Data Structure ?
0.37M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
**データセット情報:**
このデータセットはUCI機械学習リポジトリからダウンロードされました。
2つのデータセットはポルトガルの「Vinho Verde」ワインの赤ワインと白ワインのバリエーションに関連しています。参考文献 [Cortez et al., 2009]。プライバシーや物流上的な問題のため、物理化学的な（入力）変数と感官的な（出力）変数のみが利用可能です（例えば、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）。
これらのデータセットは分類または回帰タスクとして見ることができます。クラスは順序付けられており、不均衡です（例えば、優秀なワインや劣悪なワインよりもはるかに多くの普通のワインがあります）。外れ値検出アルゴリズムを使用して、少数の優秀なワインや劣悪なワインを検出することができます。また、すべての入力変数が関連しているかどうかはわかりません。そのため、特徴選択方法をテストすることが興味深いかもしれません。
2つのデータセットが結合され、いくつかの値がランダムに削除されました。
**属性情報:**
詳細については、[Cortez et al., 2009] を読んでください。
入力変数（物理化学的試験に基づく）：
1 - 固定酸度
2 - 揮発性酸度
3 - クエン酸
4 - 残留糖分
5 - 塩化物
6 - 遊離二酸化硫黄
7 - 総二酸化硫黄
8 - 密度
9 - pH
10 - 硫酸塩
11 - アルコール
出力変数（感官データに基づく）：
12 - 品質（0から10までのスコア）
**謝辞:**
P. Cortez、A. Cerdeira、F. Almeida、T. Matos、J. Reis。
物理化学的特性からのデータマイニングによるワインの嗜好モデリング。Decision Support Systems、Elsevier、47(4):547 - 553、2009。
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