Machine-Learning-Project:机器学习天气对酒点的影响-源码
酒点和机器学习
在葡萄平均生长季节（3月至8月）的每个月中，使用温度（低，高，平均），降水，湿度和阴天来预测葡萄酒的得分。 使用多元线性回归，支持向量回归和神经网络。
结论
下次提供更多时间：
更多小尺寸类别
更大的数据集
更加多样化的天气数据（即污染）
包括其他地区（即法国或其他国家）
更多的葡萄酒包含更多的积分
调查葡萄酒品种
其他要考虑的因素：
气候
技术
环境因素（污染，土壤养分等）
藤龄
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