机器学习回归项目
使用的著名UCI数据集来预测葡萄酒质量。
2022-02-12 18:15:03
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2022-01-05 18:09:27
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葡萄酒品质回归
:calendar: 背景：大学个别项目数据的科学实验室提出：过程和“数据科学与工程@都灵”我的硕士学位的1年的第一学期期间方法考试。
:play_button: 目标：根据评估的内容，建立回归管道来预测葡萄酒的质量。
:file_folder: 储存库结构
wine-quality-regression/
├─ assignment/
│ ├─ Data_Science_Lab___Project_Assignment_Winter_2021_first_call.pdf
├─ code/
│ ├─ code.ipnyb
├─ dataset/
| ├─ dev.tsv
│ ├─ eval.tsv
├─ report/
│ ├─ report.pdf
assignment文件夹包含教授给出的作业。 它包括实现目标的所有细节。
code文件夹包含python代码。
dataset文件夹包含使用的数据集。
dev
2022-01-05 11:41:17
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Wine葡萄酒数据集是来自UCI数据集上的公开数据集，这些数据是对意大利同一地区种植的葡萄酒进行化学分析的结果，这些葡萄酒来自三个不同的品种。数据包括了三种酒中13种不同成分的数量。每行代表一种酒的样本，共有178个样本，一共有14列，其中，第一个属性是类标识符，分别是1/2/3来表示，代表葡萄酒的三个分类。其它13列为每个样本的对应属性的样本值。属性分别是：酒精、苹果酸、灰、灰分的碱度、镁、总酚、黄酮类化合物、非黄烷类酚类、原花色素、颜色强度、色调、稀释葡萄酒的OD280/OD315、脯氨酸。可以用来进行数据分析和数据挖掘。
2021-12-30 20:28:18
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