数学建模学习(67):XGBoost分类模型详细入门案例教程

网友投稿 1052 2022-05-25

一、案例介绍

本案例对葡萄酒类进行分类,使用XGBoost模型实现,该数据来源:酒类。

数据集信息:

数学建模学习(67):XGBoost分类模型详细入门案例教程

这些数据是对意大利同一地区种植但来自三种不同品种的葡萄酒进行化学分析的结果。该分析确定了三种葡萄酒中每一种的 13 种成分的含量。

一共13种属性:

酒精

苹果酸

灰分

灰分的碱度

总酚

类黄酮

非黄酮酚类

原花青素

颜色强度

色调

稀释葡萄酒的 OD280/OD315

脯氨酸

数据也可以通过我的百度网盘下载:

链接:https://pan.baidu.com/s/1dLlZgyG18CL3QN3tTRegEA?pwd=t0bo 提取码:t0bo

1

2

版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。

上一篇:万字整理,全网最详细Fate集群配置总结
下一篇:基础架构之spring cloud基础架构
相关文章