红葡萄酒的数据集分类代码

红葡萄酒数据集（Red Wine Quality Dataset），通常用于机器学习和数据分析项目，它包含关于葡萄品质的各种化学成分信息以及最终的品尝评分。在Python的Scikit-Learn库中，这个数据集经常被用作监督学习的示例，特别是回归问题，因为目标变量是连续的。

以下是一个简单的例子，展示如何使用Pandas加载数据并进行基本的预处理，然后使用随机森林回归模型进行分类：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_winequality_red
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据
data = load_winequality_red()
X = data.data
y = data.target

# 数据预处理（如归一化、缺失值处理等）
# 这里假设已经对数据进行了适当处理...

# 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)

# 创建并训练模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

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