<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 1. Загрузите выборку Wine
Step1:  2. Извлеките из данных признаки и классы. Класс записан в первом столбце (три варианта), признаки — в столбцах со второго по последний. Более подробно о сути признаков можно прочитать по адресу https
Step2:  3. Оценку качества необходимо провести методом кросс-валидации по 5 блокам (5-fold). Создайте генератор разбиений, который перемешивает выборку перед формированием блоков (shuffle=True). Для воспроизводимости результата, создавайте генератор KFold с фиксированным параметром random_state=42. В качестве меры качества используйте долю верных ответов (accuracy).
Step3:  4. Найдите точность классификации на кросс-валидации для метода k ближайших соседей (sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier), при k от 1 до 50. При каком k получилось оптимальное качество? Чему оно равно (число в интервале от 0 до 1)? Данные результаты и будут ответами на вопросы 1 и 2.
Step4:  5. Произведите масштабирование признаков с помощью функции sklearn.preprocessing.scale. Снова найдите оптимальное k на кросс-валидации.
Step5:  6. Какое значение k получилось оптимальным после приведения признаков к одному масштабу? Приведите ответы на вопросы 3 и 4. Помогло ли масштабирование признаков?
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
df = pd.read_csv('../data/wine.data')
Explanation: 1. Загрузите выборку Wine
End of explanation
X_train = df[df.columns[1:]]
y_train = df[df.columns[0]]
Explanation: 2. Извлеките из данных признаки и классы. Класс записан в первом столбце (три варианта), признаки — в столбцах со второго по последний. Более подробно о сути признаков можно прочитать по адресу https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine (см. также файл wine.names, приложенный к заданию)
End of explanation
kf = KFold(n_splits=5, random_state=42, shuffle=True)
Explanation: 3. Оценку качества необходимо провести методом кросс-валидации по 5 блокам (5-fold). Создайте генератор разбиений, который перемешивает выборку перед формированием блоков (shuffle=True). Для воспроизводимости результата, создавайте генератор KFold с фиксированным параметром random_state=42. В качестве меры качества используйте долю верных ответов (accuracy).
End of explanation
def test_accuracy(kf, X, y):
    means = list()
    means_range = range(1, 51)
    for r in means_range:
        knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=r)
        score = cross_val_score(knn, X, y, cv=kf, scoring='accuracy') 
        score_mean = np.mean(score)
        means.append(score_mean)
    return pd.DataFrame(means, means_range).mean(axis=1).sort_values(ascending=False)
accuracy_df = test_accuracy(kf, X_train, y_train)
top_accuracy = accuracy_df.head(1)
print(top_accuracy.index[0])
print("{:0.2f}".format(top_accuracy.values[0]))
Explanation: 4. Найдите точность классификации на кросс-валидации для метода k ближайших соседей (sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier), при k от 1 до 50. При каком k получилось оптимальное качество? Чему оно равно (число в интервале от 0 до 1)? Данные результаты и будут ответами на вопросы 1 и 2.
End of explanation
X_train_scaled = preprocessing.scale(X_train)
accuracy_df = test_accuracy(kf, X_train_scaled, y_train)
top_accuracy = accuracy_df.head()
Explanation: 5. Произведите масштабирование признаков с помощью функции sklearn.preprocessing.scale. Снова найдите оптимальное k на кросс-валидации.
End of explanation
print(top_accuracy.index[0])
print("{:0.2f}".format(top_accuracy.values[0]))
Explanation: 6. Какое значение k получилось оптимальным после приведения признаков к одному масштабу? Приведите ответы на вопросы 3 и 4. Помогло ли масштабирование признаков?
End of explanation
<END_TASK>