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wine数据集(UCI)葡萄酒数据分析集

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简介:
Wine数据集是由UCI机器学习库提供的一个分类任务的数据集合,包含178个酒样本,每个样本有13个数值型特征属性,用于分析和鉴别不同种类的葡萄酒。 Wine葡萄酒数据集是一个公开的数据集,来源于UCI数据库。该数据集中包含了对意大利同一地区种植的三种不同品种葡萄所酿制的葡萄酒进行化学分析的结果。这些结果记录了每种酒中13种不同的成分的数量,并且共有178个样本。整个数据集包含14列:第一列为类别标识符,分别用数字1、2和3表示三个不同的葡萄酒分类;其余13列表示每个样品的相应属性值。 这13项具体属性包括: - 酒精含量 - 苹果酸浓度 - 灰分总量 - 碱性灰分量 - 镁元素含量 - 总酚类物质量 - 黄酮类化合物含量 - 非黄烷类酚类物质量 - 原花色素含量 - 色度强度 - 褐色色调值 - 稀释葡萄酒的光密度比(OD280/OD315) - 肽氨酸浓度 这些数据可用于进行数据分析和挖掘研究。

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客服
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  • wineUCI
    优质
    Wine数据集是由UCI机器学习库提供的一个分类任务的数据集合,包含178个酒样本,每个样本有13个数值型特征属性,用于分析和鉴别不同种类的葡萄酒。 Wine葡萄酒数据集是一个公开的数据集,来源于UCI数据库。该数据集中包含了对意大利同一地区种植的三种不同品种葡萄所酿制的葡萄酒进行化学分析的结果。这些结果记录了每种酒中13种不同的成分的数量,并且共有178个样本。整个数据集包含14列:第一列为类别标识符,分别用数字1、2和3表示三个不同的葡萄酒分类;其余13列表示每个样品的相应属性值。 这13项具体属性包括: - 酒精含量 - 苹果酸浓度 - 灰分总量 - 碱性灰分量 - 镁元素含量 - 总酚类物质量 - 黄酮类化合物含量 - 非黄烷类酚类物质量 - 原花色素含量 - 色度强度 - 褐色色调值 - 稀释葡萄酒的光密度比(OD280/OD315) - 肽氨酸浓度 这些数据可用于进行数据分析和挖掘研究。
  • Wine
    优质
    简介:葡萄酒数据集包含了多种葡萄酒的化学分析结果,涉及酒精含量、酸度等13种成分指标,用于分类不同品种的葡萄酒。 葡萄酒数据集的基于Wine数据集的数据分析报告及R语言实验结果文档。
  • UCI
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    本数据集包含一系列关于葡萄酒的各项化学指标及其类型,旨在支持分类分析和机器学习模型训练。来自UCI机器学习库。 使用wine数据集可以测试聚类算法的效果,并且能够验证分类算法的表现。
  • 预测: wine
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    《葡萄酒预测数据集》包含了多种葡萄品种酿制的红酒化学成分信息,旨在通过分析酒精含量、酸度等特征来预测其品质等级。 对Kaggle上的葡萄酒品质预测数据集进行建模。
  • UCI
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    本数据集为葡萄酒的不同属性构建,包括其化学成分,共收集了三种类型葡萄酿造的178款葡萄酒样本。用以支持各类分析与建模研究。 UCI数据集中的葡萄酒数据集合包含了关于各种葡萄酒的详细信息,用于数据分析和机器学习任务。
  • winequality-red.csv及白winequality-white.csv,Wine Quality...
    优质
    该数据集包含红酒和白酒的质量评估信息,包括pH值、酒精含量等化学指标。通过分析,可探究影响酒类质量的关键因素。 包含两个数据集:红葡萄酒数据集winequality-red.csv和白葡萄酒数据集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。
  • Wine类算法大全
    优质
    本数据集提供了一系列用于葡萄酒品质评估的算法和模型,旨在帮助研究人员与爱好者深入探索Wine数据集中的潜在模式及特征。 对UCI上的wine数据集使用机器学习的常见分类算法进行处理,包括KNN、朴素贝叶斯算法和决策树算法等。这些方法可以直接应用,无需任何更改。
  • UCI机器学习
    优质
    UCI机器学习葡萄酒数据集包含了多种维度的葡萄品质信息,如化学成分和相应的葡萄酒分类标签,旨在支持分类与回归分析研究。 UCI Wine 数据集是常用的机器学习数据集。
  • wine.data
    优质
    本项目通过对UCI数据库中wine.data的数据集进行深入分析,旨在探索不同葡萄酒品种间的化学成分差异,以期发现影响其分类的关键因素。 wine.data和wine.names是数据分析书籍中的经典数据集。
  • 优质
    葡萄酒数据集包含多种类型葡萄酒(如红葡萄酒、白葡萄酒)的化学特征和属性信息,用于分析葡萄酒品质及相关研究。 UCI标准数据集中的Wine数据集可用于数据分析或机器学习。