]:



    


x = wine[:,:-1]
y = wine[:,-1]



    











In [42]:



    


x



    


















    
Out[42]:








array([[7.0, 0.27, 0.36, ..., 3.0, 0.45, 8.8],
       [6.3, 0.3, 0.34, ..., 3.3, 0.49, 9.5],
       [8.1, 0.28, 0.4, ..., 3.26, 0.44, 10.1],
       ..., 
       [6.3, 0.51, 0.13, ..., 3.42, 0.75, 11.0],
       [5.9, 0.645, 0.12, ..., 3.57, 0.71, 10.2],
       [6.0, 0.31, 0.47, ..., 3.39, 0.66, 11.0]], dtype=object)

















In [43]:



    


y



    


















    
Out[43]:








array(['W', 'W', 'W', ..., 'R', 'R', 'R'], dtype=object)

Split the data into features (x) and target (y, the last column in the table)

Remember you can cast the results into an numpy array and then slice out what you want





In [27]:



    


x = myarray[:,:11]
y = myarray[:,11:]
y2 = myarray[:,11]



    











In [26]:



    


y



    


















    
Out[26]:








array([['W'],
       ['W'],
       ['W'],
       ..., 
       ['R'],
       ['R'],
       ['R']], dtype=object)

















In [28]:



    


y2



    


















    
Out[28]:








array(['W', 'W', 'W', ..., 'R', 'R', 'R'], dtype=object)

Create a decision tree with the data





In [29]:



    


from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier



    











In [30]:



    


dt = DecisionTreeClassifier()



    











In [32]:



    


dt = dt.fit(x,y)



    











In [ ]:



    






    











In [ ]:

Run 10-fold cross validation on the model





In [33]:



    


from sklearn.cross_validation import cross_val_score



    











In [35]:



    


scores = cross_val_score(dt,x,y2,cv=10)



    











In [36]:



    


scores



    


















    
Out[36]:








array([ 0.97846154,  0.98307692,  0.97384615,  0.97846154,  0.98923077,
        0.98      ,  0.97538462,  0.97538462,  0.98305085,  0.97376543])

If you have time, calculate the feature importance and graph based on the code in the slides from last class

Use this tip for getting the column names from your cursor object





In [44]:



    


import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline



    











In [45]:



    


plt.plot(dt.feature_importances_,'o')
plt.ylim(0,1)



    


















    
Out[45]:








(0, 1)










    
























In [46]:



    


import numpy as np



    











In [52]:



    


df



    


















    
Out[52]:










  
    

      
      fixed_acidity
      volatile_acidity
      citric_acid
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      ...
      ...
      ...
      ...
      ...
      ...
      ...
      ...
      ...
      ...
      ...
      ...
      ...
    

    

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      5.8
      0.610
      0.11
      1.80
      0.066
      18.0
      28.0
      0.99483
      3.55
      0.66
      10.9
      R
    

    

      6486
      7.2
      0.660
      0.33
      2.50
      0.068
      34.0
      102.0
      0.99414
      3.27
      0.78
      12.8
      R
    

    

      6487
      6.6
      0.725
      0.20
      7.80
      0.073
      29.0
      79.0
      0.99770
      3.29
      0.54
      9.2
      R
    

    

      6488
      6.3
      0.550
      0.15
      1.80
      0.077
      26.0
      35.0
      0.99314
      3.32
      0.82
      11.6
      R
    

    

      6489
      5.4
      0.740
      0.09
      1.70
      0.089
      16.0
      26.0
      0.99402
      3.67
      0.56
      11.6
      R
    

    

      6490
      6.3
      0.510
      0.13
      2.30
      0.076
      29.0
      40.0
      0.99574
      3.42
      0.75
      11.0
      R
    

    

      6491
      6.8
      0.620
      0.08
      1.90
      0.068
      28.0
      38.0
      0.99651
      3.42
      0.82
      9.5
      R
    

    

      6492
      6.2
      0.600
      0.08
      2.00
      0.090
      32.0
      44.0
      0.99490
      3.45
      0.58
      10.5
      R
    

    

      6493
      5.9
      0.550
      0.10
      2.20
      0.062
      39.0
      51.0
      0.99512
      3.52
      0.76
      11.2
      R
    

    

      6494
      6.3
      0.510
      0.13
      2.30
      0.076
      29.0
      40.0
      0.99574
      3.42
      0.75
      11.0
      R
    

    

      6495
      5.9
      0.645
      0.12
      2.00
      0.075
      32.0
      44.0
      0.99547
      3.57
      0.71
      10.2
      R
    

    

      6496
      6.0
      0.310
      0.47
      3.60
      0.067
      18.0
      42.0
      0.99549
      3.39
      0.66
      11.0
      R
    

  



6497 rows × 12 columns



















In [53]:



    


np.asarray(df['residual_sugar'])



    


















    
Out[53]:








array([ 20.7,   1.6,   6.9, ...,   2.3,   2. ,   3.6])

















In [51]:



    


df.columns = 'fixed_acidity', 'volatile_acidity', 'citric_acid', 'residual_sugar', 'chlorides', 'free_sulfur_dioxide', 'total_sulfur_dioxide', 'density', 'ph', 'sulphates', 'alcohol', 'color'



    











In [54]:



    


df.as_matrix()



    


















    
Out[54]:








array([[7.0, 0.27, 0.36, ..., 0.45, 8.8, 'W'],
       [6.3, 0.3, 0.34, ..., 0.49, 9.5, 'W'],
       [8.1, 0.28, 0.4, ..., 0.44, 10.1, 'W'],
       ..., 
       [6.3, 0.51, 0.13, ..., 0.75, 11.0, 'R'],
       [5.9, 0.645, 0.12, ..., 0.71, 10.2, 'R'],
       [6.0, 0.31, 0.47, ..., 0.66, 11.0, 'R']], dtype=object)

















In [ ]:

Content source: ledeprogram/algorithms

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