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利用加州大学机器学习库的酒数据集进行回归问题学习

利用加州大学机器学习库的酒数据集进行回归问题学习

文章目录

  • 利用加州大学机器学习库的酒数据集进行回归问题学习
    • 一、实验要求
    • 二、实验任务
    • 三、任务实现
      • 1、查看数据基本情况
      • 2、分析自变量与目标变量（质量）的相关性
      • 3、分析酒精含量与质量的相关性、挥发性酸与质量的相关性
      • 4、划分数据集进行回归分析，并给出模型训练的性能评估
      • 5、思考：该如果改进模型学习的效果？

一、实验要求

使用加州大学机器学习库的酒数据集(https://archive-beta.ics.uci.edu/dataset/186/wine+quality)包含了1599种不同红酒的11种物理化学属性，每种酒的质量由真人打分，分数范围从0到10,0代表质量最差，10代表最好。

现在希望基于已有酒的物理化学属性来预测未知酒的质量，因此该问题可以看作一个回归问题。

训练数据包含的属性有：非挥发性酸、挥发性酸、柠檬酸、剩余糖分、氯化物、单体硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精含量和质量。可以把质量看成目标变量，其他属性看成自变量进行学习。

二、实验任务

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