【文件属性】：
文件名称：Redwine-Quality-Prediction
文件大小：794KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-08 17:06:00
flask machine-learning random-forest python3 classification
葡萄酒质量预测
给定一组功能作为输入，这里的任务是在0-10的等级上预测葡萄酒的质量。我已经使用线性回归解决了回归问题。
数据集
这里使用的数据集是UCI机器学习存储库中的葡萄酒质量数据集。 我已经附加了回归任务所需的csv文件-winequality-red.csv，也可以在此处找到相同的文件
输入变量（基于理化测试）：
固定酸度
挥发性酸度
柠檬酸
残留糖
氯化物
游离二氧化硫
总二氧化硫
密度
pH值
硫酸盐
酒精
输出变量（基于感官数据）：质量（得分在0到10之间）
依存关系
Python
大熊猫
matplotlib
麻木
scikit学习
设置
克隆存储库
点安装-r reqirements.txt
运行main.py以查看结果。
输出
不同属性之间的关联
RMSE
系数值
【文件预览】：
Redwine-Quality-Prediction-master
----.gitignore(5B)
----templates()
--------results.html(567B)
--------index.html(4KB)
--------base.html(384B)
----requirements.txt(116B)
----red_wine.pickle(4.57MB)
----manifest.yml(162B)
----static()
--------css()
----runtime.txt(14B)
----README.md(1KB)
----Procfile(53B)
----main.py(3KB)