Red-Wine-Quality-Accuracy-0.9175-:来自kaggle的“红酒质量”数据集。 提供了具有不同化学物质的葡萄酒成分的数据。 我曾经用熊猫来操纵数据，然后用Seaborn来可视化数据。 最后，我使用scikit-learn的各种模型对葡萄酒的质量做出了预测-源码

/ *日期：2018年5月7日作者：Raj Mehrotra * / 来自kaggle的“红酒质量”数据集。 数据集包含有关葡萄酒样品的详细信息，以及说明葡萄酒中不同化学物质浓度的不同特征。 目标变量是0-10的葡萄酒质量。 我首先探索并分析了数据，并使用了熊猫，matplotlib，seaborn库进行了可视化，并研究了不同类别和数字特征的分布。 然后，我清理了数据并准备好进行建模。然后，我还使用sklearn提供的StandardScaler缩放了所有数字功能以实现更好的性能。 最后，我从scikit学习中使用了不同的ML算法，包括SVM，RandomForest等。 我还使用GridSearchCV函数调整了所有算法的参数。 最后，通过使用带有“ rbf”内核和参数“ C”和“ gamma”的调整值的支持向量机，我在数据集上的精度为0.9175。