葡萄酒数据集分类葡萄酒数据集分类 葡萄酒数据集主要用于对葡萄酒的质量进行分类,基于其理化参数。这些理化参数包括:PH值、残糖、氯、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、酒精等。 此外,也有其他基于其他属性的葡萄酒数据集,如基于文本属性的葡萄酒评论数据集,这些数据集主要用于葡萄酒评论的情感分析。 在具体分类任务中,...
数据集可以被视为分类或回归任务。目标字段葡萄酒等级是有序变量,而且是不平衡的(例如,普通葡萄酒比优质或劣质葡萄酒多得多)。你的任务是使用给定的数据预测葡萄酒的质量。 字段说明 数据集的用途 了解数据集清洗。 建立分类模型来预测葡萄酒质量。 还要微调超参数并比较各种分类算法 数据文件...
葡萄酒数据集(Wine dataset): 一个分类数据集,包含3个品种的葡萄酒的178个样本,每个样本有13个化学成分特征。 根据葡萄酒这个数据集,我们可以看到随机森林的效果总体上来说会比决策树好很多,因为随机森林构建多个决策树并将它们的预测结果结合起来。这种方法可以提高模型的准确性和鲁棒性。
6. 因变量离散化 将因变量划分为3个区间,quality取值范围为[3,8],当值为[3,4]表示酒的档次为低,[5,6]为中,[7,8]为高。 查看离散化后各个level值的频数分布 为了便于后续使用分类算法,将文本数值化,即low-->0,medium-->1,high-->2。 (7)分割出训练集和测试集 将20%的数据作为测试集: 注释:tra...
数据集为一份红酒数据,总共有 178 个样本,每个样本有 13 个特征,这里不会为你提供红酒的标签,你需要自己根据这 13 个特征对红酒进行分类。部分数据如下图: StandardScaler的使用 由于数据中有些特征的标准差比较大,例如 Proline 的标准差大约为 314。如果现在用 kNN 算法来对这样的数据进行分类的话, kNN 算法...
数据集 | 葡萄酒质量数据集 该数据集包含与葡萄牙佛得角葡萄酒的红色和白色变体有关的记录。它包含1599个红葡萄酒样本和4898个白葡萄酒样本的信息。数据集中的输入变量包括葡萄酒的类型(红葡萄酒或白葡萄酒)和来自客观测试的指标(如酸度水平、PH值、ABV等),而目标/输出变量是基于感官数据的数字得分--由葡萄酒专家...
数据集的描述是这样的: 在观看Somm(侍酒师纪录片)之后,数据及提供者想知道如何创建一个预测模型,通过像侍酒师那样的盲品来鉴别葡萄酒。 第一步是收集一些数据来训练一个模型。 他打算根据品酒的描述/评论中使用的单词利用深度学习来预测葡萄酒品种。 该模型虽然不能品尝葡萄酒,但理论上可以基于侍酒师可以给出的...
分类任务建模与分析:data目录中的data3.csv文件提供了一个葡萄酒数据集,该数据集包含了三种不同类型的葡萄酒(类别1-3)以及每种葡萄酒的13个化学分析特征。你的任务是: 对数据进行预处理,包括处理缺失值、异常值和进行必要的特征缩放。(6分) 分析数据集的特征分布,了解不同特征对葡萄酒类别预测的影响。(6分) ...
数据集 | 葡萄酒品质数据集 葡萄酒品质数据,该数据集包含1599种红葡萄酒的各种信息,如酒的固定酸度、挥发性酸度和pH值等测量值,也包括一个酒的品质得分,该得分是至少三类口味测试者给该款酒打分的平均值。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息...
在Python中，我们可以通过UCI葡萄酒数据集进行分类练习。该数据集包含11个输入变量（自变量）和1个输出变量（评分，范围0-10）。以红葡萄酒数据集为例，数据以CSV格式存储，使用英文分号分隔，表头明显。首先，我们通过`pandas`的`read_csv`函数导入数据，设置`header=0`和`sep=';'`。接着，数据探索...