与线性回归模型预测葡萄酒的质量

葡萄酒预测用于预测的质量和品味酒清廉的规模。它需要一组输入,这是基于许多其他参数如酸度、浓度、等项目涉及机器学习的概念,并深入研究模式和数据和预测结果。

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应用程序的数据集包括非常重要的基于输入输出。应用程序将是非常有用的好酒的商业生产者和普通民众。

应用程序所需的输入是什么?

应用程序使用几个必需的输入变量,预测最好的葡萄酒。的第一个重要参数是葡萄酒的酸度;第二个是残糖浓度。然而,这两个是最重要的输入,但其他输入必须牢记。应用程序还将考虑硫酸盐,pH值、密度、总二氧化硫葡萄酒中的值来预测最好的结果。

项目实施

最初,一个需要知道Python语言的编码。算法将在python语言编写,和,一个需要下载一些python库。图书馆将有助于编写程序。库,帮助大熊猫,matplotlib numpy, scikit-learn,使用脉冲可以下载。库包含所需的基础和编码数据和研究模式。

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创建各种输入变量,并且一旦创建数据集,是时候建立线性回归模型。线性回归模型是机器学习的核心部分之一。它可以实现通过使用内置函数。美联储数据集之后,有必要找出的错误通过RMSE(均方根误差)应用程序。

所有的变量的系数被确定后,项目的步骤将搬到培训和测试集,其中包括彻底检查结果的基础上,其输入。

结论:

结果由应用程序代表1 - 10的范围内,10是最好的,1是最坏的打算。最初,机器学习仅限于来源,包括高的计算和结果跟踪。如今,它已成为发展中许多应用程序的一部分。应该意识到Python语言和数据处理,以有效地构建这个项目。

曾经得当,这将是非常有用的葡萄酒产业作为参数的质量。这个项目是简单而有效的,你会学到很多东西与葡萄酒也有关。首先,测试应用程序通过将严格输入系数和检查输出的计算结果的预测被另一个设备。

葡萄酒质量使用线性回归预测