White-Wine-Quality-Prediction-源码
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
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资源详情
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