2.5 用实数值属性预测实数值目标:评估红酒口感 红酒口感数据集包括将近1 500种红酒的数据。每一种红酒都有一系列化学成分的测量指标,包括酒精含量、挥发性酸、亚硝酸盐。每种红酒都有一个口感评分值,是三个专业评酒员的评分的平均值。问题是构建一个预测模型,输入化学成分的测量值,预测口感评分值,使之与评酒员的评分一致。 代码清单2-
python葡萄酒数据三个模型准确性 基于python红酒品质预测,数据预处理先把需要使用的包给导入importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportGradientBoostingClassifier,RandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,cross_val
这个结论的作用,就是说当以分类或回归之一进行机器学习找不到合适的算法训练出模型时,不妨尝试转换到另一个方向去寻求突破。 好了,胡诌了一些晕乎乎的理论后,本文继续使用ML.NET带来一个回归模型的案例,根据白葡萄酒的各项酿制成分参数来预测其品质好坏。这次的数据集取自著名的竞赛网站——Kaggle.com的其中一个考题...
葡萄酒['质量'].value_counts() 现在我们只有 2 个类,0 和 1,或者坏的和好的. 将数据拆分为训练和测试 从sklearn.model_selection 导入train_test_splitX=wine.drop('质量', axis=1) y = 酒['质量'] X_train, X_test, y_train, y_test= train_test_split(X, y, test_size=0.3, 随机状态=10...
05-0088-05基于随机森林算法的葡萄酒品质预测方法林 劼1 ,林舒晔2(1. 福建师范大学 软件学院, 福建 福州 350108;2. 福建农林大学 作物科学学院, 福建 福州 350002)摘要:采用机器学习中的随机森林算法对葡萄酒的化学特性与葡萄酒的品质之间的关系进行学习,并建立了有效的模型对葡萄酒品质进行预测 ...
至于LDA,将模型应用于测试数据时,ROC为0.819,准确率为0.762(95%CI:0.72-0.80)。预测葡萄酒品质的最重要变量是酒精度、挥发性酸度和硫酸盐。与逻辑回归模型相比,LDA 在满足正常假设的情况下,在样本量较小或类别分离良好的情况下更有帮助。 ### 逻辑回归...
编者按:Udacity机器学习、深度学习导师Ashwin Hariharan以预测葡萄酒品质作为例子,带你步入机器学习的大门。 机器学习(ML)是人工智能的一个子领域。它赋予计算机学习的能力,而无需显式地编程。从搜索趋势来看,这几年机器学习的流行度和需求明显上涨。 这篇机器学习入门教程是我写的上一篇数据科学教程的姊妹篇。上一篇...
04 05_TensorFlow 2.0 回归案例 葡萄酒品质预测 38:12 06_TensorFlow 2.0 基于LSTM进行文本生成(字符级) 41:53 07_TensorFlow 2.0 基于LSTM单变量预测_电力消耗案例 51:01 08_TensorFlow 2.0 基于LSTM多变量_共享单车使用量预测 48:39 09_基于Embedding进行IMDB情感文本分类(上集) 20:17 09_基于Embedding进行...
基于随机森林算法的葡萄酒品质预测方法
基于PCA和BP神经网络的葡萄酒品质预测模型 Predictionmodelofqualityofwineonprincipalcomponent analysisandBPneuralnetworks 曾祥燕 赵良忠 孙文兵 蒋盛岩 ZENGXiang—yan ZHAOLiang—zhong SUN 一bing JIANGSheng—yah (1.邵阳学院生物与化学工程系,湖南邵阳