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 ...
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:
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 ...
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 ...
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 ...
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,分為白葡萄酒和紅葡萄酒。比較這兩種葡萄酒的差別並選取葡萄酒 ...
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 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=22492 原文出處:拓端數據部落公眾號 我們將使用葡萄酒數據集進行主成分分析。 數據 數據包含177個樣本和13個變量的數據框;vintages包含類標簽。這些數據是對生長在意大利同一地區但來自三個不同栽培品種的葡萄酒進行 ...
1. 明確需求和目的 以葡萄酒類型為標簽,分為白葡萄酒和紅葡萄酒。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,針對酒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 ...
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 ...