لدي سؤال؟ تواصل مع المجتمع في منتدى زيارة منتدى TensorFlow

جودة النبيذ

  • الوصف :

تم إنشاء مجموعتي بيانات باستخدام عينات النبيذ الأحمر والأبيض. تشمل المدخلات اختبارات موضوعية (مثل قيم PH) ويعتمد المخرجات على البيانات الحسية (متوسط ​​3 تقييمات على الأقل قام بها خبراء النبيذ). صنف كل خبير جودة النبيذ بين 0 (سيء جدًا) و 10 (ممتاز جدًا). تم تطبيق العديد من طرق التنقيب عن البيانات لنمذجة مجموعات البيانات هذه في إطار نهج الانحدار. حقق نموذج آلة المتجه الداعمة أفضل النتائج. تم حساب العديد من المقاييس: MAD ، مصفوفة الارتباك لتحمل خطأ ثابت (T) ، إلخ. أيضًا ، قمنا برسم الأهمية النسبية لمتغيرات الإدخال (كما تم قياسها بواسطة إجراء تحليل الحساسية).

ترتبط مجموعتا البيانات بنماذج حمراء وبيضاء لنبيذ "Vinho Verde" البرتغالي. لمزيد من التفاصيل ، راجع: http://www.vinhoverde.pt/en/ أو المرجع [Cortez et al.، 2009]. نظرًا لقضايا الخصوصية واللوجستية ، تتوفر فقط المتغيرات الفيزيائية والكيميائية (المدخلات) والحسية (المخرجات) (على سبيل المثال ، لا توجد بيانات حول أنواع العنب والعلامة التجارية للنبيذ وسعر بيع النبيذ وما إلى ذلك).

عدد الحالات: نبيذ أحمر - 1599 ؛ نبيذ أبيض - 4898

متغيرات الإدخال (بناءً على الاختبارات الفيزيائية والكيميائية):

  1. حموضة ثابتة
  2. حموضة متطايرة
  3. حمض الستريك
  4. السكر المتبقي
  5. كلوريدات
  6. ثاني أكسيد الكبريت الحر
  7. إجمالي ثاني أكسيد الكبريت
  8. كثافة
  9. الرقم الهيدروجيني
  10. الكبريتات
  11. كحول

متغير الإخراج (بناءً على البيانات الحسية):

  1. الجودة (النتيجة بين 0 و 10)
FeaturesDict({
    'features': FeaturesDict({
        'alcohol': tf.float32,
        'chlorides': tf.float32,
        'citric acid': tf.float32,
        'density': tf.float32,
        'fixed acidity': tf.float32,
        'free sulfur dioxide': tf.float32,
        'pH': tf.float32,
        'residual sugar': tf.float32,
        'sulphates': tf.float64,
        'total sulfur dioxide': tf.float32,
        'volatile acidity': tf.float32,
    }),
    'quality': tf.int32,
})
@ONLINE {cortezpaulo;cerdeiraantonio;almeidafernando;matostelmo;reisjose1999,
    author = "Cortez, Paulo; Cerdeira, Antonio; Almeida,Fernando;  Matos, Telmo;  Reis, Jose",
    title  = "Modeling wine preferences by data mining from physicochemical properties.",
    year   = "2009",
    url    = "https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine+quality"
}

Wine_quality / white (التكوين الافتراضي)

  • وصف التكوين : النبيذ الأبيض

  • حجم التحميل : 258.23 KiB

  • حجم مجموعة البيانات : 1.87 MiB

  • الانقسامات :

انشق، مزق أمثلة
'train' 4،898

جودة النبيذ / أحمر

  • وصف التكوين : النبيذ الأحمر

  • حجم التحميل : 82.23 KiB

  • حجم مجموعة البيانات : 626.17 KiB

  • الانقسامات :

انشق، مزق أمثلة
'train' 1،599