文件包含一个数据集（csv文件）和一个可执行代码（py文件），是对红酒数据集的分类训练与测试。可作为人工智能、机器学习初学者的学习资料。 模型训练基于逻辑回归算法，数据集和测试集按照8:2的比例进行划分。 数据集前11列为红酒的属性，最后一列是红酒的分类标签，此处红酒总共有六类（标签分别为3、4、5、6、7、8），每一行为一个红酒样本。通过对机器学习分类模型输入特征值，得出此红酒的种类。 需要Python版本3.8及以上；需要引入第三方库pandas和sklearn。

运行记录： 训练集每类9k数据集，训练集一般为每类1k； 1.利用英文数据集进行二分类，因为数据可能过于中和，运行正确率在85%左右，其中测试集没有label输出自己评价可以发现测试集正确率和验证集类似，大约85%，epoch为2 2.利用上述影评二分类，label 0 1 对应1 5星影评，正确率在99%+ 3.利用上述影评三分类，label 0 1 2对应1 3 5星影评，正确率在99%左右 4.利用上述影评四分类，label 0 1 2 3对应1 3 4 5星影评，小数据训练，135星各9k训练集，4星10个训练集，输出相同大小，准确率78%左右，也就是说基本预测错误，说明不可以进行小规模训练。 5.利用上述影评五分类，label 0 1 2 3 4对应1 2 3 4 5星影评，正确率97%+

代码已上传至github https://github.com/danan0755/Bert_Classifier 数据来源cnews，可以通过百度云下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1LzTidW_LrdYMokN—Nyag 提取码：zejw   数据格式如下： bert中文预训练模型下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/14JcQXIBSaWyY7bRWdJW7yg 提取码：mvtl 复制run_classifier.py，命名为run_cnews_cls.py。添加自定义的Processor class MyProcessor(D

R语言决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、KNN、BP神经网络