表7. 第二类酒和第一类酒/第三类酒红酒之间的主要区别 结论 本文使用四种分类方法,评估每个模型在预测红酒类别方面的准确性。QDA 和 LDA 的准确度最高,其次是 KNN 和多项逻辑回归。在应用 KNN 模型进行准确分类之前,对数据进行标准化处理非常重要。主成分分析(PCA)用于确定三类红酒之间的主要差异。 更多高质量科技类原创文章,请
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二、2012年1-6月大连关区葡萄酒进口跌价的主要原因: 三、葡萄酒行业值得注意的问题及相关建议 第2节葡萄酒价格变化关键因素 第10章葡萄酒行业用户分析 第1节用户认知程度分析 第2节用户需求特点分析 第3节葡萄酒行业用户关注因素 第11章行业替代品分析 第1节替代品发展现状 一、白酒 二、啤酒 三、黄酒 第2节...
结果如表 6 和表 7 所示,显示三类红酒之间主要区别。结果与表 2 所示的 LDA 结果一致。 表6. 1第一类和第三类红酒之间的主要区别。 对于上述参数,第2类酒的值介于第一类和第三类之间。 表7. 第二类酒和第一类酒/第三类酒红酒之间的主要区别 结论 本文使用四种分类方法,评估每个模型在预测红酒类别方面的准确...
表5总结了这几种分类模型下红酒数据集的准确率。LDA和QDA的准确率最高,其次是KNN(k=5)模型。 表5. 不同分类模型的准确率 主成分分析 (Principal Component Analysis——PCA) 上述模型可以根据 13 个预测变量预测红酒类别。然而,我们也很想知道这三个类别之间的主要区别,以及哪些预测变量最重要。我们可以通过探索...
表5总结了这几种分类模型下红酒数据集的准确率。LDA和QDA的准确率最高,其次是KNN(k=5)模型。 表5. 不同分类模型的准确率 主成分分析 (Principal Component Analysis——PCA) 上述模型可以根据 13 个预测变量预测红酒类别。然而,我们也很想知道这三个类别之间的主要区别,以及哪些预测变量最重要。我们可以通过探索...