wine_quality

• 説明:

赤ワインと白ワインのサンプルを使用して、2 つのデータセットが作成されました。入力には客観的なテスト (PH 値など) が含まれ、出力は官能データ (ワインの専門家による少なくとも 3 回の評価の中央値) に基づいています。各専門家は、ワインの品質を 0 (非常に悪い) から 10 (非常に優れている) の範囲で評価しました。回帰アプローチの下でこれらのデータセットをモデル化するために、いくつかのデータ マイニング手法が適用されました。サポート ベクター マシン モデルが最良の結果を達成しました。いくつかのメトリクスが計算されました: MAD、固定許容誤差 (T) の混同行列など。また、入力変数の相対的な重要性をプロットします (感度分析手順で測定)。

2 つのデータセットは、ポルトガルの「ヴィーニョ ヴェルデ」ワインの赤と白の変種に関連しています。詳細については、http: //www.vinhoverde.pt/en/または参考文献 [Cortez et al., 2009] を参照してください。プライバシーとロジスティクスの問題により、物理化学的 (インプット) および感覚的 (アウトプット) 変数のみが利用可能です (たとえば、ブドウの種類、ワインのブランド、ワインの販売価格などに関するデータはありません)。

インスタンス数: 赤ワイン - 1599;白ワイン - 4898

入力変数 (物理化学的テストに基づく):

1. 一定の酸度
2. 揮発酸度
3. クエン酸
4. 残糖
5. 塩化物
6. 遊離二酸化硫黄
7. 全二酸化硫黄
8. 密度
9. pH
10. 硫酸塩
11. アルコール

出力変数 (感覚データに基づく):

1. 品質 (0 から 10 までのスコア)

• ホームページ: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine+quality

• ソース コード: tfds.structured.wine_quality.WineQuality

• バージョン:

  • 1.0.0 (デフォルト): リリース ノートはありません。

• 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'features': FeaturesDict({
        'alcohol': float32,
        'chlorides': float32,
        'citric acid': float32,
        'density': float32,
        'fixed acidity': float32,
        'free sulfur dioxide': float32,
        'pH': float32,
        'residual sugar': float32,
        'sulphates': float64,
        'total sulfur dioxide': float32,
        'volatile acidity': float32,
    }),
    'quality': int32,
})

• 機能のドキュメント:

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): ('features', 'quality')

• 図( tfds.show_examples ): サポートされていません。

• 引用：

@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 (デフォルト設定)

• 構成の説明: 白ワイン

• ダウンロードサイズ: 258.23 KiB

• データセットサイズ: 1.87 MiB

• 分割:

• 例( tfds.as_dataframe ):

ワイン_品質/赤

• 構成の説明: 赤ワイン

• ダウンロードサイズ: 82.23 KiB

• データセットサイズ: 626.17 KiB

• 分割:

• 例( tfds.as_dataframe ):