葡萄酒品质预测数据集WineQualityPrediction-trcnguynlim
数据来源：互联网公开数据
标签：葡萄酒, 品质评估, 机器学习, 分类模型, 回归分析, 化学成分, 数据分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自公开葡萄酒样本的化学成分及品质评分数据，旨在用于预测葡萄酒的质量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但葡萄酒样本的化学成分具有普适性。
数据维度：数据集包括两部分，train.csv 用于训练，test.csv 用于测试，以及一个 sample_submission.csv 用于提交预测结果。主要数据项包括：
* train.csv: 12 个化学成分特征（如固定酸度，挥发性酸度，柠檬酸，残余糖分，氯化物，游离二氧化硫，总二氧化硫，密度，pH，硫酸盐，酒精）以及葡萄酒的品质评分（quality，取值范围通常为 0-10，代表葡萄酒的质量等级）和葡萄酒类型（type，红葡萄酒或白葡萄酒）。
* test.csv: 包含与 train.csv 相同的 12 个化学成分特征，以及一个 id 字段，用于提交预测结果。
* sample_submission.csv: 包含 id 和 quality 两个字段，用于提交预测的质量评分。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和机器学习建模。数据已进行预处理，包括去除缺失值和标准化等。该数据集适合用于葡萄酒品质预测和分析。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于葡萄酒品质评估与预测的学术研究，如基于化学成分的葡萄酒质量建模、不同类型葡萄酒的质量比较分析等。
行业应用：为葡萄酒行业提供数据支持，如葡萄酒生产商可以利用此数据预测葡萄酒的质量，优化生产工艺、提升产品品质。
决策支持：支持葡萄酒行业的质量控制、产品定价和市场营销策略的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生理解葡萄酒品质预测的建模流程。
此数据集特别适合用于探索葡萄酒的化学成分与品质之间的关系，构建预测模型，从而帮助用户提升葡萄酒的质量评估和预测能力。
