红酒品质分类数据集代码

红酒品质分类数据集代码可以使用Python语言和相关的机器学习库来实现。以下是一个简单的示例代码，用于加载红酒品质分类数据集并进行分类预测：

# 导入必要的库
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
data = pd.read_csv('red_wine_quality.csv')

# 划分特征和标签
X = data.drop('quality', axis=1)
y = data['quality']

# 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
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 进行预测并计算准确率
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率：', accuracy)

在这个示例代码中，我们首先使用pandas库加载红酒品质分类数据集，并将其划分为特征和标签。然后，我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们使用sklearn库中的RandomForestClassifier类创建随机森林分类器，并使用fit方法对训练集进行训练。最后，我们使用predict方法对测试集进行预测，并使用accuracy_score函数计算准确率。请注意，这只是一个简单的示例代码，您可能需要根据实际情况对代码进行修改和优化。