【ChatGPT4 Code Interpreter】 ChatGPTにデータ分析をお願いしてみた。(load_wine データセット)

# 背景
ChatGPT4 に Python を使用したグラフ作成やデータ分析を自動で行ってくれる Code Interpreter 機能が追加されたということで、早速使ってみました。
今回は、 sklearn が提供している load_wide データセットを使用したデータ分析をお願いしてみます。

# 結論
一言レポーティングのお願いをするだけで、以下の内容を出力してくれました。
- データセットの概要
- 特徴量の説明
- 統計情報の確認(説明変数、目的変数)
- データの可視化(ヒストグラム、ヒートマップ)
- ロジスティック回帰を使用したモデルの作成と評価

# 詳細
実際に出力されたChatGPTの回答を記載します。

## ChatGPTへの命令
sklearnが提供しているload_wineデータセットについて、あなたなりのデータ分析した結果のレポートを出力してください。

## ChatGPTの回答
もちろんです。まずは、scikit-learnのload_wineデータセットをロードしてデータの理解を深めましょう。

load_wineデータセットは、178のイタリア産ワインサンプルについての化学分析結果をまとめたものです。各サンプルには13の異なる特徴があり、それぞれの特徴はワインの異なる化学的属性を表しています。これらの特徴を使用して、データセットのワインが3つの異なる品種（クラス0、クラス1、クラス2）のどれに属するかを予測することができます。

以下のステップを経てデータ分析を行います:

データの探索: データセットを確認し、特徴とターゲットの理解を深めます。
データの前処理: 必要に応じて前処理を行います。
データの可視化: データのパターンや関係性を明らかにします。
モデルの訓練と評価: データに基づいて分類モデルを訓練し、その性能を評価します。
それでは、まずはデータの探索から始めましょう。

``` Python
from sklearn.datasets import load_wine
import pandas as pd

# Load the wine dataset
wine = load_wine()

# Create a DataFrame with the feature data
df = pd.DataFrame(wine.data, columns=wine.feature_names)

# Add the target data to the DataFrame
df['target'] = wine.target

# Show the first few rows of the DataFrame
df.head()

```
```
RESULT
   alcohol  malic_acid   ash  alcalinity_of_ash  magnesium  total_phenols  \
0    14.23        1.71  2.43               15.6      127.0           2.80   
1    13.20        1.78  2.14               11.2      100.0           2.65   
2    13.16        2.36  2.67               18.6      101.0           2.80   
3    14.37        1.95  2.50               16.8      113.0           3.85   
4    13.24        2.59  2.87               21.0      118.0           2.80   

   flavanoids  nonflavanoid_phenols  proanthocyanins  color_intensity   hue  \
0        3.06                  0.28             2.29             5.64  1.04   
1        2.76                  0.26             1.28             4.38  1.05   
2        3.24                  0.30             2.81             5.68  1.03   
3        3.49                  0.24             2.18             7.80  0.86   
4        2.69                  0.39             1.82             4.32  1.04   

   od280/od315_of_diluted_wines  proline  target  
0                          3.92   1065.0       0  
1                          3.40   1050.0       0  
2                          3.17   1185.0       0  
3                          3.45   1480.0       0  
4                          2.93    735.0       0  
```
このデータセットには、以下のような特徴が含まれています：

1. alcohol: アルコール度数
1. malic_acid: リンゴ酸含有量
1. ash: 灰分
1. alcalinity_of_ash: 灰分のアルカリ度
1. magnesium: マグネシウム含有量
1. total_phenols: 総フェノール含有量
1. flavanoids: フラバノイドの含有量（フェノール類の一種）
1. nonflavanoid_phenols: 非フラバノイドフェノールの含有量
1. proanthocyanins: プロアントシアニン含有量（ポリフェノール類の一種）
1. color_intensity: 色の強さ
1. hue: 色調
1. od280/od315_of_diluted_wines: 希釈ワインのOD280/OD315比（ワインの色相を測定）
1. proline: プロリン含有量（アミノ酸の一種）

また、'target'列には、各ワインの品種を表すラベルが格納されています（0、1、2のいずれか）。

次に、データセットの基本的な統計情報を確認しましょう。これにより、各特徴の範囲、中心傾向、分布についての洞察を得ることができます。また、欠損値や外れ値の存在を確認することもできます。

``` Python
# Get basic statistical information about the dataset
df.describe()
```

```
RESULT
          alcohol  malic_acid         ash  alcalinity_of_ash   magnesium  \
count  178.000000  178.000000  178.000000         178.000000  178.000000   
mean    13.000618    2.336348    2.366517          19.494944   99.741573   
std      0.811827    1.117146    0.274344           3.339564   14.282484   
min     11.030000    0.740000    1.360000          10.600000   70.000000   
25%     12.362500    1.602500    2.210000          17.200000   88.000000   
50%     13.050000    1.865000    2.360000          19.500000   98.000000   
75%     13.677500    3.082500    2.557500          21.500000  107.000000   
max     14.830000    5.800000    3.230000          30.000000  162.000000   

       total_phenols  flavanoids  nonflavanoid_phenols  proanthocyanins  \
count     178.000000  178.000000            178.000000       178.000000   
mean        2.295112    2.029270              0.361854         1.590899   
std         0.625851    0.998859              0.124453         0.572359   
min         0.980000    0.340000              0.130000         0.410000   
25%         1.742500    1.205000              0.270000         1.250000   
50%         2.355000    2.135000              0.340000         1.555000   
75%         2.800000    2.875000              0.437500         1.950000   
max         3.880000    5.080000              0.660000         3.580000   

       color_intensity         hue  od280/od315_of_diluted_wines      proline  \
count       178.000000  178.000000                    178.000000   178.000000   
mean          5.058090    0.957449                      2.611685   746.893258   
std           2.318286    0.228572                      0.709990   314.907474   
min           1.280000    0.480000                      1.270000   278.000000   
25%           3.220000    0.782500                      1.937500   500.500000   
50%           4.690000    0.965000                      2.780000   673.500000   
75%           6.200000    1.120000                      3.170000   985.000000   
max          13.000000    1.710000                      4.000000  1680.000000   

           target  
count  178.000000  
mean     0.938202  
std      0.775035  
min      0.000000  
25%      0.000000  
50%      1.000000  
75%      2.000000  
max      2.000000  
```
データセットの基本的な統計情報は次のとおりです：

- すべての特徴について、値が存在しており（カウントが178）、欠損値はありません。
- 各特徴の平均値、中央値、最小値、最大値などを見ることで、その分布についての基本的な理解を得ることができます。
- 例えば、「alcohol」の平均値は約13.00で、最小値は11.03、最大値は14.83です。これは、アルコール度数がこれらの範囲内で変動することを示しています。
- 各特徴の標準偏差も確認できます。これにより、各特徴がどれだけ分散しているか（データが平均からどれだけ離れているか）を理解することができます。大きな標準偏差は、値が平均から大きく離れていることを示し、小さい標準偏差は値が平均近くに集中していることを示します。

次に、各ワインのクラス（'target'）の分布を確認しましょう。これにより、クラス間でのサンプル数のバランスを確認することができます。バランスがとれていない場合、一部のクラスが他のクラスよりも多く表現されているため、モデルの学習に影響を与える可能性があります。

``` Python
# Check the distribution of the target variable
df['target'].value_counts()
```

```
RESULT
1    71
0    59
2    48
Name: target, dtype: int64
```

'load_wine'データセットの目標変数（'target'）の分布は次のとおりです：

- クラス1: 71サンプル
- クラス0: 59サンプル
- クラス2: 48サンプル

これらのクラス間で完全なバランスはありませんが、大きな偏りがあるわけではないため、このまま分析を進めて問題ないと思われます。

次に、データの可視化を行います。これにより、特徴間の関係や、特徴と目標変数との関係を理解することができます。まずは各特徴のヒストグラムを作成し、その分布を視覚的に確認しましょう。次に、特徴間の相関を調べるためのヒートマップを作成します。これにより、特徴間の相関関係を理解することができます。特徴が強く相関している場合、それらは同じ情報を伝えている可能性があり、特徴選択や次元削減の際に考慮するべきです。また、特徴と目標変数との相関を確認することで、どの特徴が目標変数の予測に重要である可能性があるかを理解することができます。

``` Python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Set up a grid of plots
plt.figure(figsize=(15, 15))

# Draw histograms for each feature
for idx, feature in enumerate(df.columns[:-1]):
    plt.subplot(4, 4, idx+1)
    df[feature].hist(bins=30)
    plt.title(feature)

plt.tight_layout()
plt.show()
```

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/479797/31d58feb-1197-9962-cf46-2a74928c9809.png)

上記のヒストグラムから、各特徴の分布を視覚的に確認することができます。例えば、「alcohol」、「malic_acid」、「ash」などの特徴は、それぞれ異なる形状と範囲の分布を持っています。これは、各特徴がデータセット内で独自の分布を持っており、異なる情報を持っている可能性があることを示しています。

次に、特徴間の相関を確認するためのヒートマップを作成します。


``` Python
# Compute the correlation matrix
corr = df.corr()

# Set up the matplotlib figure
plt.figure(figsize=(12, 10))

# Generate a custom diverging colormap
cmap = sns.diverging_palette(230, 20, as_cmap=True)

# Draw the heatmap with the mask and correct aspect ratio
sns.heatmap(corr, cmap=cmap, vmax=1, center=0,
            square=True, linewidths=.5, cbar_kws={"shrink": .5}, annot=True)

plt.show()

```
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/479797/ff59dc83-67ae-2050-c97c-7d582fff55b0.png)

上記のヒートマップは、各特徴間の相関関係を視覚化したものです。カラーマップにより、相関係数が正（赤）または負（青）であることが示されています。相関係数の絶対値が大きいほど、特徴間の相関が強いことを示します。

- 例えば、「total_phenols」と「flavanoids」は強い正の相関を持っています（相関係数は約0.86）。これは、一方の特徴が増加すると、もう一方の特徴も増加する傾向があることを意味します。
- 逆に、「alcalinity_of_ash」と「flavanoids」は強い負の相関を持っています（相関係数は約-0.76）。これは、一方の特徴が増加すると、もう一方の特徴が減少する傾向があることを意味します。
- 「target」と各特徴との相関を確認すると、一部の特徴（例えば、「flavanoids」、「total_phenols」、「od280/od315_of_diluted_wines」）は目標変数と負の相関があり、一部の特徴（例えば、「alcalinity_of_ash」、「malic_acid」）は目標変数と正の相関があります。これは、これらの特徴が目標変数の予測に重要である可能性を示しています。

以上の情報を元に、適切な特徴選択や次元削減を行い、モデルの訓練と評価を行います。今回は、全ての特徴を使用してモデルを訓練し、その性能を評価しましょう。訓練にはロジスティック回帰モデルを使用します。このモデルは、特徴が目標クラスの予測にどのように影響するかを理解するのに役立つためです。モデルの評価は、クロスバリデーションと精度（accuracy）スコアによって行います。

``` Python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# Separate the features and the target
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']

# Initialize a logistic regression model
model = LogisticRegression(max_iter=1000)

# Evaluate the model using cross-validation
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)

# Compute the mean accuracy
mean_accuracy = scores.mean()

mean_accuracy

```

```
STDOUT/STDERR
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/sklearn/linear_model/_logistic.py:814: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1):
STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT.

Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data as shown in:
    https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html
Please also refer to the documentation for alternative solver options:
    https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression
  n_iter_i = _check_optimize_result(
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/sklearn/linear_model/_logistic.py:814: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1):
STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT.

Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data as shown in:
    https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html
Please also refer to the documentation for alternative solver options:
    https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression
  n_iter_i = _check_optimize_result(
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/sklearn/linear_model/_logistic.py:814: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1):
STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT.

Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data as shown in:
    https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html
Please also refer to the documentation for alternative solver options:
    https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression
  n_iter_i = _check_optimize_result(
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/sklearn/linear_model/_logistic.py:814: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1):
STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT.

Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data as shown in:
    https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html
Please also refer to the documentation for alternative solver options:
    https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression
  n_iter_i = _check_optimize_result(
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/sklearn/linear_model/_logistic.py:814: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1):
STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT.

Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data as shown in:
    https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html
Please also refer to the documentation for alternative solver options:
    https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression
  n_iter_i = _check_optimize_result(
```
```
RESULT
0.961111111111111
```
ロジスティック回帰モデルを用いて5-foldクロスバリデーションを行った結果、平均的な精度（accuracy）は約0.961（96.1%）でした。これは、モデルがワインの品種（ターゲット）を非常に高い精度で予測できることを示しています。

ただし、モデルの訓練中に収束しない（最適なパラメータを見つけることができない）という警告が表示されています。これは、特徴のスケーリング（正規化または標準化）を行うことで解決できる可能性があります。特徴のスケーリングは、特徴の範囲を揃えることで、モデルの学習を助ける重要な前処理手順です。

ここでは、StandardScalerを使用して特徴をスケーリングし、再度モデルを訓練してみましょう。StandardScalerは、各特徴をその平均が0、標準偏差が1になるように変換します。これにより、すべての特徴が同じスケールで比較され、特徴の原始的な単位に依存しないモデルの訓練が可能になります。

``` Python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import make_pipeline

# Initialize a standard scaler
scaler = StandardScaler()

# Make a pipeline that scales the features and trains the model
pipeline = make_pipeline(scaler, model)

# Evaluate the pipeline using cross-validation
scores = cross_val_score(pipeline, X, y, cv=5)

# Compute the mean accuracy
mean_accuracy = scores.mean()

mean_accuracy

```

```
RESULT
0.9831746031746033 
```
特徴のスケーリング後、ロジスティック回帰モデルの平均精度は約0.983（98.3%）に改善しました。これは、特徴のスケーリングがモデルの性能向上に寄与したことを示しています。また、訓練プロセスでの収束警告も解消されました。

この分析を通じて、load_wineデータセットの特徴を理解し、それらを使用してワインの品種を予測するモデルを訓練し、評価することができました。データセットの特徴はワインの品種と強く関連していることが示され、ロジスティック回帰モデルはそれをうまく学習することができました。その結果、モデルは非常に高い精度でワインの品種を予測することができます。

ただし、この分析は基本的なものであり、より深い洞察を得るためには、さらに詳細な探索的データ分析、特徴エンジニアリング、モデル選択とチューニング、パフォーマンスメトリクスの選択などが必要です。また、このモデルはまだ未知のデータに対する性能を確認していません。モデルが実際の未知のデータに対してどの程度予測性能を持つかを確認するためには、テストセットを使った評価が必要です。