ランダムフォレストによるワイン品質予測プロジェクト

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ランダムフォレストによるワイン品質予測プロジェクト

ランダムフォレストによるワイン品質予測プロジェクト

本リポジトリは、物理化学的特性データを用いてワインの品質を予測する機械学習プロジェクトです。Pythonの主要ライブラリを活用し、探索的データ解析（EDA）、モデル構築、ハイパーパラメータ調整、特徴量重要度の分析を包括的に実施。Jupyter Notebook形式で詳細な実装と可視化を提供し、初心者から中級者まで機械学習の流れを学びやすい構成となっています。

https://github.com/NhanPhamThanh-IT/Random-Forest-Wine-Quality-Prediction

概要

「Random Forest Wine Quality Prediction」は、ワインの化学的特徴量を基に品質を予測する機械学習プロジェクトです。Pythonを用いたJupyter Notebook形式で、PandasやNumPyによるデータ処理、MatplotlibやSeabornによる可視化、そしてScikit-learnのランダムフォレストアルゴリズムでの分類モデル作成を行います。データの探索的解析から始まり、モデルの学習・評価、ハイパーパラメータチューニング、特徴量の重要度分析までを丁寧に実装。教育的価値が高く、機械学習の実践を学びたいユーザーに最適です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 3
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 3
  • コミット数: 7
  • ファイル数: 5
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • 物理化学的指標を用いたワイン品質の分類問題に特化
  • 探索的データ解析（EDA）からモデル構築までの一連の流れをJupyter Notebookで実装
  • ランダムフォレストアルゴリズムによる高精度な品質予測
  • ハイパーパラメータ調整と特徴量重要度分析によるモデル解釈性の向上

技術的なポイント

本プロジェクトは、ワインの品質予測を目的とした教師あり学習の典型的な分類問題を取り扱っています。使用データは「winequality-red.csv」で、酸度や残留糖分、pH、アルコール濃度などの物理化学的特徴量を含みます。まずPandasとNumPyを活用し、欠損値の有無や統計的傾向を調査。MatplotlibとSeabornによるヒストグラムや相関マトリックスの可視化で、特徴量同士の関係性や分布を直感的に把握しています。

モデル構築ではScikit-learnのRandomForestClassifierを採用。ランダムフォレストは複数の決定木を組み合わせて予測性能を向上させるアンサンブル学習手法で、過学習に強く、変数の重要度解析も可能です。初期モデルを学習後、GridSearchCVやRandomizedSearchCVなどによるハイパーパラメータの最適化を行い、木の深さや分割基準、木の数を調整して性能向上を図ります。

さらに、特徴量重要度の分析により、どの物理化学的指標がワイン品質に大きな影響を与えているかを明示。これによりブラックボックスになりがちな機械学習モデルの解釈性が高まり、専門家の知見とも照合可能です。全体はJupyter Notebookで一貫して実装されており、コードと解説が同時に閲覧できるため、実務での展開や学習教材としても優秀です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • LICENSE: ライセンス情報ファイル
  • README.md: プロジェクト概要とセットアップ方法等の説明
  • docs: プロジェクトに関するドキュメント格納用ディレクトリ
  • random-forest-wine-quality-prediction.ipynb: メインのJupyter Notebook。データ解析からモデル構築、評価までの全工程を実装
  • winequality-red.csv: ワインの物理化学的データセット（赤ワイン）

まとめ

ランダムフォレストを用いたワイン品質予測の実践的教材として優秀。

リポジトリ情報：