原文:利用python分析紅葡萄酒數據

在本次分析中,我使用了隨機森林回歸,並涉及數據標准化和超參數調優。在這里,我使用隨機森林分類器,對好酒和不太好的酒進行二元分類。 首先導入數據包: 導入數據: 注釋: fixed acidity:非揮發性酸 volatile acidity :揮發性酸 citric acid:檸檬酸 residual sugar :剩余糖分 chlorides:氯化物 free sulfur dioxide : ...

2018-06-20 12:39 0 5551 推薦指數:

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葡萄酒數據集數據分析

數據集來源:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine+Quality 引用說明 P. Cortez, A. Cerdeira, F. Almeida, T. Matos and J. Reis. Modeling wine preferences ...

Thu May 21 22:18:00 CST 2020 0 2797
主成分分析PCA數據降維原理及python應用(葡萄酒案例分析

目錄 主成分分析(PCA)——以葡萄酒數據集分類為例   1、認識PCA     (1)簡介     (2)方法步驟   2、提取主成分   3、主成分方差可視化   4、特征變換   5、數據分類結果   6、完整代碼   總結: 1、認識PCA (1)簡介 ...

Tue Aug 11 06:03:00 CST 2020 0 3938
LDA線性判別分析原理及python應用(葡萄酒案例分析

目錄 線性判別分析(LDA)數據降維及案例實戰   一、LDA是什么   二、計算散布矩陣   三、線性判別式及特征選擇   四、樣本數據降維投影   五、完整代碼   結語 一、LDA是什么 LDA概念及與PCA區別 LDA線性判別分析(Linear ...

Sat Aug 15 06:43:00 CST 2020 0 1594
Python】【數據分析葡萄酒質量評價

摘要 本例為演示數據分析的流程和對概率論和數理統計基礎知識的應用,使用Python的pandas和statmodels生成標准的描述性統計量和模型,對數據集進行探索和摘要分析,並利用多元線性回歸進行回歸分析。 本例以葡萄酒類型為標簽,分為白葡萄酒紅葡萄酒。比較這兩種葡萄酒的差別並選取葡萄酒 ...

Tue Dec 08 08:00:00 CST 2020 0 690
LIBSVM (三) 葡萄酒種類識別

3.1 原始數據分析 1)測試數據為:wine data set,儲存在chapter_WineClass.mat。classnumer = 3;wine,記錄了178個樣本的13個屬性;wine_labels.178×1,記錄了178個樣本的各自類別標簽。 2)數據的可視化:13個指標的屬性 ...

Sun Aug 19 03:28:00 CST 2018 0 2159
Python數據分析實戰之葡萄酒質量分析

1. 明確需求和目的 以葡萄酒類型為標簽,分為白葡萄酒紅葡萄酒。比較這兩種葡萄酒的差別並選取葡萄酒的化學成分:固定酸度、揮發性酸度、檸檬酸、氯化物、游離二氧化硫、總硫度、密度、PH值、硫酸鹽、酒精度數共11個,針對的各類化學成分建立線性回歸模型,從而預測該葡萄酒的質量評分。 2. 數據收集 ...

Sat Jun 19 08:16:00 CST 2021 0 426
使用ML.NET實現白葡萄酒品質預測

導讀:ML.NET系列文章 本文將基於ML.NET v0.2預覽版,介紹機器學習中的分類和回歸兩個重要概念,並實現白葡萄酒品質預測。 本系列前面的文章也提到了一些,經典的機器學習最主要的特點就是模擬,具體來說就是定義出一個y=f(x)函數,x就是我們定義的特征值(它可能是一個/組標量,也可能是 ...

Mon May 28 04:19:00 CST 2018 1 802
 
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