红酒质量预测分析数据集2020-mohitbhadauria

红酒质量预测分析数据集2020-mohitbhadauria 数据来源：互联网公开数据 标签：红酒,质量预测,数据科学,机器学习,特征分析,探索性数据分析,模型训练,Logistic回归,决策树,支持向量机,随机森林

数据概述： 本数据集来源于UCI机器学习库，包含用于红酒质量预测的重要数据。数据集收录了多种理化属性（如酸度、糖分、pH值等）以及红酒质量评分，这些信息共同构成了对红酒质量的全面描述。数据集包括1599条记录，每条记录代表一瓶红酒的理化特性和质量评分。

数据用途概述： 该数据集适用于红酒质量预测分析、特征选择、机器学习模型训练等多个场景。研究者可以利用此数据进行探索性数据分析，了解各种理化属性对红酒质量的影响；同时，数据集可用于训练和比较多种机器学习模型，如逻辑回归、决策树、支持向量机和随机森林等。此外，该数据集还适合用于教学和培训，帮助学习者掌握数据科学的基本方法和技术。