[Python][AI] 탐색적 데이터 분석(EDA) - 와인 품질 데이터셋 (Wine Quality Dataset) - 3

2025.01.23 - [개발 Code/인공지능 A.I.] - [Python][AI] 탐색적 데이터 분석(EDA) - 와인 품질 데이터셋 (Wine Quality Dataset) - 1

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데이터 시각화

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변수 간의 관계를 시각화하여 패턴을 파악하도록 한다.

 

 

품질 분포 및 변수 간 상관 관계(Correlation Heatmap)

# Library Version
# pandas    : 2.2.3
# numpy     : 1.23.5
# matplotlib: 3.9.2
# seaborn   : 0.13.2

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 와인 품질 분포 시각화
plt.figure(figsize=(10, 5))
sns.histplot(red_wine['quality'], bins=6, kde=True, color='red', label='Red Wine')
sns.histplot(white_wine['quality'], bins=6, kde=True, color='blue', label='White Wine')
plt.legend()
plt.title("Wine Quality Distribution (Red & White)")
plt.xlabel("Quality")
plt.ylabel("Count")
plt.grid(True)
plt.show()

# 변수 간 상관 관계 히트맵 (Red Wine)
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.heatmap(red_wine.corr(), annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f", linewidths=0.5)
plt.title("Correlation Heatmap (Red Wine)")
plt.show()

# 변수 간 상관 관계 히트맵 (White Wine)
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.heatmap(white_wine.corr(), annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f", linewidths=0.5)
plt.title("Correlation Heatmap (White Wine)")
plt.show()

 

• 품질 분포
  • 레드 와인과 화이트 와인의 품질(quality) 분포가 다소 차이가 있음
  • 중간 품질(5~6점)이 가장 많으며, 극단적으로 높은 품질(8 이상)은 적음

 

와인 별 품질(Quality) 분포도

 

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반응형

• 변수 간 상관 관계 (Correlation Heatmap)
  • 레드 와인의 경우 알코올(alcohol)과 품질(quality)의 상관관계가 상대적으로 높은 편
  • 화이트 와인도 알코올과 품질의 관계가 강하며, 휘발성 산(volatile acidity)은 품질과 음의 상관관계를 가짐
  • 전반적으로 밀도(density)와 품질(quality)은 음의 상관관계를 보임

 

레드 와인 변수 간 상관 관계

화이트 와인 변수 간 상관 관계

 

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바이올린 플롯 분석

 

# 주요 변수 선택
features = ['alcohol', 'volatile acidity', 'density', 'sulphates', 'citric acid']

# 레드 와인 바이올린 플롯
plt.figure(figsize=(15, 10))
for i, feature in enumerate(features, 1):
    plt.subplot(2, 3, i)
    sns.violinplot(x=red_wine['quality'], y=red_wine[feature], palette="Reds")
    plt.title(f"{feature} vs Quality (Red Wine)")
    plt.xlabel("Quality")
    plt.ylabel(feature)
    plt.grid(True)

plt.tight_layout()
plt.show()

# 화이트 와인 바이올린 플롯
plt.figure(figsize=(15, 10))
for i, feature in enumerate(features, 1):
    plt.subplot(2, 3, i)
    sns.violinplot(x=white_wine['quality'], y=white_wine[feature], palette="Blues")
    plt.title(f"{feature} vs Quality (White Wine)")
    plt.xlabel("Quality")
    plt.ylabel(feature)
    plt.grid(True)

plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

• 알코올 (Alcohol)
  • 품질이 높아질수록 알코올 도수의 평균이 증가하는 경향을 보임
  • 특히 높은 품질(7~8점)에서 알코올 도수가 비교적 높은 값에서 분포함
• 휘발성 산 (Volatile Acidity)
  • 품질이 낮은 와인(특히 4~5점)에서 휘발성 산의 값이 높게 분포함
  • 즉, 휘발성 산이 높으면 품질이 낮아질 가능성이 큼
• 밀도 (Density)
  • 낮은 품질일수록 밀도가 높게 분포하는 경향이 있음
  • 특히 화이트 와인에서 이 경향이 더 두드러짐
• 황산염 (Sulphates)
  • 품질이 높은 와인(7점 이상)에서 황산염 농도가 조금 더 높은 경향을 보임
• 구연산 (Citric Acid)
  • 품질이 높을수록 구연산 농도가 증가하는 경향이 있으나, 일부 품질에서는 큰 차이가 없음

 

레드 와인 품질 별 주요 특성들의 분포 확인

 

화이트 와인 품질 별 주요 특성들의 분포 확인