红酒、白酒品质公开数据集
2022-04-21 11:03:35 929KB 红酒
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2022-04-16 18:09:42 258KB 机器学习 人工智能
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探索性数据分析 机器学习模型 结论 所有特征都显示出对葡萄酒质量的影响。当考虑每个变量的相关性时,我们可以看到一些特征是相互关联的。这是因为固定酸、柠檬酸等特征是 pH 值等特征的一部分。主要发现是酸度对决定葡萄酒的质量有很大影响。此外,消费者表示,优质葡萄酒不应含有过多的残糖。这意味着非常甜的葡萄酒不是优质葡萄酒的特征。酒精含量的增加也被视为优质葡萄酒的一个特征,但不应增加到将葡萄酒归类为烈酒的程度。 从机器学习模型中,我们得到堆叠分类器和随机森林分类器比其他模型具有更高的性能。堆叠分类器是精度最高的分类器,达到 85.94%。我们可以看到,在不重新采样的情况下,准确度略有提高。因此没有 SMOTE 重采样的模型是最好的模型。可以通过使用 scikit learn 随机网格搜索调整这些模型的超参数来提高准确性 有问题可以call me
2022-02-21 09:17:46 1.71MB 数据分析 数据挖掘
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