这篇文章主分析了红酒的通用数据集,这个数据集一共有1600个样本,11个红酒的理化性质,以及红酒的品质(评分从0到10)。这里主要用python进行分析,主要内容分为:单变量,双变量,和多变量分析。 注意:我们在分析...
这篇文章主分析了红酒的通用数据集,这个数据集一共有1600个样本,11个红酒的理化性质,以及红酒的品质(评分从0到10)。这里主要用python进行分析,主要内容分为:单变量,双变量,和多变量分析。 注意:我们在分析...
这个数据集有1599个样本,11个红酒的理化性质,以及红酒的品质(评分从0到10)。
**分类任务建模与分析**:data目录中的data3.csv文件提供了一个葡萄酒数据集,该数据集包含了三种不同类型的葡萄酒(类别1-3)以及每种葡萄酒的13个化学分析特征。你的任务是: 1. 对数据进行预处理,包括处理缺失值...
路治东,男,西安工程大学电子...简单来说就是,求两点之间的距离,看距离谁是最近的,以此来区分我们要预测的这个数据是属于哪个分类。我们看图来理解一下。蓝色点是属于a类型的样本点,粉色点是属于b类型的样本点。
标签: 数据集
UCI数据集-葡萄酒数据集合集
Wine葡萄酒数据集是来自UCI数据集上的公开数据集,这些数据是对意大利同一地区种植的葡萄酒进行化学分析的结果,这些葡萄酒来自三个不同的品种。数据包括了三种酒中13种不同成分的数量。每行代表一种酒的样本,共有...
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(含源码+数据集文件) 源码是matlab的、源码是matlab的、源码是matlab的。重要事情说三遍!!! 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...
标签: 数据分析
数据分析大作业-红酒数据集的分析
机器学习领域一个非常重要理论就是贝叶斯理论,本文就是一篇关于使用朴素贝叶斯分类器来进行多维数据分类的学习使用文档,由于使用latex进行排版,所以就直接上传PDF文档了,如有问题可以在CSDN上私信我,多谢批评...
葡萄酒数据集。 Wine葡萄酒数据集是来自UCI上面的公开数据集,这些数据是对意大利同一地区种植的葡萄酒进行化学分析的结果,这些葡萄酒来自三个不同的品种。该分析确定了三种葡萄酒中每种葡萄酒中含有的13种成分的...
标签: 红酒数据集
使用python进行线性回归分析,得出回归方程
监督分类_DT_GaussianNB 使用决策树和高斯朴素贝叶斯对葡萄酒数据集进行分类
有关于在机器学习中的,机器学习中用到的wine葡萄酒数据集,文件中包含自己整理的变量名称的完整数据集。
包括两个数据集:红葡萄酒数据集winequality-red.csv,白葡萄酒数据集winequality-white.csv,涉及来自葡萄牙北部的红色和白色vinho verde葡萄酒样本。 目标是根据物理化学测试对葡萄酒质量进行建模 Two datasets are...
标签: R语言
葡萄酒数据集, 基于Wine数据集的数据分析报告 R语言+实验结果文档
红葡萄酒数据集包含1599种葡萄酒信息,我从理解数据集中的各个变量开始,对各个变量进行观察,探索红葡萄酒中的化学成分对红葡萄酒品质的影响,酒精和红葡萄酒品质有较强的正相关关系,挥发性酸度和红葡萄酒品质有较...
标签: 数据集
红酒品质数据的可视化
数据集包含有关葡萄酒样品的详细信息,以及说明葡萄酒中不同化学物质浓度的不同特征。 目标变量是0-10的葡萄酒质量。 我首先探索并分析了数据,并使用了熊猫,matplotlib,seaborn库进行了可视化,并研究了不同...
华师统计与机器学习_红酒数据集 sample_output.csv Wine_test.csv Wine_train.csv
自大流行以来,我什至无法数出我已经消费了多少葡萄酒。 因此,我开始怀疑是什么决定了红酒的口味。 我不是专家,我也从未去过葡萄酒农场。 假设我们只是好奇。 仅此而已。 您觉得我为什么在这里添加这些词吗
按照CRISP模型第一步去了解业务,也就是数据集描述的业务场景,如果不理解这一点,那么数据分析的意义又在哪儿呢,就比如你做出了一个数学题,可是更现实没什么用一样。道理就是这样的。好了,首先看看数据集各个...
标签: 数据集
红葡萄酒数据集简单葡萄酒数据,用于机器学习x与y的构建。
标签: 数据集
葡萄酒数据集,原始数据,三类别,分别含59、71、48个样本。zip内含描述文件。
大家有没有听说过“三行代码行天下”这句话 真的有这么强吗? 没错,你没有听错 python在数据处理建模这方面确实段位很高 ...2 DecisionTreeClassififier与红酒数据集 2.1 重要参数 2.1.1 criterion ...
机器学习数据预处理葡萄酒数据集wine_data.csv,标准化,归一化
他的应用领域包括股票市场交易的探索性数据分析和去噪,以及生物信息学的基因组数据和基因表达水平分析。PCA帮助我们根据特征之间的相关性来识别数据中的模型。PCA旨在寻找高维数据中存在的最大方差的方向,并将数据...