欢迎来到社区机器学习数据集部分，今天我们将探讨 UCI 机器学习库中的葡萄酒数据集。

数据集概述

UCI wine 数据集包含 178 种葡萄酒的 13 个属性，如酒精含量、酸度、糖度等。这个数据集被广泛用于预测葡萄酒的品质。

属性列表

  • 固定酸度（Ash）：灰分的含量，用于评估葡萄酒的矿物质含量。
  • 酒精含量（Alcohol）：葡萄酒的酒精含量，通常以体积百分比表示。
  • 总酸度（Malic acid）：葡萄酒中苹果酸的含量，影响口感。
  • 总糖度（Total sugar）：葡萄酒中的糖分含量。
  • 氯化物（Chlorides）：葡萄酒中的氯化物含量。
  • 游离硫酸（Free sulfur dioxide）：葡萄酒中的游离二氧化硫含量，用于防腐。
  • 总硫酸（Total sulfur dioxide）：葡萄酒中的总二氧化硫含量。
  • 密度（Density）：葡萄酒的密度。
  • 质心（Color intensity）：葡萄酒颜色的强度。
  • 单宁含量（Flavanoids）：葡萄酒中的黄酮类化合物含量。
  • 质心（Color strength）：葡萄酒颜色的强度。
  • 质心（Hue）：葡萄酒颜色的色调。
  • 质心（OD280/OD315 of diluted wines）：葡萄酒在 280 nm 和 315 nm 处的光密度，用于评估葡萄酒中的酚类化合物。

数据集用途

这个数据集常用于以下机器学习任务：

  • 分类：预测葡萄酒的品质（例如，优质、普通）。
  • 回归：预测葡萄酒的某些属性（例如，酒精含量、酸度）。
  • 聚类：将葡萄酒分为不同的类别。

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Wine Glass

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