红葡萄酒品质预测精度达0.9175 - 来自Kaggle的红酒质量数据集，包含多种化学特征...

简介：
本研究使用Kaggle“红酒质量”数据集，涵盖多元化学属性，成功构建模型预测红酒品质，实现高达0.9175精度。 2018年5月7日，作者Raj Mehrotra使用了来自Kaggle的“红酒质量”数据集进行研究。该数据集包含了葡萄酒样品的相关详细信息以及描述不同化学物质浓度的各种特征。目标变量是介于0至10之间的葡萄酒品质评分。 首先，作者进行了数据分析和探索，并利用Pandas、Matplotlib和Seaborn等库对各类别及数值属性的分布情况做了可视化展示。之后，数据被清理并准备用于模型构建阶段。 为了提升算法性能，在进行建模前运用了sklearn提供的StandardScaler来标准化所有数值特征。接下来，作者从scikit-learn中选取了几种机器学习方法（例如支持向量机和随机森林）来进行实验，并通过GridSearchCV函数调整各算法参数以优化模型表现。 最终，在应用带有“rbf”内核和支持向量机的C及gamma等参数的最佳值后，该研究在测试数据集上的准确率达到了0.9175。