红酒质量数据集

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概述

介绍 这两个数据集与葡萄牙“ Vinho Verde”葡萄酒的红色和白色变体有关,只有理化(输入)和感官(输出)变量可用(例如,没有有关葡萄类型,葡萄酒品牌,葡萄酒售价等数据)。

这些数据集可以用于分类或回归建模,这些类别是有序的,不均衡的(例如,普通葡萄酒比优劣葡萄酒要多得多)。

内容 输入变量(基于理化测试): 1-固定酸度 2-挥发性酸度 3-柠檬酸 4-残留糖 5-氯化物 6-游离二氧化硫 7-总二氧化硫 8-密度 9-pH 10-硫酸盐 11-酒精

输出变量(基于感官数据): 12-质量(得分在0到10之间)

Else 除了使用回归建模之外,还可以为葡萄酒质量设置一个的临界值,例如7或更高级别被分类为“良好/ 1”,其余分类为“不良/ 0”。这样就可以用决策树算法查看ROC曲线和AUC值。

转载https://www.kaggle.com/uciml/red-wine-quality-cortez-et-al-2009

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文件编号:440
上传时间:2021-01-23
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正直的烤面包

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分类:
计算机/软件
标签:
数据集人工智能