因此,我们选择随机森林模型作为我们数据的最佳预测分类模型。基于随机森林模型,酒精、硫酸盐、挥发性酸度、总二氧化硫和密度是帮助我们预测葡萄酒质量分类的前 5 个重要预测因子。由于酒精、硫酸盐和挥发性酸度等因素可能决定葡萄酒的风味和口感,所以这样的发现符合我们的预期。在查看每个模型的总结时,我们意识到KNN模型...
hue:色调,即色彩的倾向性或相似性(在 1 至 10 之间的一个数字) od280/od315_of_diluted_wines:稀释葡萄酒样品的光密度比值,用于测量葡萄酒中各种化合物的浓度 proline:脯氨酸含量(以毫克/升为单位),是一种天然氨基酸,与葡萄酒的品质和口感有关。 2、引入依赖库 import pandas as pd import numpy as np ...
基于神经网络的葡萄酒分类预测 系统标签: 葡萄酒神经分类种植园脯氨酸预测 基于神经网络的葡萄酒分类预测数据挖掘技术及应用系列培训讲座数据挖掘技术及应用系列培训讲座•••••••案例描述案例描述 本案例通过分析酒类化学成分的含量对葡萄酒进行分类。这些数据来自意大利同一地区不同种植园的3种葡萄酒的成...
jupyter应用对葡萄酒的质量进行回归预测以及分类预测 jupyter notebook数据分析,python数据分析(二)JupyterNotebook1、初见之前曾经提到IPython是提高编写、测试、调试Python代码效率的重要工具,而这里的JupyterNotebook原名IPythonNotebook,是IPython的加强网页版,本
一、按酒的颜色分类 1.白葡萄酒 白葡萄酒顾名思义通常由白葡萄的汁液酿制而成,但是由于红葡萄中的所有颜色都在葡萄皮里,因此如果在发酵前将葡萄皮去掉,白葡萄酒其实也可以由红葡萄酿成。白葡萄酒通常被看作更清淡的、清爽的酒。 2.红葡萄酒 红葡萄酒用红色果皮的酿酒葡萄陈酿而成,除梗破碎后皮汁混合发酵,再...
基于神经网络的葡萄酒分类预测时间：2012年08月15日19:30-20:30 •案例描述 •建模算法 •建模流程 •在线建模 •学习资源 •案例描述本案例通过分析酒类化学成分的含量对葡萄酒进行分类。这些数据来自意大利同一地区不同种植园的3种葡萄酒的 成分分析样本。容量为178，共有13个属性，分别为酒精 度、...
《MATLAB 神经网络43个案例分析》:第14章 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 1. 前言 《MATLAB 神经网络43个案例分析》是MATLAB技术论坛(www.matlabsky.com)策划,由王小川老师主导,2013年北京航空航天大学出版社出版的关于MATLAB为工具的一本MATLAB实例教学书籍,是在《MATLAB神经网络30个案例分析》...
为了解决监督-分类算法(K-Nearest Neighbor,KNN)速度慢的问题,提出可以结合非监督-聚类算法(K-Means)对数据预处理,降低分类算法的运算量,从而提高模式识别速度.并且通过实验并对实验过程中的数据进行分析,进而证明使用模式识别对于葡萄酒质量分析预测是有效的,同时证明KNN结合K-Means算法可以有效提高模式识别速度,最后...
机器学习:基于UCI葡萄酒数据集进行葡萄酒分类及产地预测 共包含178组样本数据,来源于三个葡萄酒产地,每组数据包含产地标签及13种化学元素含量,即已知类别标签。 把样本集随机分为训练集和测试集,根据已有数据集训练一个能进行葡萄酒产地预测的模型,以正确区分三个产地所产出的葡萄酒, 分别采用PCA+Kmeans、PCA+LVQ、...
我们将根据物理化学变量建立一个模型来预测葡萄酒的质量。 从UCI机器学习库数据集预测白葡萄酒和红葡萄酒的质量,该数据集由葡萄牙吉马良斯Minho大学的Paulo Cortez提供,http://www3.dsi.uminho.pt/pcortezA.Cerdeira、F.Almeida、T.Matos和J.Reis,葡萄牙波尔图Vinho Verde地区葡萄栽培委员会(CVRVV) ...