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上传时间: 2021-03-05
详细说明：DL葡萄酒质量
任务目标是使用深度学习库创建一个模型来预测葡萄酒的质量。 我们可以在pytorch或keras之间进行选择，而选择pytorch来挑战自己。
这是一个单独的项目，但是“我们”一词将用于说明目的。 该项目将在三天内完成。
数据集包含约6500行，11个特征列（“固定酸度”，“挥发性酸度”，“柠檬酸”，“残糖”，“氯化物”，“游离二氧化硫”，“总二氧化硫”，“密度” ，“ pH”，“硫酸盐”，“酒精”）和一个目标列（“质量”）。
开始建立模型并进行预测时，我们首先看到葡萄酒的质量标度从1到10（最差的是1），并且数据集仅包含3-9的质量得分。 这为我们提供了7种可以分配给该葡萄酒的不同分数。 从那里我们计算出，通过随机机会，我们有100/7 = 14.3％的机会猜测正确的分数。
我们的目标当然是建立能够为我们提供比单纯的运气更好的分数的模型。
我们首先着手通过使用sk
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