摘要 本例为演示数据分析的流程和对概率论和数理统计基础知识的应用,使用Python的pandas和statmodels生成标准的描述性统计量和模型,对数据集进行探索和摘要分析,并利用多元线性回归进行回归分析。 本例以葡萄酒类型为标签,分为白葡萄酒和红葡萄酒。比较这两种葡萄酒的差别并选取葡萄酒 ...
持续优化中 研究背景: 中国制酒历史源远流长,品种繁多,名酒荟萃,享誉中外。其中,黄酒跟白酒是两种主要的酒类。它们渗透于中华民族的源远流长的文明史中,对文学创作 文化娱乐 饮食文化的影响更是起到一个重要作用。但是,随着全球化的脚步,我们的生活中渐渐出现了红葡萄酒 白葡萄酒。喝葡萄酒渐渐成为一种时尚。百度了一下葡萄酒的功能,有如下: 葡萄酒中含有抗氧化成分和丰富的酚类化合物,可防止动脉硬化和血小板凝 ...
2019-02-18 20:08 2 2991 推荐指数:
摘要 本例为演示数据分析的流程和对概率论和数理统计基础知识的应用,使用Python的pandas和statmodels生成标准的描述性统计量和模型,对数据集进行探索和摘要分析,并利用多元线性回归进行回归分析。 本例以葡萄酒类型为标签,分为白葡萄酒和红葡萄酒。比较这两种葡萄酒的差别并选取葡萄酒 ...
1. 明确需求和目的 以葡萄酒类型为标签,分为白葡萄酒和红葡萄酒。比较这两种葡萄酒的差别并选取葡萄酒的化学成分:固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、氯化物、游离二氧化硫、总硫度、密度、PH值、硫酸盐、酒精度数共11个,针对酒的各类化学成分建立线性回归模型,从而预测该葡萄酒的质量评分。 2. 数据收集 ...
导读:ML.NET系列文章 本文将基于ML.NET v0.2预览版,介绍机器学习中的分类和回归两个重要概念,并实现白葡萄酒品质预测。 本系列前面的文章也提到了一些,经典的机器学习最主要的特点就是模拟,具体来说就是定义出一个y=f(x)函数,x就是我们定义的特征值(它可能是一个/组标量,也可能是 ...
数据集来源:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine+Quality 引用说明 P. Cortez, A. Cerdeira, F. Almeida, T ...
在本次分析中,我使用了随机森林回归,并涉及数据标准化和超参数调优。在这里,我使用随机森林分类器,对好酒和不太好的酒进行二元分类。 首先导入数据包: 导入数据: 注释: fixed acidity:非挥发性酸 volatile ...
最后输出如下: 神经网络模型的预测准确率是: 0.755KNN模型的预测准确率是:0.7275LogicRe模型的预测准确率是:0.7325SVM模型的预测准确率是:0.7425 import pandas as pd from ...
目录 线性判别分析(LDA)数据降维及案例实战 一、LDA是什么 二、计算散布矩阵 三、线性判别式及特征选择 四、样本数据降维投影 五、完整代码 结语 一、LDA是什么 LDA概念及与PCA区别 LDA线性判别分析(Linear ...
目录 主成分分析(PCA)——以葡萄酒数据集分类为例 1、认识PCA (1)简介 (2)方法步骤 2、提取主成分 3、主成分方差可视化 4、特征变换 5、数据分类结果 6、完整代码 总结: 1、认识PCA (1)简介 ...