Графики рассеивания

Программа для создания матрицы графиков рассеивания

target_column = df.columns[-1]df_clean = df.rename(columns={target_column: 'Compressive_Strength'})df_clean['Strength_Category'] = pd.qcut(df_clean['Compressive_Strength'],

q=3,

labels=['Низкая', 'Средняя', 'Высокая'])

plt.figure(figsize=(15, 12))sns.pairplot(df_clean, hue='Strength_Category', palette='viridis',

vars=df_clean.columns[:-1], # Все столбцы кроме последнего (категория)

diag_kind='hist',

plot_kws={'alpha': 0.7, 's': 30},

corner=True) plt.suptitle('МАТРИЦА ГРАФИКОВ РАССЕИВАНИЯ С РАСКРАСКОЙ ПО КАТЕГОРИЯМ ПРОЧНОСТИ',

y=1.02, fontsize=16, fontweight='bold')plt.show()

<Figure size 1500x1200 with 0 Axes>

Результат работы программы:

1. КЛЮЧЕВЫЕ ФАКТОРЫ ПРОЧНОСТИ:

Цемент - сильная положительная (r=0.50)

Возраст - умеренная положительная (r=0.33)

Суперпластификатор - умеренная положительная (r=0.29)

2. ВАЖНЫЕ ВЗАИМОСВЯЗИ:

Суперпластификатор и Зола-унос: сильная отрицательная

Цемент и Вода: умеренная отрицательная

Вода и Прочность: умеренная отрицательная

Таким образом, можем отметить:

1. Чем больше цемента в смеси - тем прочнее бетон

2. Чем дольше твердеет бетон - тем он прочнее

3. Специальные добавки (суперпластификаторы) увеличивают прочность

4. Лишняя вода в смеси делает бетон менее прочным

5. Добавки и зола-унос обычно не используются вместе

6. Все остальные компоненты почти не влияют на прочность

ВЫВОД

В ходе лабораторной работы был проведён комплексный анализ датасета о прочности бетона. Основные выводы заключаются в следующем.

Датасет демонстрирует высокое качество, о чём свидетельствует полное отсутствие пропущенных значений. Статистический анализ выявил особенности распределения компонентов, такие как асимметрия для золы-уноса и шлака. Метод IQR показал, что выбросы в большинстве параметров минимальны, а значительное их количество для возраста объясняется долгосрочными испытаниями образцов.

Ключевым результатом корреляционного анализа стало подтверждение технологически значимых взаимосвязей. Обнаружена сильная положительная корреляция между содержанием цемента и прочностью (r=0.50), а также умеренная положительная связь с возрастом и содержанием суперпластификатора. Наиболее важной с практической точки зрения является умеренная отрицательная корреляция (r=-0.657) между водой и суперпластификатором, что отражает принцип работы этой химической добавки.

Таким образом, датасет оказался полностью готов для последующего машинного обучения. Выявленные зависимости имеют чёткое физическое обоснование и задают основу для прогнозирования свойств бетона.