PyCharm预测葡萄酒品质,写出完整代码
时间: 2024-10-06 19:02:58 浏览: 19
在PyCharm中预测葡萄酒品质通常涉及到机器学习任务,特别是分类问题,例如使用Python的数据分析库pandas来处理数据,sklearn进行特征工程和模型训练。以下是一个简单的例子,展示如何使用scikit-learn的随机森林算法预测葡萄酒品质:
```python
# 导入所需库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集(假设数据存储在CSV文件中)
data = pd.read_csv('wine_data.csv') # 更改为你实际的文件路径
# 数据预处理:查看数据,处理缺失值等
# 这里我们假设特征名为'features',标签名为'target'
X = data['features']
y = data['target']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建随机森林分类器
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
# 评估性能
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print("Accuracy:", accuracy)
#
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