酒评指标 在这个项目中，我为在线葡萄酒销售商构建了葡萄酒评级预测指标。 该Wine预测变量旨在显示使用wine_dataset良好的预测是可能的。 葡萄酒评级是80到100之间的一个分数，代表了葡萄酒的质量。 使用当前的功能集，随机森林分类器及其调整的参数葡萄酒等级预测器可以预测均方误差为4.9的葡萄酒质量。 该指标表明，针对客户的全自动机器学习解决方案在生产中是可行且有效的。 该预测器运行带有Docker和Luigi任务的机器学习管道。 因此，它可以在装有docker和docker-compose的任何机器上运行。 机器学习管道包括以下步骤： 下载资料 制作数据集 清理数据 提取功能

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wine及微信安装包，安装教程参考：https://blog.csdn.net/SPACESTUDIO/article/details/120091104

Ubuntu安装wine后可安装deepin qq，实现Ubuntu中使用qq，具体操作方法请看： https://www.cnblogs.com/dudujerry/p/9763518.html

白葡萄酒质量预测模型 介绍 葡萄酒认证包括物理化学测试，例如密度，pH，酒精含量，固定和挥发性酸度的测定等。我们有一个庞大的数据集，具有1到10种Vinho Verde品种葡萄酒的物理化学测试结果和质量。认证机构不仅可以使用该模型，而且葡萄酒生产商还可以使用该模型基于理化特性来提高质量，而消费者也可以使用该模型来预测葡萄酒的质量。 数据集 可以在UCI机器学习存储库中找到该数据集。 葡萄酒分为白葡萄酒和红葡萄酒两类。 该分析涉及白葡萄酒，并基于数据集中显示的13个变量/特征： 固定酸度 挥发性酸度 柠檬酸 残留糖 氯化物 游离二氧化硫 总二氧化硫 密度 pH值 硫酸盐 酒精 输出变量（基于感官数据）：质量（0、1和2之间的得分） 0-极差，1-良好，2-极好 任务完成 目的是探索葡萄酒质量数据集，以便从数据中提取主要特征和特征并预测葡萄酒质量。 我们将这个问题视为回归任务。 执行的任务是

包括两个数据集:红葡萄酒数据集winequality-red.csv，白葡萄酒数据集winequality-white.csv，涉及来自葡萄牙北部的红色和白色vinho verde葡萄酒样本。 目标是根据物理化学测试对葡萄酒质量进行建模 Two datasets are included, related to red and white vinho verde wine samples, from the north of Portugal. The goal is to model wine quality based on physicochemical tests

wine-gecko.rar

manjaro 安装 deepin-wine-wechat 微信版本:2.7.1 高版本微信（当前最高版本：2.9.0）存在wine安装存在bug，图片和文件无法发送，该版本亲测没问题 安装命令：pacman -U deepin-wine-wechat-2.7.1.88-1-x86_64.pkg.tar.xz