白葡萄酒品质预测"/>
【案例十一】 白葡萄酒品质预测
展示了使用支持向量回归(SVR)算法进行红葡萄酒和白葡萄酒品质预测任务。目标是基于不同特征预测葡萄酒的品质。在深入了解代码之前,您加载和预处理数据,将其分为训练集和测试集,训练SVR模型,并评估其性能。让我们逐步分解代码并为其提供一个介绍:
介绍:
以下代码展示了一个使用支持向量回归(SVR)算法的葡萄酒品质预测项目。该项目的目标是基于红葡萄酒和白葡萄酒的特性预测其品质。SVR是一种强大的机器学习技术,常用于回归任务,其中目标是预测连续的数值。数据集包含有关葡萄酒各种属性以及其关联品质评级的信息。通过在这些属性上训练SVR模型,我们试图准确地预测葡萄酒的品质。
代码解析:
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导入库并加载数据:
代码首先导入必要的库,如Pandas和NumPy。然后使用Pandas加载两个数据集:“winequality-red.csv"和"winequality-white.csv”。这些数据集包含关于红葡萄酒和白葡萄酒的信息,包括酸度、pH、酒精含量等属性。
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检查缺失值:
代码使用.isnull().sum()
函数检查红葡萄酒和白葡萄酒数据集中是否有缺失值。此步骤确保数据的质量和完整性。 -
数据预处理:
脚本继续通过将数据分离为红葡萄酒和白葡萄酒的特征(X)和目标值(y)来预处理数
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